Cette thèse étudie le traitement statistique des images d’ultrasons de haute fréquence, avec application à l’exploration in-vivo de la peau humaine et l’évaluation non invasive de lésions. Des méthodes Bayésiennes sont considérées pour la segmentation d’images échographiques de la peau. On y établit que les ultrasons rétrodiffusés par la peau convergent vers un processus aléatoire complexe de type Levy-Flight, avec des statistiques non Gaussiennes alpha-stables. L’enveloppe du signal suit une distribution Rayleigh généralisée à queue lourde. A partir de ces résultats, il est proposé de modéliser l’image ultrason de multiples tissus comme un mélange spatialement cohérent de lois Rayleigh à queues lourdes. La cohérence spatiale inhérente aux tissus biologiques est modélisée par un champ aléatoire de Potts-Markov pour représenter la dépendance locale entre les composantes du mélange. Un algorithme Bayésien original combiné à une méthode Monte Carlo par chaine de Markov (MCMC) est proposé pour conjointement estimer les paramètres du modèle et classifier chaque voxel dans un tissu. L’approche proposée est appliquée avec succès à la segmentation de tumeurs de la peau in-vivo dans des images d’ultrasons de haute fréquence en 2D et 3D. Cette méthode est ensuite étendue en incluant l’estimation du paramètre B de régularisation du champ de Potts dans la chaine MCMC. Les méthodes MCMC classiques ne sont pas directement applicables à ce problème car la vraisemblance du champ de Potts ne peut pas être évaluée. Ce problème difficile est traité en adoptant un algorithme Metropolis-Hastings “sans vraisemblance” fondé sur la statistique suffisante du Potts. La méthode de segmentation non supervisée, ainsi développée, est appliquée avec succès à des images échographiques 3D. Finalement, le problème du calcul de la borne de Cramer-Rao (CRB) du paramètre B est étudié. Cette borne dépend des dérivées de la constante de normalisation du modèle de Potts, dont le calcul est infaisable. Ce problème est résolu en proposant un algorithme Monte Carlo original, qui est appliqué avec succès au calcul de la borne CRB des modèles d’Ising et de Potts. / This thesis studies statistical image processing of high frequency ultrasound imaging, with application to in-vivo exploration of human skin and noninvasive lesion assessment. More precisely, Bayesian methods are considered in order to perform tissue segmentation in ultrasound images of skin. It is established that ultrasound signals backscattered from skin tissues converge to a complex Levy Flight random process with non-Gaussian _-stable statistics. The envelope signal follows a generalized (heavy-tailed) Rayleigh distribution. Based on these results, it is proposed to model the distribution of multiple-tissue ultrasound images as a spatially coherent finite mixture of heavy-tailed Rayleigh distributions. Spatial coherence inherent to biological tissues is modeled by a Potts Markov random field. An original Bayesian algorithm combined with a Markov chain Monte Carlo method is then proposed to jointly estimate the mixture parameters and a label-vector associating each voxel to a tissue. The proposed method is successfully applied to the segmentation of in-vivo skin tumors in high frequency 2D and 3D ultrasound images. This method is subsequently extended by including the estimation of the Potts regularization parameter B within the Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Standard MCMC methods cannot be applied to this problem because the likelihood of B is intractable. This difficulty is addressed by using a likelihood-free Metropolis-Hastings algorithm based on the sufficient statistic of the Potts model. The resulting unsupervised segmentation method is successfully applied to tridimensional ultrasound images. Finally, the problem of computing the Cramer-Rao bound (CRB) of B is studied. The CRB depends on the derivatives of the intractable normalizing constant of the Potts model. This is resolved by proposing an original Monte Carlo algorithm, which is successfully applied to compute the CRB of the Ising and Potts models.

Contexte et objectif:C’est presque une banalité que de dire qu’une des caractéristiques principales de la parole est sa variabilité : variabilité inter-sexe, inter-locuteur, mais aussi variabilité d’un contexte à un autre ou d’une répétition à une autre pour un même sujet. C’est cette variabilité qui fait à la fois la beauté de la parole mais aussi la complexité de son traitement par les technologies vocales, et la difficulté pour en comprendre les mécanismes. Dans cette thèse nous étudions certains aspects de cette variabilité, avec comme point de départ la variabilité observée chez un locuteur dans la répétition d’un même son dans les mêmes conditions, que nous appelons variabilité intrinsèque.Les modèles de contrôle moteur de la parole abordent principalement la variabilité contextuelle de la parole mais prennent rarement en compte sa variabilité intrinsèque, alors même que l’on sait que c’est cette variabilité qui donne à la parole tout son caractère naturel. Dans le contexte général du contrôle moteur, l’origine précise de la variabilité intrinsèque reste peu comprise et controversée. Cependant, une hypothèse courante est que la variabilité intrinsèque serait essentiellement due à du bruit neuronal dans la chaine d’exécution.L’objectif principal de cette thèse est d’aborder la variabilité intrinsèque et contextuelle de la production de la parole dans un cadre formel intégrateur. Pour cela nous faisons l’hypothèse que la variabilité intrinsèque n’est pas que le résultat d’un bruit d’exécution, mais qu’elle résulte aussi d’une stratégie de contrôle où la variabilité inter-répétition fait partie intégrante de la représentation de la tâche.Méthodologie:Nous formalisons cette idée dans un cadre computationnel probabiliste, la modélisation Bayésienne, où l’abondance de réalisations possibles d’un même item de parole est représentée naturellement sous la forme d’incertitudes, et où la variabilité est donc manipulée formellement. Nous illustrons la pertinence de cette approche à travers trois contributions.Résultats:Dans un premier temps, nous reformulons un modèle existant de contrôle optimal de la parole, le modèle GEPPETO, dans le formalisme probabiliste et démontrons que le modèle Bayésien contient GEPPETO comme un cas particulier. En particulier, nous illustrons comment l’approche Bayésienne permet de rendre compte de la variabilité intrinsèque tout en incluant les mêmes principes d’émergence et de structuration de la variabilité contextuelle proposés par GEPPETO.Dans un deuxième temps, le formalisme nous permet de dépasser le cadre de GEPPETO en y intégrant une composante somatosensorielle dans la représentation des buts. Cela permet d’introduire une variabilité interindividuelle sur la préférence sensorielle, c’est-à-dire la modulation des poids relatifs des cibles auditives et somatosensorielles, et permet d’expliquer la variabilité de compensation observée dans les études de perturbation sensorielle. Cette étape a nécessité l’élaboration d’hypothèses sur l’intégration des retours sensoriels dans la planification, dont nous avons cherché à évaluer la pertinence en concevant une expérience originale de production-perception de parole.Dans un troisième temps, nous exploitons le formalisme pour réinterpréter des données expérimentales récentes qui mettent en évidence un changement perceptif consécutif à un apprentissage moteur induit par une altération du retour auditif. Cela est rendu possible grâce à la représentation unifiée des connaissances dans le modèle, qui permet d’intégrer la production et la perception dans un cadre formel unique.L’ensemble de ces travaux illustre la capacité du formalisme Bayésien à proposer une démarche systématique et structurée pour la construction des modèles. Cette démarche facilite le développement des modèles et leur complexification progressive en précisant et explicitant les hypothèses formulées. / Context and goal:It is almost a truism to affirm that one of the main features of speech is its variability: variability inter-gender, inter-speaker, but also variability from one context to another, or from one repetition to another for a given subject. Variability underlies at the same time the beauty of speech, the complexity of its treatment by speech technologies, and the difficulty for understanding its mechanism. In this thesis we study certain aspects of speech variability, our starting point being the variability characterizing the repetitions of a given utterance by a given subject, in a given condition, which we call intrinsic variability.Models of speech motor control have mainly focused on the contextual aspects of speech variability, and have rarely considered its intrinsic component, even though it is this fundamental component of variability that gives speech it naturalness. In the general context of motor control, the precise origin of the intrinsic variability of our movements remains controversial and poorly understood, however, a common assumption is that intrinsic variability would mainly originate from neural and muscular noise in the execution chain.The main goal of this thesis is to address the contextual and intrinsic component of speech variability in an integrative computational framework . To this aim, we postulate that the main component of the intrinsic variability of speech is not just execution noise, but that it results from a control strategy where intrinsic variability characterizes the abundance of possible productions of the intended speech item.Methodology:We formalize this idea in a probabilistic computational framework, Bayesian modeling, where the abundance of possible realizations of a given speech item is naturally represented as uncertainty, and where variability is thus formally manipulated. We illustrate the pertinence of this approach with three main contributions.Results:Firstly, we reformulate in Bayesian terms an existing model of speech motor control, the GEPPETO model, and demonstrate that this Bayesian reformulation, which we call B-GEPPETO, contains GEPPETO as a particular case . In particular, we illustrate how the Bayesian approach enables to account for the intrinsic component of speech variability while including the same principles proposed by GEPPETO for the emergence and structuration of its contextual component.Secondly, the Bayesian framework enable us to go beyond and extend B-GEPPETO in order to include a multisensory characterization of speech motor goals, with auditory and somatosensory components. We apply this extension to explore variability in the context of compensations to sensory-motor perturbation in speech production. We account for differences in compensation as sensory preferences implemented by modulating the relative contribution of each sensory modality in the model . The somatosensory characterization of speech motor goals involved a certain number of hypotheses that we intended to evaluate with two experimental studies.Finally, in our third contribution we exploit the formalism for the reinterpretation of recent experimental observations concerning perceptual changes following speech motor adaptation to auditory perturbations. This original analysis is made possible thanks to the unified representation of knowledge in the model, which enables to account for production and perception processes in a single computational framework.Taken together, these contributions illustrate how the Bayesian framework offers a structured and systematic approach for the construction of models in cognitive sciences . The framework facilitates the development of models and their progressive complexification by specifying and clarifying underlying assumptions.

La diversité linguistique est actuellement menacée : la moitié des langues connues dans le monde pourraient disparaître d'ici la fin du siècle. Cette prise de conscience a inspiré de nombreuses initiatives dans le domaine de la linguistique documentaire au cours des deux dernières décennies, et 2019 a été proclamée Année internationale des langues autochtones par les Nations Unies, pour sensibiliser le public à cette question et encourager les initiatives de documentation et de préservation. Néanmoins, ce travail est coûteux en temps, et le nombre de linguistes de terrain, limité. Par conséquent, le domaine émergent de la documentation linguistique computationnelle (CLD) vise à favoriser le travail des linguistes à l'aide d'outils de traitement automatique. Le projet Breaking the Unwritten Language Barrier (BULB), par exemple, constitue l'un des efforts qui définissent ce nouveau domaine, et réunit des linguistes et des informaticiens. Cette thèse examine le problème particulier de la découverte de mots dans un flot non segmenté de caractères, ou de phonèmes, transcrits à partir du signal de parole dans un contexte de langues très peu dotées. Il s'agit principalement d'une procédure de segmentation, qui peut également être couplée à une procédure d'alignement lorsqu'une traduction est disponible. En utilisant deux corpus en langues bantoues correspondant à un scénario réaliste pour la linguistique documentaire, l'un en Mboshi (République du Congo) et l'autre en Myene (Gabon), nous comparons diverses méthodes monolingues et bilingues de découverte de mots sans supervision. Nous montrons ensuite que l'utilisation de connaissances linguistiques expertes au sein du formalisme des Adaptor Grammars peut grandement améliorer les résultats de la segmentation, et nous indiquons également des façons d'utiliser ce formalisme comme outil de décision pour le linguiste. Nous proposons aussi une variante tonale pour un algorithme de segmentation bayésien non-paramétrique, qui utilise un schéma de repli modifié pour capturer la structure tonale. Pour tirer parti de la supervision faible d'une traduction, nous proposons et étendons, enfin, une méthode de segmentation neuronale basée sur l'attention, et améliorons significativement la performance d'une méthode bilingue existante. / Language diversity is under considerable pressure: half of the world’s languages could disappear by the end of this century. This realization has sparked many initiatives in documentary linguistics in the past two decades, and 2019 has been proclaimed the International Year of Indigenous Languages by the United Nations, to raise public awareness of the issue and foster initiatives for language documentation and preservation. Yet documentation and preservation are time-consuming processes, and the supply of field linguists is limited. Consequently, the emerging field of computational language documentation (CLD) seeks to assist linguists in providing them with automatic processing tools. The Breaking the Unwritten Language Barrier (BULB) project, for instance, constitutes one of the efforts defining this new field, bringing together linguists and computer scientists. This thesis examines the particular problem of discovering words in an unsegmented stream of characters, or phonemes, transcribed from speech in a very-low-resource setting. This primarily involves a segmentation procedure, which can also be paired with an alignment procedure when a translation is available. Using two realistic Bantu corpora for language documentation, one in Mboshi (Republic of the Congo) and the other in Myene (Gabon), we benchmark various monolingual and bilingual unsupervised word discovery methods. We then show that using expert knowledge in the Adaptor Grammar framework can vastly improve segmentation results, and we indicate ways to use this framework as a decision tool for the linguist. We also propose a tonal variant for a strong nonparametric Bayesian segmentation algorithm, making use of a modified backoff scheme designed to capture tonal structure. To leverage the weak supervision given by a translation, we finally propose and extend an attention-based neural segmentation method, improving significantly the segmentation performance of an existing bilingual method.

Cette thèse s'intéresse à des problèmes de prise de décision séquentielle dans lesquels l'acquisition d'information est une fin en soi. Plus précisément, elle cherche d'abord à savoir comment modifier le formalisme des POMDP pour exprimer des problèmes de collecte d'information et à proposer des algorithmes pour résoudre ces problèmes. Cette approche est alors étendue à des tâches d'apprentissage par renforcement consistant à apprendre activement le modèle d'un système. De plus, cette thèse propose un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement bayésien, lequel utilise des transitions locales optimistes pour recueillir des informations de manière efficace tout en optimisant la performance escomptée. Grâce à une analyse de l'existant, des résultats théoriques et des études empiriques, cette thèse démontre que ces problèmes peuvent être résolus de façon optimale en théorie, que les méthodes proposées sont presque optimales, et que ces méthodes donnent des résultats comparables ou meilleurs que des approches de référence. Au-delà de ces résultats concrets, cette thèse ouvre la voie (1) à une meilleure compréhension de la relation entre la collecte d'informations et les politiques optimales dans les processus de prise de décision séquentielle, et (2) à une extension des très nombreux travaux traitant du contrôle de l'état d'un système à des problèmes de collecte d'informations / The purpose of this dissertation is to study sequential decision problems where acquiring information is an end in itself. More precisely, it first covers the question of how to modify the POMDP formalism to model information-gathering problems and which algorithms to use for solving them. This idea is then extended to reinforcement learning problems where the objective is to actively learn the model of the system. Also, this dissertation proposes a novel Bayesian reinforcement learning algorithm that uses optimistic local transitions to efficiently gather information while optimizing the expected return. Through bibliographic discussions, theoretical results and empirical studies, it is shown that these information-gathering problems are optimally solvable in theory, that the proposed methods are near-optimal solutions, and that these methods offer comparable or better results than reference approaches. Beyond these specific results, this dissertation paves the way (1) for understanding the relationship between information-gathering and optimal policies in sequential decision processes, and (2) for extending the large body of work about system state control to information-gathering problems

Cette thèse propose de nouvelles méthodes d'analyse d'enregistrements cérébraux intra-crâniens (potentiels de champs locaux), qui pallie les lacunes de la méthode temps-fréquence standard d'analyse des perturbations spectrales événementielles : le calcul d'une moyenne sur les enregistrements et l'emploi de l'activité dans la période pré-stimulus. La première méthode proposée repose sur la détection de sous-ensembles d'électrodes dont l'activité présente des synchronisations cooccurrentes en un même point du plan temps-fréquence, à l'aide de modèles bayésiens de mélange gaussiens. Les sous-ensembles d'électrodes pertinents sont validés par une mesure de stabilité calculée entre les résultats obtenus sur les différents enregistrements. Pour la seconde méthode proposée, le constat qu'un bruit blanc dans le domaine temporel se transforme en bruit ricien dans le domaine de l'amplitude d'une transformée temps-fréquence a permis de mettre au point une segmentation du signal de chaque enregistrement dans chaque bande de fréquence en deux niveaux possibles, haut ou bas, à l'aide de modèles bayésiens de mélange ricien à deux composantes. À partir de ces deux niveaux, une analyse statistique permet de détecter des régions temps-fréquence plus ou moins actives. Pour développer le modèle bayésien de mélange ricien, de nouveaux algorithmes d'inférence bayésienne variationnelle ont été créés pour les distributions de Rice et de mélange ricien. Les performances des nouvelles méthodes ont été évaluées sur des données artificielles et sur des données expérimentales enregistrées sur des singes. Il ressort que les nouvelles méthodes génèrent moins de faux-positifs et sont plus robustes à l'absence de données dans la période pré-stimulus / This thesis promotes new methods to analyze intracranial cerebral signals (local field potentials), which overcome limitations of the standard time-frequency method of event-related spectral perturbations analysis: averaging over the trials and relying on the activity in the pre-stimulus period. The first proposed method is based on the detection of sub-networks of electrodes whose activity presents cooccurring synchronisations at a same point of the time-frequency plan, using bayesian gaussian mixture models. The relevant sub-networks are validated with a stability measure computed over the results obtained from different trials. For the second proposed method, the fact that a white noise in the temporal domain is transformed into a rician noise in the amplitude domain of a time-frequency transform made possible the development of a segmentation of the signal in each frequency band of each trial into two possible levels, a high one and a low one, using bayesian rician mixture models with two components. From these two levels, a statistical analysis can detect time-frequency regions more or less active. To develop the bayesian rician mixture model, new algorithms of variational bayesian inference have been created for the Rice distribution and the rician mixture distribution. Performances of the new methods have been evaluated on artificial data and experimental data recorded on monkeys. It appears that the new methods generate less false positive results and are more robust to a lack of data in the pre-stimulus period

Dans cette thèse on aborde le problème de la localisation en milieux urbains. Inférer un positionnement précis en ville est important dans nombre d’applications comme la réalité augmentée ou la robotique mobile. Or les systèmes basés sur des capteurs inertiels (IMU) sont sujets à des dérives importantes et les données GPS peuvent souffrir d’un effet de vallée qui limite leur précision. Une solution naturelle est de s’appuyer le calcul de pose de caméra en vision par ordinateur. On remarque que les bâtiments sont les repères visuels principaux de l’humain mais aussi des objets d’intérêt pour les applications de réalité augmentée. On cherche donc à partir d’une seule image à calculer la pose de la caméra par rapport à une base de données de bâtiments références connus. On décompose le problème en deux parties : trouver les références visibles dans l’image courante (reconnaissance de lieux) et calculer la pose de la caméra par rapport à eux. Les approches classiques de ces deux sous-problèmes sont mises en difficultés dans les environnements urbains à cause des forts effets perspectives, des répétitions fréquentes et de la similarité visuelle entre façades. Si des approches spécifiques à ces environnements ont été développés qui exploitent la grande régularité structurelle de tels milieux, elles souffrent encore d’un certain nombre de limitations autant pour la détection et la reconnaissance de façades que pour le calcul de pose par recalage de modèle. La méthode originale développée dans cette thèse s’inscrit dans ces approches spécifiques et vise à dépasser ces limitations en terme d’efficacité et de robustesse aux occultations, aux changements de points de vue et d’illumination. Pour cela, l’idée principale est de profiter des progrès récents de l’apprentissage profond par réseaux de neurones convolutionnels pour extraire de l’information de haut-niveau sur laquelle on peut baser des modèles géométriques. Notre approche est donc mixte Bottom-Up/Top-Down et se décompose en trois étapes clés. Nous proposons tout d’abord une méthode d’estimation de la rotation de la pose de caméra. Les 3 points de fuite principaux des images en milieux urbains, dits points de fuite de Manhattan sont détectés grâce à un réseau de neurones convolutionnels (CNN) qui fait à la fois une estimation de ces points de fuite mais aussi une segmentation de l’image relativement à eux. Une second étape de raffinement utilise ces informations et les segments de l’image dans une formulation bayésienne pour estimer efficacement et plus précisément ces points. L’estimation de la rotation de la caméra permet de rectifier les images et ainsi s’affranchir des effets de perspectives pour la recherche de la translation. Dans une seconde contribution, nous visons ainsi à détecter les façades dans ces images rectifiées et à les reconnaître parmi une base de bâtiments connus afin d’estimer une translation grossière. Dans un soucis d’efficacité, on a proposé une série d’indices basés sur des caractéristiques spécifiques aux façades (répétitions, symétrie, sémantique) qui permettent de sélectionner rapidement des candidats façades potentiels. Ensuite ceux-ci sont classifiés en façade ou non selon un nouveau descripteur CNN contextuel. Enfin la mise en correspondance des façades détectées avec les références est opérée par un recherche au plus proche voisin relativement à une métrique apprise sur ces descripteurs [...] / This thesis addresses the problem of localization in urban areas. Inferring accurate positioning in the city is important in many applications such as augmented reality or mobile robotics. However, systems based on inertial sensors (IMUs) are subject to significant drifts and GPS data can suffer from a valley effect that limits their accuracy. A natural solution is to rely on the camera pose estimation in computer vision. We notice that buildings are the main visual landmarks of human beings but also objects of interest for augmented reality applications. We therefore aim to compute the camera pose relatively to a database of known reference buildings from a single image. The problem is twofold : find the visible references in the current image (place recognition) and compute the camera pose relatively to them. Conventional approaches to these two sub-problems are challenged in urban environments due to strong perspective effects, frequent repetitions and visual similarity between facades. While specific approaches to these environments have been developed that exploit the high structural regularity of such environments, they still suffer from a number of limitations in terms of detection and recognition of facades as well as pose computation through model registration. The original method developed in this thesis is part of these specific approaches and aims to overcome these limitations in terms of effectiveness and robustness to clutter and changes of viewpoints and illumination. For do so, the main idea is to take advantage of recent advances in deep learning by convolutional neural networks to extract high-level information on which geometric models can be based. Our approach is thus mixed Bottom- Up/Top-Down and is divided into three key stages. We first propose a method to estimate the rotation of the camera pose. The 3 main vanishing points of the image of urban environnement, known as Manhattan vanishing points, are detected by a convolutional neural network (CNN) that estimates both these vanishing points and the image segmentation relative to them. A second refinement step uses this information and image segmentation in a Bayesian model to estimate these points effectively and more accurately. By estimating the camera’s rotation, the images can be rectified and thus free from perspective effects to find the translation. In a second contribution, we aim to detect the facades in these rectified images to recognize them among a database of known buildings and estimate a rough translation. For the sake of efficiency, a series of cues based on facade specific characteristics (repetitions, symmetry, semantics) have been proposed to enable the fast selection of facade proposals. Then they are classified as facade or non-facade according to a new contextual CNN descriptor. Finally, the matching of the detected facades to the references is done by a nearest neighbor search using a metric learned on these descriptors. Eventually we propose a method to refine the estimation of the translation relying on the semantic segmentation inferred by a CNN for its robustness to changes of illumination ans small deformations. If we can already estimate a rough translation from these detected facades, we choose to refine this result by relying on the se- mantic segmentation of the image inferred from a CNN for its robustness to changes of illuminations and small deformations. Since the facade is identified in the previous step, we adopt a model-based approach by registration. Since the problems of registration and segmentation are linked, a Bayesian model is proposed which enables both problems to be jointly solved. This joint processing improves the results of registration and segmentation while remaining efficient in terms of computation time. These three parts have been validated on consistent community data sets. The results show that our approach is fast and more robust to changes in shooting conditions than previous methods

Cette thèse a pour but d'améliorer les connaissances concernant les techniques d'analyse de données et certains modèles bayésiens dans le domaine de l'étude des inégalités sociales et environnementales de santé. À l'échelle géographique de l'IRIS sur les agglomérations de Paris, Marseille, Lyon et Lille, l'événement sanitaire étudié est la mortalité infantile dont on cherchera à expliquer le risque avec des données socio-économiques issues du recensement et des expositions environnementales comme la pollution de l'air, les niveaux de bruit et la proximité aux industries polluantes, au trafic automobile ou aux espaces verts. Deux volets principaux composent cette thèse. Le volet analyse de données détaille la mise au point d'une procédure de création d'indices socio-économiques multidimensionnels et la conception d'un package R l'implémentant, puis la création d'un indice de multi-expositions environnementales. Pour cela, on utilise des techniques d'analyse de données pour synthétiser l'information et fournir des indicateurs composites utilisables directement par les décideurs publics ou dans le cadre d'études épidémiologiques. Le second volet concerne les modèles bayésiens et explique le modèle " BYM ". Celui-ci permet de prendre en compte les aspects spatiaux des données et est mis en œuvre pour estimer le risque de mortalité infantile. Dans les deux cas, les méthodes sont présentées et différents résultats de leur utilisation dans le contexte ci-dessus exposés. On montre notamment l'intérêt de la procédure de création d'indices socio-économiques et de multi-expositions, ainsi que l'existence d'inégalités sociales de mortalité infantile dans les agglomérations étudiées.

Le formalisme des MDP, comme ses variantes, sert typiquement à contrôler l'état d'un système par l'intermédiaire d'un agent et de sa politique. Lorsque l'agent fait face à des informations incomplètes, sa politique peut eff ectuer des actions pour acquérir de l'information typiquement (1) dans le cas d'une observabilité partielle, ou (2) dans le cas de l'apprentissage par renforcement. Toutefois cette information ne constitue qu'un moyen pour contrôler au mieux l'état du système, de sorte que la collecte d'informations n'est qu'une conséquence de la maximisation de la performance escomptée. Cette thèse s'intéresse au contraire à des problèmes de prise de décision séquentielle dans lesquels l'acquisition d'information est une fin en soi. Plus précisément, elle cherche d'abord à savoir comment modi fier le formalisme des POMDP pour exprimer des problèmes de collecte d'information et à proposer des algorithmes pour résoudre ces problèmes. Cette approche est alors étendue à des tâches d'apprentissage par renforcement consistant à apprendre activement le modèle d'un système. De plus, cette thèse propose un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement bayésien, lequel utilise des transitions locales optimistes pour recueillir des informations de manière e fficace tout en optimisant la performance escomptée. Grâce à une analyse de l'existant, des résultats théoriques et des études empiriques, cette thèse démontre que ces problèmes peuvent être résolus de façon optimale en théorie, que les méthodes proposées sont presque optimales, et que ces méthodes donnent des résultats comparables ou meilleurs que des approches de référence. Au-delà de ces résultats concrets, cette thèse ouvre la voie (1) à une meilleure compréhension de la relation entre la collecte d'informations et les politiques optimales dans les processus de prise de décision séquentielle, et (2) à une extension des très nombreux travaux traitant du contrôle de l'état d'un système à des problèmes de collecte d'informations.

Les processus ponctuels sont souvent utilisés comme modèles de répartitions spatiales ou spatio-temporelles d'occurrences. Dans cette thèse, nous nous intéressons tout d'abord à des processus de Cox dirigés par un processus caché associé à un processus de Dirichlet. Ce modèle correspond à des occurrences cachées influençant l'intensité stochastique des occurrences observées. Nous généralisons la notion de " Shot noise Cox process " introduite par Moller et développons le traitement bayésien par un échantillonneur de Gibbs combiné à un algorithme de Metropolis-Hastings. Nous montrons que cette méthode MCMC est à sauts réversibles. Le modèle prend en compte, en effet, un nombre aléatoire de contributions cachées influençant l'intensité du processus ponctuel observé donc a un espace paramétrique de dimension variable. Nous focalisons l'inférence statistique sur l'estimation de la valeur espérée de chaque contribution cachée, le nombre espéré de contributions cachées, le degré d'influence spatiale de ces contributions et leur degré de corrélation. Le test d'égalité des contributions et celui de leur indépendance sont ainsi développés. L'utilité en épidémiologie et en écologie est alors démontrée à partir de données de Rubus fruticosa, Ibicella lutea et de mortalité dans les cantons de Georgia, USA. En termes de données observées, deux situations sont considérées: premièrement, les positions spatiales des occurrences sont observées entre plusieurs paires de dates consécutives; deuxièmement, des comptages sont effectués, au cours d'une période fixée, dans des unités d'échantillonnage spatiales. D'autre part, nous nous intéressons aux processus ponctuels à mémoire introduits par Kagan, Ogata et Vere-Jones, précurseurs de la statistique sismologique. En effet, les processus ponctuels spatio-temporels ont une place importante dans l'étude des catalogues sismiques puisque ces derniers sont généralement constitués d'événements sismiques datés et géo-référencés. Nous avons étudié un modèle ETAS (Epidemic Type Aftershock Sequence) avec une intensité d'arrière-plan indépendante du temps et plusieurs fonctions déclenchantes permettant d'intégrer les événements antérieurs récents. Cette approche est utilisée pour étudier la sismicité de l'arc des Petites Antilles. Une étude comparative des modèles Gamma, Weibull, Log-Normal et loi d'Omori modifiée pour les fonctions déclenchantes est menée. Nous montrons que la loi d'Omori modifiée ne s'ajuste pas aux données sismiques des Petites Antilles et la fonction déclenchante la plus adaptée est le modèle de Weibull. Cela implique que le temps d'attente entre répliques dans la zone des Petites Antilles est plus faible que celui des régions à sismicité décrite par la loi d'Omori modifiée. Autrement dit, l'agrégation des répliques après un événement majeur est plus prononcée dans la zone des Petites Antilles. La possibilité d'inclure une intensité d'arrière-plan suivant un processus de Dirichlet centré sur un processus spatial log-gaussien est discutée.

Evaluer, maintenir et restaurer les conditions écologiques des rivières nécessitent des mesures du fonctionnement de leurs écosystèmes. De par leur complexité, notre compréhension de ces systèmes est imparfaite. La prise en compte des incertitudes et variabilités liées à leur évaluation est donc indispensable à la prise de décision des gestionnaires. En analysant des données nationales (~ 1654 sites), les objectifs principaux de cette thèse étaient de (1) tester certaines hypothèses intrinsèques aux bio-indicateurs et (2) d'étudier les incertitudes de l'évaluation écologique associées à la variabilité temporelle des bio-indicateurs et à la prédiction des conditions de référence. (1) Ce travail met en évidence (i) le rôle prépondérant des facteurs environnementaux naturels dans la structuration des communautés aquatiques en comparaison des facteurs anthropiques (définis à l'échelle du bassin versant, du corridor riparien et du tronçon), (ii) les réponses contrastées des communautés aquatiques aux pressions humaines (dégradations hydro-morphologiques et de la qualité de l'eau) et (iii) plus généralement, les forts impacts des barrages et de l'altération de la qualité de l'eau sur les communautés aquatiques. (2) Une méthode Bayésienne a été développée pour estimer les incertitudes liées à la prédiction des conditions de référence d'un indice piscicole (IPR+). Les incertitudes prédictives de l'IPR+ dépendent du site considéré mais aucune tendance claire n'a été observée. Par comparaison, la variabilité temporelle de l'IPR+ est plus faible et semble augmenter avec l'intensité des perturbations anthropiques. Les résultats de ce travail confirment l'avantage d'indices multi-métriques basés sur des traits fonctionnels par rapport à ceux relatifs à la composition taxonomique. Les sensibilités différentes des macrophytes, poissons, diatomées et macro-invertébrés aux pressions humaines soulignent leur complémentarité pour l'évaluation des écosystèmes fluviaux. Néanmoins, de futures recherches sont nécessaires à une meilleure compréhension des effets d'interactions entre types de pressions et entre pressions humaines et environnement. / Sensitive biological measures of ecosystem quality are needed to assess, maintain or restore the ecological conditions of rivers. Since our understanding of these complex systems is imperfect, river management requires recognizing variability and uncertainty of bio-assessment for decision-making. Based on the analysis of national data sets (~ 1654 sites), the main goals of this work were (1) to test some of the assumptions that shape bio-indicators and (2) address the temporal variability and the uncertainty associated to prediction of reference conditions.(1) This thesis highlights (i) the predominant role of physiographic factors in shaping biological communities in comparison to human pressures (defined at catchment, riparian corridor and reach scales), (ii) the differences in the responses of biological indicators to the different types of human pressures (water quality, hydrological, morphological degradations) and (iii) more generally, the greatest biological impacts of water quality alterations and impoundments. (2) A Bayesian method was developed to estimate the uncertainty associated with reference condition predictions of a fish-based bio-indicator (IPR+). IPR+ predictive uncertainty was site-dependent but showed no clear trend related to the environmental gradient. By comparison, IPR+ temporal variability was lower and sensitive to an increase of human pressure intensity. This work confirmed the advantages of multi-metric indexes based on functional metrics in comparison to compositional metrics. The different sensitivities of macrophytes, fish, diatoms and macroinvertebrates to human pressures emphasize their complementarity in assessing river ecosystems. Nevertheless, future research is needed to better understand the effects of interactions between pressures and between pressures and the environment.