Cette thèse traite la fabrication de pièces composites par le procédé « Resin Transert Molding » (RTM), appliquée à des tubes de protections thermiques assemblées dans des propulseurs de systèmes d’armes. Ces travaux ont pour objectif de démontrer la faisabilité d’utilisation de ce procédé pour la fabrication de ces pièces complexes. C’est le préformage, première étape du procédé de fabrication par RTM, qui est étudié dans le cadre de cette thèse. Cette étape est cruciale du point de vue de la faisabilité de l’étape d’injection qui la suit dans le procédé RTM mais aussi pour s’assurer de la qualité de la pièce composite finale obtenue. L’objectif des travaux de thèse est triple. Il faut tout d’abord développer le protocole de fabrication répétable adapté pour garantir l’obtention de préformes conformes. Ce protocole devra être viable du point de vue industriel. Pour cela, une démarche expérimentale a été mise en place. Un pilote de laboratoire puis un pilote industriel ont permis de comprendre et maitriser les phénomènes survenant en cours de préformage en faisant varier les paramètres procédé pour la fabrication de nombreux prototypes. Un modèle macroscopique prédictif de la forme globale des plis obtenus à partir des paramètres procédés a été développé à l’aide des observations expérimentales. Un modèle mésoscopique, à l’échelle de la maille élémentaire, a été écrit également. Il permet de prédire, à partir des données constitutives du matériau et d’une géométrie de pièce, la déformation de compaction et de cisaillement, modes de sollicitations prépondérants en cours de préformage, subie par le renfort en cours de la première étape du procédé de fabrication. Ces modèles mésoscopique et macroscopique couplés permettent le développement d’un outil global qui, de manière théorique et prédictive, assure la faisabilité d’une pièce de géométrie connue avec un matériau connu et fournit les paramètres « procédé » optimum pour assurer sa fabrication future. Les phénomènes de déformation en cisaillement et compaction apparaissant sur la tresse en cours de préformage sont donc identifiés et connus. Le procédé de fabrication est optimisé et l’outil prédictif permet d’envisager et tester en amont un changement de matériau, de géométrie de pièce à fabriquer ou de cahier descharges industriel. / This study deals with the manufacture of composite parts by the process "Resin Transert Molding" (RTM), applied to thermal protection tubes. This work aims to demonstrate the feasibility of using this method for the production of these complex parts. This study deals with the first step of the RTM process, the fiber performing. This is critical from the standpoint of the feasibility of injecting step that follows in the RTM process but also to ensure the quality of the final composite part obtained. The aim of the thesis is threefold. Must first develop the manufacturing protocol adapted to ensure repeatable obtaining preforms compliant. This protocol should be viable to the industrial point of view. For this purpose, an experimental approach was implemented. A pilot laboratory and an industrial pilot helped to understand and master the phenomena occurring during forming varying the process parameters for the production of many prototypes. A macroscopic model predictive of overall shape folds obtained from the process parameters has been developed with the experimental observations. A mesoscopic model, the scale of the unit cell was also writing. It can predict, based on the specifications of the material and part geometry, the deformation of compaction and shear stresses. These models mesoscopic and macroscopic allow the development of a global tool that, theoretically predictive and ensures the feasibility of a piece of known geometry with a known material parameters and provides the "process" to ensure its optimum manufacturing future. The phenomena of compaction and shear strain appearing on the braid during preforming are identified and known. The manufacturing process is optimized and the predictive tool allows to explore and test upstream change of material, part geometry in manufacturing or industrial specifications.

Les inductances et interconnexions des composants passifs intégrés pour la téléphonie mobile, sont sujettes à des défaillances dues à l’électromigration et l’auto-échauffement. L’électromigration n’est pas un risque majeur, au regard des grandes dimensions de cuivre de la technologie étudiée et de l’application. L’auto-échauffement est, en revanche, le principal phénomène qui limite le choix des dimensions des inductances et interconnexions lors de leurs conceptions.L’effet Joule pour les interconnexions et les inductances, a été étudié par le biais de caractérisations et de simulations électrothermiques. La méthodologie des plans d’expériences a été utilisée afin de modéliser le comportement électrothermique des inductances et des interconnexions. Un modèle prédictif de l’auto-échauffement en fonction des dimensions et de l’intensité, a été déterminé permettant d’étudier et de déterminer l’influence de chaque facteur dimensionnel, en régime continu. En radiofréquence, une méthodologie de mesure de l’auto-échauffement a été déterminée permettant sa caractérisation sur des composants sur plaquette. Une corrélation entre les régimes continus et alternatifs ne donnant pas de résultat concluant, une méthodologie de couplage faible, entre un simulateur électromagnétique et électrothermique a été effectuée, permettant la simulation du phénomène d’auto-échauffement sous contrainte radiofréquentielle. / Electrothermal and electromigration failure are likely to occur on copper inductor and interconnection in integrated passive devices for wireless telephony application. Electromigration is not a concern considering the high thickness of the copper and the application but the Joule heating is the main restriction on the dimensions during the component design. Joule heating on interconnections and inductors has been studied by electrothermal characterization and simulation. We have shown that Joule heating depends of several parameters such as material layers parameters and component dimensions. Design of experiments methodology has been used in order to model the inductor and interconnection electrothermal behavior. A self-heating predictive model has been determined allowing the study and the determination of dimensions impact in direct current.In radiofrequency, a self-heating measurement methodology has been determined allowing its characterization at wafer level. A correlation between direct current and radiofrequency is not satisfactory and a weak coupling between an electromagnetic and electrothermal simulator has been performed, providing the self-heating simulation under radiofrequency stress.

La gestion de sols ou sédiments contaminés par des métaux nécessite de pouvoir prédire la migration de ces métaux, dont la mobilité dépend des propriétés de transport du milieu ainsi que de la réactivité chimique de celui-ci (principalement réactions sorption/désorption). Pour étudier l'adsorption des cations métalliques (majeurs et traces) en condition dynamique, des expériences de transport en colonne ont été réalisées avec un sol pauvre en minéraux carbonatés et en matière organique. Considérant que la réactivité de ce sol était due essentiellement à la phase argileuse smectitique, un modèle d'adsorption basé sur les propriétés de rétention de la montmorillonite du Wyoming, utilisant la théorie des échangeurs d'ions multi-sites a été intégré à un code de transport 1D. Les prédictions calculées par ce modèle ont ensuite été comparées aux courbes de percées mesurées dans cette étude et reportées de la littérature. L'étude sur le transport réactif des cations majeurs a mis en évidence le rôle significatif des protons (et ce même à des pH proche de la neutralité), et a permis de valider le modèle pour le transport compétitif des cations majeurs (Na et Ca). Cependant, l'étude de la rétention de Zn(II) a mis en évidence une incohérence entre les résultats issus des expériences batch et ceux obtenus avec les expériences colonne, que l'on pourrait attribuer à la contribution d'une autre phase adsorbante (illite). Néanmoins, le modèle d'adsorption proposé a permis de reproduire avec une bonne satisfaction des données expérimentales de rétention de Zn(II) proposées dans la littérature et obtenues avec des expériences colonne. / Management of soils or sediments contaminated by metals requires to predict the migration of metallic cations, whose mobility depends both on the transport properties of the medium and chemical reactivity of the system (principally sorption/desorption reactions). To study the sorption of metallic cations (major and trace) in dynamic condition, transport experiments using columns have been carried out with a soil poor in carbonated minerals and organic matter. Considering that the reactivity of this soil was mainly due to swelling clay minerals, a sorption model based on the sorption properties of the Wyoming montmorillonite and built according to a multi-site ion exchanger theory has been integrated into a 1D transport code. The predictions given by this model were then compared with the breakthrough curves measured in this study and those reported in the literature. The study of the reactive transport of major cations highlighted the significant role of protons (even at near neutral pH), and validated the model for major cations (Na and Ca). However, the study concerning Zn (II) showed a discrepancy between the results obtained from batch experiments and those issued from column experiments, which could be attributed to the contribution of another sorbent phase (illite). Finally, the proposed sorption model allowed reproducing with a good confidence experimental data reported from literature for sorption of Zn (II) in dynamic conditions.

Le développement du modèle prédictif E-PPR78, basé sur une méthode de contribution de groupe, a été entrepris depuis plus de dix ans pour prédire le comportement de systèmes multiconstituants. Ce modèle repose sur l'équation d'état de Peng-Robinson dans sa version de 1978 et les règles de mélanges de Van der Waals. Il utilise un seul paramètre d'interaction binaire, kij, qui dépend de la température. Afin de permettre au modèle E-PPR78 de prédire le comportement du gaz naturel, trois nouveaux groupes sont ajoutés : le monoxyde de carbone, l'hélium et l'argon. Pour cela, il a été nécessaire de former une base de données expérimentales la plus large possible contenant les mesures d'équilibres de phase et d'enthalpies de mélange pour les systèmes binaires constitués par ces trois groupes ainsi que ceux définis dans les études précédentes et présents dans le gaz naturel. Après une description de la classification des diagrammes de phase de Van Konynenburg et Scott, le modèle E-PPR78 est présenté. La troisième partie est consacrée à l'ajout des trois nouveaux groupes au sein du modèle. Les résultats sont obtenus avec une précision satisfaisante. Il apparaît clairement que le modèle E PPR78 est capable de prédire le comportement du gaz naturel dans des conditions de températures et de pressions particulièrement larges / The development of the predictive E-PPR78 model, based on a contribution group method, has been undertaken since ten years to predict accurately the behaviour of multi-component systems. This model lies on the Peng-Robinson equation of state with classical Van der Waals mixing rules. It uses a unique binary interaction parameter, kij, which is temperature dependant. To enable the E-PPR78 model to predict the behavior of natural gases, three new groups are added: carbon monoxide, helium and argon. It was necessary to build an experimental database, as exhaustive as possible, containing phase equilibrium and enthalpies of mixing data for binary systems formed by these groups and those defined in previous studies and present in natural gases. After a description of the classification scheme of Van Konynenburg and Scott, the E-PPR78 model is described. The third part is about the addition of the three new groups to the model. It clearly appears that the E-PPR78 model is able to predict the fluid-phase behavior of natural gases over wide ranges of temperatures and pressures

La popularité des réseaux sociaux a rapidement augmenté au cours de la dernière décennie. Selon Statista, environ 2 milliards d'utilisateurs utiliseront les réseaux sociaux d'ici janvier 2018 et ce nombre devrait encore augmenter au cours des prochaines années. Tout en gardant comme objectif principal de connecter le monde, les réseaux sociaux jouent également un rôle majeur dans la connexion des commerçants avec les clients, les célébrités avec leurs fans, les personnes ayant besoin d'aide avec les personnes désireuses d'aider, etc.. Le succès de ces réseaux repose principalement sur l'information véhiculée ainsi que sur la capacité de diffusion des messages dans les réseaux sociaux. Notre recherche vise à modéliser la diffusion des messages ainsi qu'à extraire et à représenter l'information des messages dans les réseaux sociaux. Nous introduisons d'abord une approche de prédiction de la diffusion de l'information dans les réseaux sociaux. Plus précisément, nous prédisons si un tweet va être re-tweeté ou non ainsi que son niveau de diffusion. Notre modèle se base sur trois types de caractéristiques: basées sur l'utilisateur, sur le temps et sur le contenu. Nous avons évalué notre modèle sur différentes collections correspondant à une douzaine de millions de tweets. Nous avons montré que notre modèle améliore significativement la F-mesure par rapport à l'état de l'art, à la fois pour prédire si un tweet va être re-tweeté et pour prédire le niveau de diffusion. La deuxième contribution de cette thèse est de fournir une approche pour extraire des informations dans les microblogs. Plusieurs informations importantes sont incluses dans un message relatif à un événement, telles que la localisation, l'heure et les entités associées. Nous nous concentrons sur l'extraction de la localisation qui est un élément primordial pour plusieurs applications, notamment les applications géospatiales et les applications liées aux événements. Nous proposons plusieurs combinaisons de méthodes existantes d'extraction de localisation dans des tweets en ciblant des applications soit orientées rappel soit orientées précision. Nous présentons également un modèle pour prédire si un tweet contient une référence à un lieu ou non. Nous montrons que nous améliorons significativement la précision des outils d'extraction de lieux lorsqu'ils se focalisent sur les tweets que nous prédisons contenir un lieu. Notre dernière contribution présente une base de connaissances permettant de mieux représenter l'information d'un ensemble de tweets liés à des événements. Nous combinons une collection de tweets de festivals avec d'autres ressources issues d'Internet pour construire une ontologie de domaine. Notre objectif est d'apporter aux utilisateurs une image complète des événements référencés au sein de cette collection. / The popularity of online social networks has rapidly increased over the last decade. According to Statista, approximated 2 billion users used social networks in January 2018 and this number is still expected to grow in the next years. While serving its primary purpose of connecting people, social networks also play a major role in successfully connecting marketers with customers, famous people with their supporters, need-help people with willing-help people. The success of online social networks mainly relies on the information the messages carry as well as the spread speed in social networks. Our research aims at modeling the message diffusion, extracting and representing information and knowledge from messages on social networks. Our first contribution is a model to predict the diffusion of information on social networks. More precisely, we predict whether a tweet is going to be diffused or not and the level of the diffusion. Our model is based on three types of features: user-based, time-based and content-based features. Being evaluated on various collections corresponding to dozen millions of tweets, our model significantly improves the effectiveness (F-measure) compared to the state-of-the-art, both when predicting if a tweet is going to be retweeted or not, and when predicting the level of retweet. The second contribution of this thesis is to provide an approach to extract information from microblogs. While several pieces of important information are included in a message about an event such as location, time, related entities, we focus on location which is vital for several applications, especially geo-spatial applications and applications linked to events. We proposed different combinations of various existing methods to extract locations in tweets targeting either recall-oriented or precision-oriented applications. We also defined a model to predict whether a tweet contains a location or not. We showed that the precision of location extraction tools on the tweets we predict to contain a location is significantly improved as compared when extracted from all the tweets.Our last contribution presents a knowledge base that better represents information from a set of tweets on events. We combined a tweet collection with other Internet resources to build a domain ontology. The knowledge base aims at bringing users a complete picture of events referenced in the tweet collection (we considered the CLEF 2016 festival tweet collection).

Le processus du don d’organes, crucial pour la survie de nombreux patients, ne répond pas à la demande croissante. Il dépend d’une identification, par les cliniciens, des potentiels donneurs d’organes. Cette étape est imparfaite et manque entre 30% et 60% des potentiels donneurs d’organes et ce indépendamment des pays étudiés. Améliorer ce processus est un impératif à la fois moral et économique. L’objectif de ce mémoire était de développer et valider un modèle afin de détecter automatiquement les potentiels donneurs d’organes. Pour ce faire, les données cliniques de l’ensemble des patients adultes hospitalisés aux soins intensifs du CHUM entre 2012 et 2019 ont été utilisées. 103 valeurs de laboratoires temporelles différentes et 2 valeurs statiques ont été utilisées pour développer un modèle de réseaux de neurones convolutifs entrainé à prédire les potentiels donneurs d’organes. Ce modèle a été comparé à un modèle fréquentiste linéaire non temporel. Le modèle a par la suite été validé dans une population externe cliniquement distincte. Différentes stratégies ont été comparées pour peaufiner le modèle dans cette population externe et améliorer les performances. Un total de 19 463 patients, dont 397 donneurs potentiels, ont été utilisés pour développer le modèle et 4 669, dont 36 donneurs potentiels, ont été utilisés pour la validation externe. Le modèle démontrait une aire sous la courbe ROC (AUROC) de 0.966 (IC95% 0.9490.981), supérieure au modèle fréquentiste linéaire (AUROC de 0.940 IC95% 0.908-0.969, p=0.014). Le modèle était aussi supérieur dans certaines sous populations d’intérêt clinique. Dans le groupe de validation externe, l’AUROC du modèle de réseaux de neurones était de 0.820 (0.682-0.948) augmentant à 0.874 (0.731-0.974) à l’aide d’un ré-entrainement. Ce modèle prometteur a le potentiel de modifier et d’améliorer la détection des potentiels donneurs d’organes. D’autres étapes de validation prospectives et d’amélioration du modèle, notamment l’ajout de données spécifiques, sont nécessaires avant une utilisation clinique de routine. / The organ donation process, however crucial for many patients’ survival, is not enough to address the increasing demand. Its efficiency depends on potential organ donors’ identification by clinicians. This imperfect step misses between 30%–60% of potential organ donor. Improving that process is a moral and economic imperative. The main goal of this work was to address that liming step by developing and validating a predictive model that could automatically detect potential organ donors. The clinical data from all patients hospitalized, between 2012 and 2019 to the CHUM critical care units were extracted. The temporal evolution of 103 types of laboratory analysis and 2 static clinical data was used to develop and test a convolutive neural network (CNN), trained to predict potential organ donors. This model was compared to a non-temporal logistical model as a baseline. The CNN model was validated in a clinically distinct external population. To improve the performance in this external cohort, strategies to fine-tune the network were compared. 19 463 patients, including 397 potential organ donors, were used to create the model and 4 669 patients, including 36 potential organ donors, served as the external validation cohort. The CNN model performed better with an AUROC of 0.966 (IC95% 0.949-0.981), compared to the logistical model (AUROC de 0.940 IC95% 0.908-0.969, p=0.014). The CNN model was also superior in specific subpopulation of increased clinical interest. In the external validation cohort, the CNN model’s AUROC was 0.820 (0.682-0.948) and could be improved to 0.874 (0.731-0.974) after fine tuning. This promising model could change potential organ donors' detection for the better. More studies are however required to improve the model, by adding more types of data, and to validate prospectively the mode before routine clinical usage.

Objectif: Évaluer l'efficacité du dépistage de l’hypertension gestationnelle par les caractéristiques démographiques maternelles, les biomarqueurs sériques et le Doppler de l'artère utérine au premier et au deuxième trimestre de grossesse. Élaborer des modèles prédictifs de l’hypertension gestationnelle fondées sur ces paramètres. Methods: Il s'agit d'une étude prospective de cohorte incluant 598 femmes nullipares. Le Doppler utérin a été étudié par échographie transabdominale entre 11 +0 à 13 +6 semaines (1er trimestre) et entre 17 +0 à 21 +6 semaines (2e trimestre). Tous les échantillons de sérum pour la mesure de plusieurs biomarqueurs placentaires ont été recueillis au 1er trimestre. Les caractéristiques démographiques maternelles ont été enregistrées en même temps. Des courbes ROC et les valeurs prédictives ont été utilisés pour analyser la puissance prédictive des paramètres ci-dessus. Différentes combinaisons et leurs modèles de régression logistique ont été également analysés. Résultats: Parmi 598 femmes, on a observé 20 pré-éclampsies (3,3%), 7 pré-éclampsies précoces (1,2%), 52 cas d’hypertension gestationnelle (8,7%) , 10 cas d’hypertension gestationnelle avant 37 semaines (1,7%). L’index de pulsatilité des artères utérines au 2e trimestre est le meilleur prédicteur. En analyse de régression logistique multivariée, la meilleure valeur prédictive au 1er et au 2e trimestre a été obtenue pour la prévision de la pré-éclampsie précoce. Le dépistage combiné a montré des résultats nettement meilleurs comparés avec les paramètres maternels ou Doppler seuls. Conclusion: Comme seul marqueur, le Doppler utérin du deuxième trimestre a la meilleure prédictive pour l'hypertension, la naissance prématurée et la restriction de croissance. La combinaison des caractéristiques démographiques maternelles, des biomarqueurs sériques maternels et du Doppler utérin améliore l'efficacité du dépistage, en particulier pour la pré-éclampsie nécessitant un accouchement prématuré. / Objective: To evaluate the screening efficacy of maternal demographic characteristics, serum biomarkers and uterine artery Doppler (uaD) during the first and the second trimester for the hypertensive disorders of pregnancy. To elaborate prediction models of these diseases based on the combination of selected maternal demographic characteristics, maternal serum biomarkers and uaD indexes. Methods: This is a prospective pregnant cohort study of 598 singleton nulliparous consecutive women. UaD investigation was performed by transabdominal sonography between 11+0 and 13+6 weeks, and between 17+0 and 21+6 weeks. All the serum samples for measurement of several placental biomarkers were collected at the first trimester. Maternal demographic characteristics were recorded at the same time. Receiver operating characteristic curves and predictive values were used to analyze the predictive powers of the above parameters. Different combinations and their logistic regression predictive models were analyzed. Results: Among 598 women, 20 developed preeclampsia (3.3%), 7 developed early-onset preeclampsia (1.2%), 52 developed gestational hypertension (8.7%), 10 developed gestational hypertension with delivery before 37 weeks (1.7%). Second trimester uterine artery pulsatility index was the best predictor with statistical significance for all the outcomes. In the multivariable logistic regression analysis, the best predictive value in the first and second trimester was obtained for the prediction of early onset preeclampsia. The combined screening showed significantly better results compared to either maternal parameters or Doppler alone. Conclusion: As a single marker, second trimester Doppler has the highest predictive value for hypertensive disorders, preterm birth and SGA. Combination of the maternal demographic characteristics, maternal serum biomarker and uaD improves the screening efficacy, especially when this necessitates early delivery.

La scoliose idiopathique de l’adolescent est une déformation 3D du rachis. La littérature comporte une multitude d’études sur la prédiction de l’évolution et l’identification de facteurs de risque de progression. Pour l’instant les facteurs de risque établis sont l’amplitude de la déformation, la maturité squelettique et le type de courbure. Plusieurs autres champs ont été explorés comme les aspects génétiques, biochimiques, mécaniques, posturaux et topographiques, sans vraiment apporter beaucoup de précision à la prédiction de l’évolution. L’avancement de la technologie permet maintenant de générer des reconstructions 3D du rachis à l’aide des radiographies standard et d’obtenir des mesures de paramètres 3D. L’intégration de ces paramètres 3D dans un modèle prédictif représente une avenue encore inexplorée qui est tout à fait logique dans le contexte de cette déformation 3D du rachis. L’objectif général de cette thèse est de développer un modèle de prédiction de l’angle de Cobb à maturité squelettique à partir de l’information disponible au moment de la première visite, soit l’angle de Cobb initial, le type de courbure, l’âge osseux et des paramètres 3D du rachis. Dans une première étude, un indice d’âge osseux a été développé basé sur l’ossification de l’apophyse iliaque et sur le statut du cartilage triradié. Cet indice comporte 3 stades et le second stade, qui est défini par un cartilage triradié fermé avec maximum 1/3 d’ossification de l’apophyse iliaque, représente le moment pendant lequel la progression de la scoliose idiopathique de l’adolescent est la plus rapide. Une seconde étude rétrospective a permis de mettre en évidence le potentiel des paramètres 3D pour améliorer la prédiction de l’évolution. Il a été démontré qu’à la première visite il existe des différences pour 5 paramètres 3D du rachis entre un groupe de patients qui sera éventuellement opéré et un groupe qui ne progressera pas. Ces paramètres sont : la moyenne da la cunéiformisation 3D des disques apicaux, la rotation intervertébrale à la jonction inférieure de la courbure, la torsion, le ratio hauteur/largeur du corps vertébral de T6 et de la colonne complète. Les deux dernières études sont basées sur une cohorte prospective de 133 patients avec une scoliose idiopathique de l’adolescent suivi dès leur première visite à l’hôpital jusqu’à maturité squelettique. Une première étude a permis de mettre en évidence les différences morphologiques à la première visite entre les patients ayant progresser de plus ou moins de 6°. Des différences ont été mise en évidence pour la cyphose, l’angle de plan de déformation maximal, la rotation ntervertébrale l’apex, la torsion et plusieurs paramètres de «slenderness». Ensuite une seconde étude a permis de développer un modèle prédictif basé sur un modèle linéaire général en incluant l’indice d’âge osseux développé dans la première étude, le type de courbure, l’amplitude de l’angle de Cobb à la première visite, l’angle de déformation du plan maximale, la cunéiformisation 3D des disques T3-T4, T8-­T9, T11-­T12 et la somme des cunéiformisation 3D de tous les disques thoraciques et lombaires. Le coefficient de détermination multiple pour cette modélisation est de 0.715. Le modèle prédictif développé renforce l’importance de considérer la scoliose idiopathique dans les trois dimensions et il permettra d’optimiser la prédiction de l’évolution au moment de la première visite. / Prediction of curve progression remains a challenge for the clinicians at the first visit for a patient with adolescent idiopathic scoliosis. Prediction of progression is based on curve type, curve magnitude and skeletal or chronological age. The failure to accurately predict the risk of progression can lead to inadequate treatment, as well as unnecessary medical visits and radiographs. Three-­dimensional evaluation is currently more popular in the scoliosis research community either for classification or treatment planning. The global objective of this thesis was to develop a predictive model of the final Cobb angle in adolescent idiopathic scoliosis based on 3D spine parameters and on skeletal age, curve type and curve magnitude. The first study was to develop a skeletal maturity system based on ossification of iliac apophysis and triradiate cartilage status, two details available on routine radiographs. A 3 stages system was develop with the second stage being associated to the rapid acceleration phase of the deformation. The second stage corresponds to a closed triradiate cartilage and a maximum of 1/3 of the iliac apophysis ossification. The second study was a retrospective case control study. It showed the potential for 3D parameters to help predict the evolution. 3D spinal parameters at first visit of a group of patient eventually treated with surgery and a group who had no progression revealed statistical differences for: mean 3D wedging of the apical disks, lower junctional vertebral axial rotation, torsion and T6 and whole spine height/width ratio were all significantly affected. The last study was a prospective cohort study based on an adolescent idiopathic scoliosis group followed from first visit to skeletal maturity. A general linear model was developed based on 3D spinal parameters and on curve type, Cobb angle at first visit and with the 3 stages skeletal maturity system developed in the first study. The predictive model obtained has a determination coefficient of 0,715. Included 3D parameters predictors were: the angle of the plane of maximal curvature, the 3D wedging of T3-­T4, T8-­T9 and T11-­T12 disks, and the sum of 3D wedging of all thoracic and lumbar disks. The predictive model developed reinforced the importance of considering adolescent idiopathic scoliosis in a three-­‐dimensional point of view. This model will also optimise the prediction of evolution at first visit.

Nous avons développé un modèle prédictif, utilisant le principe de contribution de groupes, pour prédire avec précision, le comportement des fluides pétroliers. Ce modèle baptisé PPR78 utilise l’équation d’état de Peng et Robinson et des règles de mélange de type Van der Waals avec un coefficient d’interaction binaire kij, dépendant de la température. De telles règles de mélange sont équivalentes à celles obtenues en combinant à compacité constante une fonction d’excès de type Van Laar et une équation d’état cubique.La première partie de cette étude a consisté à étendre le domaine d’application du modèle PPR78 aux systèmes contenant de l’eau, des alcènes et de l’hydrogène, en définissant six nouveaux groupes élémentaires. Une bonne précision du modèle est obtenue pour décrire les équilibres de phases de systèmes binaires impliquant ces constituants, notamment pour les systèmes présentant des diagrammes de phases de Type I et de Type II. Dans la deuxième partie l’ensemble des paramètres de groupes ont été réajustés, non seulement sur des données d’équilibres de phases mais également sur des données de grandeur de mélange. L’avantage de ce nouveau modèle E-PPR78 est qu’il permet de restituer les équilibres de phases avec une précision équivalente au modèle original et qu’il conduit à une très nette amélioration de la prédiction des enthalpies d’excès et des capacités calorifiques d’excès. / We have developed a predictive model, by means of a group contribution method, in order to predict with accuracy, the behavior of petroleum fluids. The model called PPR78 uses the Peng-Robinson equation of state and Van der Waals-type mixing rules with a temperature dependent binary interaction parameter kij. Such mixing rules are identical to those obtained by combining at constant packing fraction, a Van Laar-type excess function and a cubic equation of state.The first part of this study consisted in extending the application of the model PPR78 to systems containing water, alkenes and hydrogen, by defining six new elementary groups. The phase equilibria of binary systems involving these components are accurately described by the model, especially for the phase diagrams of Type I and Type II. In the second part, all the group parameters of the original model were re-fitted by using the phase equilibrium data, as well as the mixing property data. The advantage of this new model E-PPR78 is that it is capable to correlate the phase equilibria with an accuracy which is equivalent to the original model and it produces a very clear improvement in the prediction of excess enthalpies and excess heat capacities.

Le développement d'un modèle thermodynamique prédictif PPR78, basé sur le concept de contributions de groupes, a été entrepris afin de pouvoir prédire avec précision, le comportement des fluides pétroliers. PPR78 utilise l’équation d’état de Peng et Robinson et les règles de mélange de Van der Waals avec un seul coefficient d’interactions binaires kij, dépendant de la température. Cette approche est rigoureusement équivalente à l’utilisation de règles de mélange à compacité constante avec un modèle d’énergie de Gibbs molaire d’excès, gE, de type Van Laar. Pour développer ce modèle, une étude approfondie des équilibres entre phases fluides des systèmes binaires a été réalisée en deux temps. Dans un premier, une étude phénoménologique permet d'éclairer sous un jour nouveau la classification proposée par Van Konynenburg et Scott qui décrit qualitativement les comportements de ces systèmes. Dans un second temps, quelques principes généraux de calcul des diagrammes d’équilibre de phases isothermes, isobares et globaux sont exposés. L’étude de la stabilité thermodynamique globale occupe une place essentielle au sein de ces calculs. Une fois ces étapes préliminaires franchies, l’extension du modèle aux groupes CO2, N2, H2S et sulfhydryle est réalisée. Une bonne précision du modèle est obtenue pour décrire les systèmes binaires impliquant ces quatre groupes. Enfin, le comportement des fluides pétroliers est souvent prédit avec une précision de l'ordre de l'erreur expérimentale par PPR78 / A predictive thermodynamic model, based on the group contribution concept, and called PPR78, has been developed in order to be able to predict, with high accuracy, the behaviour of petroleum fluids. PPR78 uses the Peng-Robinson equation of state with Van der Waals mixing rules and a temperature dependent binary interaction parameter kij. This method is the equivalent to the constant packing fraction mixing rules with a Van Laar excess Gibbs energy model (gE). To develop the model, an in-depth study on binary systems fluid phase equilibria, was carried out. It was divided into two parts. Firstly, a phenomenological study made a reappraisal of the Van Konynenburg and Scott classification possible. Secondly, some general rules for the calculation of isothermal, isobaric and global phase equilibrium diagrams were demonstrated. It is important to note that the study of the global thermodynamic stability is essential in the calculations. Once these preliminary steps were realized, the extension of the model to the CO2, N2, H2S and sulfhydryl groups was performed. The fluid phase behaviour of binary systems involving these four groups was accurately calculated by the PPR78 model. Finally, the properties of petroleum fluids were predicted by PPR78 with an accuracy close to the experimental uncertainty