Lors du développement du système nerveux, les axones en croissance choisissent une<br />direction d'extension avec précision. Ce processus est permis par la détection sensible de<br />signaux de guidage par les récepteurs membranaires de la membrane du cône de croissance.<br />Nous avons étudié la dynamique de récepteurs individuels du GABA marqués par<br />des nanocristaux fluorescents. Les récepteurs répartis également dans la membrane d'un<br />cône de croissance soumis à un gradient de GABA sont spécifiquement redistribués vers sa<br />source. Cette réorganisation est due à des interactions avec les microtubules déplaçant les<br />récepteurs vers les régions à forte concentration de GABA, mises en évidence sur les trajectoires<br />des récepteurs. Son rôle fonctionnel a été révélé par la mesure d'une amplification<br />de l'asymétrie de la concentration intracellulaire de calcium, qui régule l'organisation du<br />cytosquelette. Ces observations permettent l'élaboration d'un modèle d'auto-organisation<br />des récepteurs, permettant une amplification du signal extérieur. Une faible activation<br />asymétrique des récepteurs induit une asymétrie de concentration de calcium et de l'organisation<br />du cytosquelette. Ceci crée une boucle de rétroaction positive en favorisant<br />la redistribution, qui renforce le signal induit par le gradient en amplifiant l'asymétrie<br />de la concentration de récepteurs et de calcium. L'auto-organisation des récepteurs est<br />décrite par un système d'équations stochastiques étudiées numériquement et analytiquement.<br />Les travaux présentés permettent de proposer un mécanisme général d'amplification<br />de signaux extérieurs dans l'axone en croissance et dans les systèmes chimiotactiques ou<br />polarisés.

La décroissance de la consommation électrique des dispositifs électroniques leur a permis une croissance sans précédent. Néanmoins, les éléments de stockage d'énergie (piles et batteries), bien qu'ayant initialement promus ce développement, sont devenus un frein à la prolifération des microsystèmes électroniques, de part leur durée de vie limitée ainsi que des considérations environnementales (recyclage). Pour palier à ce problème, la possibilité d'exploiter l'énergie de l'environnement immédiat du dispositif a été proposée et a fait l'objet de nombreuses recherches au cours des dernières années. En particulier, la récupération d'énergie mécanique exploitant l'effet piézoélectrique est l'une des pistes les plus étudiées actuellement pour la conception de microgénérateurs autonomes capables d'alimenter les dispositifs électroniques. Par ailleurs, dans ce domaine, il a été démontré qu'un traitement non-linéaire de la tension de sortie de l'élément actif permet d'améliorer les capacités de récupération de l'énergie vibratoire. L'une de ces approches, nommée "Synchronized Switch Harvesting on Inductor" (récupération par commutation synchronisée sur inductance) et consistant en une inversion de la tension de manière synchrone avec le déplacement, s'est montrée particulièrement efficace, pouvant augmenter la quantité d'énergie récupérée par un facteur supérieur à 10. Cette dernière conduit à un processus cumulatif qui augmente artificiellement la tension de sortie de l'élément piézoélectrique ainsi qu'à une réduction du déphasage entre tension et vitesse de déplacement ; ces deux effets conduisant à l'augmentation importante des capacités de conversion. Néanmoins, l'étude des microgénérateurs d'énergie s'est quasiment toujours faite en considérant une excitation sinusoïdale, ce qui correspond rarement à la réalité. Peu de travaux expérimentaux, et encore moins théoriques, ont été menés en considérant une excitation large bande ; ceci étant d'autant plus vrai pour les dispositifs incluant un élément non-linéaire. Ainsi l'objectif de cette thèse est d'étudier le comportement des récupérateurs d'énergie piézoélectriques interfacés de manière non-linéaire. Pour ce faire, différentes approches seront envisagées, en considérant le processus de commutation comme un " auto-échantillonnage " du signal, ou en appliquant des théories d'analyse stochastique pour quantifier les performances du dispositif. Ainsi, plusieurs formes d'excitation appliquée au système pourront être analysées, permettant d'étudier la réponse du système sous des conditions plus réalistes. Toujours dans l'optique d'une implémentation réaliste, un autre objectif de cette thèse consistera à évaluer l'impact de la récupération d'énergie par couplage sismique sur la structure hôte, démontrant la nécessité d'envisager le système dans sa globalité afin de disposer de systèmes performants capables de convertir efficacement l'énergie vibratoire sous forme électrique pour un usage ultérieur.

Prospection de pétrole utilise un équipement appelé tube de forage pour forer le sol jusqu'au le niveau du réservoir. Cet équipement est une longue colonne rotative, composée par une série de tiges de forage interconnectées et les équipements auxiliaires. La dynamique de cette colonne est très complexe parce que dans des conditions opérationnelles normales, elle est soumise à des vibrations longitudinales, latérales et de torsion, qui présentent un couplage non linéaire. En outre, cette structure est soumise à effets de frottement et à des chocs dûs aux contacts mécaniques entre les paires tête de forage/sol et tube de forage/sol. Ce travail présente un modèle mécanique-mathématique pour analyser un tube de forage en configuration horizontale. Ce modèle utilise la théorie des poutres qui utilise l'inertie de rotation, la déformation de cisaillement et le couplage non linéaire entre les trois mécanismes de vibration. Les équations du modèle sont discrétisées par la méthode des éléments finis. Les incertitudes des paramètres du modèle d'interaction tête de forage/sol sont prises en compte par l'approche probabiliste paramétrique, et les distributions de probabilité des paramètres aléatoires sont construits par le principe du maximum d'entropie. Des simulations numériques sont réalisées afin de caractériser le comportement dynamique non linéaire de la structure, et en particulier, de l'outil de forage. Des phénomènes dynamiques non linéaires par nature, comme le slick-slip et le bit-bounce, sont observés dans les simulations, ainsi que les chocs. Une analyse spectrale montre étonnamment que les phénomènes slick-slip et bit-bounce résultent du mécanisme de vibration latérale, et ce phénomène de choc vient de la vibration de torsion. Cherchant à améliorer l'efficacité de l'opération de forage, un problème d'optimisation qui cherche à maximiser la vitesse de pénétration de la colonne dans le sol, sur ses limites structurelles, est proposé et résolu / Oil prospecting uses an equipment called drillstring to drill the soil until the reservoir level. This equipment is a long column under rotation, composed by a sequence of connected drill-pipes and auxiliary equipment. The dynamics of this column is very complex because, under normal operational conditions, it is subjected to longitudinal, lateral, and torsional vibrations, which presents a nonlinear coupling. Also, this structure is subjected to friction and shocks effects due to the mechanical contacts between the pairs drill-bit/soil and drill-pipes/borehole. This work presents a mechanical-mathematical model to analyze a drillstring in horizontal configuration. This model uses a beam theory which accounts rotatory inertia, shear deformation, and the nonlinear coupling between three mechanisms of vibration. The model equations are discretized using the finite element method. The uncertainties in bit-rock interaction model parameters are taken into account through a parametric probabilistic approach, and the random parameters probability distributions are constructed by means of maximum entropy principle. Numerical simulations are conducted in order to characterize the nonlinear dynamic behavior of the structure, specially, the drill-bit. Dynamical phenomena inherently nonlinear, such as slick-slip and bit-bounce, are observed in the simulations, as well as shocks. A spectral analysis shows, surprisingly, that slick-slip and bit-bounce phenomena result from the lateral vibration mechanism, and that shock phenomena comes from the torsional vibration. Seeking to increase the efficiency of the drilling process, an optimization problem that aims to maximize the rate of penetration of the column into the soil, respecting its structural limits, is proposed and solved

Les voies ferrées sont de plus en plus sollicitées: le nombre de trains à grande vitesse, leur vitesse et leur charge ne cessent d'augmenter, ce qui contribue à la formation de défauts de géométrie sur la voie. En retour, ces défauts de géométrie influencent la réponse dynamique du train et dégradent les conditions de confort. Pour garantir de bonnes conditions de confort, les entreprises ferroviaires réalisent des opérations de maintenance de la voie, qui sont très coûteuses. Ces entreprises ont donc intérêt à prévoir l'évolution temporelle des défauts de géométrie de la voie pour anticiper les opérations de maintenance, et ainsi réduire les coûts de maintenance et améliorer les conditions de transport. Dans cette thèse, on analyse l'évolution temporelle d'une portion de voie par un indicateur vectoriel sur la dynamique du train. Pour la portion de voie choisie, on construit un modèle stochastique local des défauts de géométrie de la voie à partir d'un modèle global des défauts de géométrie et de big data de défauts mesurés par un train de mesure. Ce modèle stochastique local prend en compte la variabilité des défauts de géométrie de la voie et permet de générer des réalisations des défauts pour chaque temps de mesure. Après avoir validé le modèle numérique de la dynamique du train, les réponses dynamiques du train sur la portion de voie mesurée sont simulées numériquement en utilisant le modèle stochastique local des défauts de géométrie. Un indicateur dynamique, vectoriel et aléatoire, est introduit pour caractériser la réponse dynamique du train sur la portion de voie. Cet indicateur dynamique est construit de manière à prendre en compte les incertitudes de modèle dans le modèle numérique de la dynamique du train. Pour identifier le modèle stochastique des défauts de géométrie et pour caractériser les incertitudes de modèle, des méthodes stochastiques avancées, comme par exemple la décomposition en chaos polynomial ou le maximum de vraisemblance multidimensionnel, sont appliquées à des champs aléatoires non gaussiens et non stationnaires. Enfin, un modèle stochastique de prédiction est proposé pour prédire les quantités statistiques de l'indicateur dynamique, ce qui permet d'anticiper le besoin en maintenance. Ce modèle est construit en utilisant les résultats de la simulation de la dynamique du train et consiste à utiliser un modèle non stationnaire de type filtre de Kalman avec une condition initiale non gaussienne / Railways tracks are subjected to more and more constraints, because the number of high-speed trains using the high-speed lines, the trains speed, and the trains load keep increasing. These solicitations contribute to produce track irregularities. In return, track irregularities influence the train dynamic responses, inducing degradation of the comfort. To guarantee good conditions of comfort in the train, railways companies perform maintenance operations of the track, which are very costly. Consequently, there is a great interest for the railways companies to predict the long-time evolution of the track irregularities for a given track portion, in order to be able to anticipate the start off of the maintenance operations, and therefore to reduce the maintenance costs and to improve the running conditions. In this thesis, the long-time evolution of a given track portion is analyzed through a vector-valued indicator on the train dynamics. For this given track portion, a local stochastic model of the track irregularities is constructed using a global stochastic model of the track irregularities and using big data made up of experimental measurements of the track irregularities performed by a measuring train. This local stochastic model takes into account the variability of the track irregularities and allows for generating realizations of the track irregularities at each long time. After validating the computational model of the train dynamics, the train dynamic responses on the measured track portion are numerically simulated using the local stochastic model of the track irregularities. A vector-valued random dynamic indicator is defined to characterize the train dynamic responses on the given track portion. This dynamic indicator is constructed such that it takes into account the model uncertainties in the train dynamics computational model. For the identification of the track irregularities stochastic model and the characterization of the model uncertainties, advanced stochastic methods such as the polynomial chaos expansion and the multivariate maximum likelihood are applied to non-Gaussian and non-stationary random fields. Finally, a stochastic predictive model is proposed for predicting the statistical quantities of the random dynamic indicator, which allows for anticipating the need for track maintenance. This modeling is constructed using the results of the train dynamics simulation and consists in using a non-stationary Kalman-filter type model with a non-Gaussian initial condition. The proposed model is validated using experimental data for the French railways network for the high-speed trains

L'objectif de la thèse présentée ici est l'optimisation de matériaux carbonésnanoporeux au moyen de la “conception de matériaux virtuels”. En ce qui concerne cette échelle de travail (~ 10nm), la Nanotomographie FIB-SEM est la seule technique d'imagerie donnant accès à une information sur la géométrie tridimensionnelle. Cependant, pour l'optimisation du comportement, l'espace des pores doit être reconstruit à partir des données tirées des images obtenues. Jusqu'à présent ce problème n'était pas résolu. Pour pouvoir le maîtriser, on a développé une simulation d'images FIB-SEM. Les images FIB-SEM simulées peuvent être utilisées pour la vérification et la validation des algorithmes de segmentation. En utilisant les données d'image simulées, un nouvel algorithme pour la reconstruction de l'espace des pores à partir des données FIB-SEM a été développé.Deux études de cas avec des carbones nanoporeux utilisés pour le stockage d'énergie sont présentées, en utilisant les nouvelles techniques pour la caractérisation et l'optimisation des électrodes Li-ion de type EDLC'S (« electric double-layer capacitors », soit supercondensateurs). L'espace des pores reconstruit est modélisé géométriquement à l'aide de la géométrie stochastique. Enfin, on a simulé les propriétés électriques des matériaux enutilisant des structures modélisées et simulées. / The aim of the work presented here is to optimize nanoporous carbon materials by means of 'virtual material design'. On this length scale (~ 10nm) Focused Ion Beam – Scanning Electron Microscopy Nanotomography (FIB-SEM) is the only imaging technique providing three dimensional geometric information. Yet, for the optimization, the pore space of the materials must be reconstructed from the resulting image data, which was a generally unsolved problem so far.To overcome this problem, a simulation method for FIB-SEM images was developed. The resulting synthetic FIB-SEM images could then be used to test and validate segmentation algorithms. Using simulated image data, a new algorithm for the morphological segmentation of the highly porous structures from FIB-SEM data was developed, enabling the reconstruction of the three dimensional pore space from FIB-SEM images.Two case studies with nanoporous carbons used for energy storage are presented, using the new techniques for the characterization and optimization of electrodes of Li-ion batteries and electric double layer capacitors (EDLC's), respectively. The reconstructed pore space is modeled geometrically by means of stochastic geometry. Finally, the electrical properties of the materials were simulated using both imaged real and modeled structures.

Les voies ferrées sont de plus en plus sollicitées: le nombre de trains à grande vitesse, leur vitesse et leur charge ne cessent d'augmenter, ce qui contribue à la formation de défauts de géométrie sur la voie. En retour, ces défauts de géométrie influencent la réponse dynamique du train et dégradent les conditions de confort. Pour garantir de bonnes conditions de confort, les entreprises ferroviaires réalisent des opérations de maintenance de la voie, qui sont très coûteuses. Ces entreprises ont donc intérêt à prévoir l'évolution temporelle des défauts de géométrie de la voie pour anticiper les opérations de maintenance, et ainsi réduire les coûts de maintenance et améliorer les conditions de transport. Dans cette thèse, on analyse l'évolution temporelle d'une portion de voie par un indicateur vectoriel sur la dynamique du train. Pour la portion de voie choisie, on construit un modèle stochastique local des défauts de géométrie de la voie à partir d'un modèle global des défauts de géométrie et de big data de défauts mesurés par un train de mesure. Ce modèle stochastique local prend en compte la variabilité des défauts de géométrie de la voie et permet de générer des réalisations des défauts pour chaque temps de mesure. Après avoir validé le modèle numérique de la dynamique du train, les réponses dynamiques du train sur la portion de voie mesurée sont simulées numériquement en utilisant le modèle stochastique local des défauts de géométrie. Un indicateur dynamique, vectoriel et aléatoire, est introduit pour caractériser la réponse dynamique du train sur la portion de voie. Cet indicateur dynamique est construit de manière à prendre en compte les incertitudes de modèle dans le modèle numérique de la dynamique du train. Pour identifier le modèle stochastique des défauts de géométrie et pour caractériser les incertitudes de modèle, des méthodes stochastiques avancées, comme par exemple la décomposition en chaos polynomial ou le maximum de vraisemblance multidimensionnel, sont appliquées à des champs aléatoires non gaussiens et non stationnaires. Enfin, un modèle stochastique de prédiction est proposé pour prédire les quantités statistiques de l'indicateur dynamique, ce qui permet d'anticiper le besoin en maintenance. Ce modèle est construit en utilisant les résultats de la simulation de la dynamique du train et consiste à utiliser un modèle non stationnaire de type filtre de Kalman avec une condition initiale non gaussienne / Railways tracks are subjected to more and more constraints, because the number of high-speed trains using the high-speed lines, the trains speed, and the trains load keep increasing. These solicitations contribute to produce track irregularities. In return, track irregularities influence the train dynamic responses, inducing degradation of the comfort. To guarantee good conditions of comfort in the train, railways companies perform maintenance operations of the track, which are very costly. Consequently, there is a great interest for the railways companies to predict the long-time evolution of the track irregularities for a given track portion, in order to be able to anticipate the start off of the maintenance operations, and therefore to reduce the maintenance costs and to improve the running conditions. In this thesis, the long-time evolution of a given track portion is analyzed through a vector-valued indicator on the train dynamics. For this given track portion, a local stochastic model of the track irregularities is constructed using a global stochastic model of the track irregularities and using big data made up of experimental measurements of the track irregularities performed by a measuring train. This local stochastic model takes into account the variability of the track irregularities and allows for generating realizations of the track irregularities at each long time. After validating the computational model of the train dynamics, the train dynamic responses on the measured track portion are numerically simulated using the local stochastic model of the track irregularities. A vector-valued random dynamic indicator is defined to characterize the train dynamic responses on the given track portion. This dynamic indicator is constructed such that it takes into account the model uncertainties in the train dynamics computational model. For the identification of the track irregularities stochastic model and the characterization of the model uncertainties, advanced stochastic methods such as the polynomial chaos expansion and the multivariate maximum likelihood are applied to non-Gaussian and non-stationary random fields. Finally, a stochastic predictive model is proposed for predicting the statistical quantities of the random dynamic indicator, which allows for anticipating the need for track maintenance. This modeling is constructed using the results of the train dynamics simulation and consists in using a non-stationary Kalman-filter type model with a non-Gaussian initial condition. The proposed model is validated using experimental data for the French railways network for the high-speed trains

Prospection de pétrole utilise un équipement appelé tube de forage pour forer le sol jusqu'au le niveau du réservoir. Cet équipement est une longue colonne rotative, composée par une série de tiges de forage interconnectées et les équipements auxiliaires. La dynamique de cette colonne est très complexe parce que dans des conditions opérationnelles normales, elle est soumise à des vibrations longitudinales, latérales et de torsion, qui présentent un couplage non linéaire. En outre, cette structure est soumise à effets de frottement et à des chocs dûs aux contacts mécaniques entre les paires tête de forage/sol et tube de forage/sol. Ce travail présente un modèle mécanique-mathématique pour analyser un tube de forage en configuration horizontale. Ce modèle utilise la théorie des poutres qui utilise l'inertie de rotation, la déformation de cisaillement et le couplage non linéaire entre les trois mécanismes de vibration. Les équations du modèle sont discrétisées par la méthode des éléments finis. Les incertitudes des paramètres du modèle d'interaction tête de forage/sol sont prises en compte par l'approche probabiliste paramétrique, et les distributions de probabilité des paramètres aléatoires sont construits par le principe du maximum d'entropie. Des simulations numériques sont réalisées afin de caractériser le comportement dynamique non linéaire de la structure, et en particulier, de l'outil de forage. Des phénomènes dynamiques non linéaires par nature, comme le slick-slip et le bit-bounce, sont observés dans les simulations, ainsi que les chocs. Une analyse spectrale montre étonnamment que les phénomènes slick-slip et bit-bounce résultent du mécanisme de vibration latérale, et ce phénomène de choc vient de la vibration de torsion. Cherchant à améliorer l'efficacité de l'opération de forage, un problème d'optimisation qui cherche à maximiser la vitesse de pénétration de la colonne dans le sol, sur ses limites structurelles, est proposé et résolu / Oil prospecting uses an equipment called drillstring to drill the soil until the reservoir level. This equipment is a long column under rotation, composed by a sequence of connected drill-pipes and auxiliary equipment. The dynamics of this column is very complex because, under normal operational conditions, it is subjected to longitudinal, lateral, and torsional vibrations, which presents a nonlinear coupling. Also, this structure is subjected to friction and shocks effects due to the mechanical contacts between the pairs drill-bit/soil and drill-pipes/borehole. This work presents a mechanical-mathematical model to analyze a drillstring in horizontal configuration. This model uses a beam theory which accounts rotatory inertia, shear deformation, and the nonlinear coupling between three mechanisms of vibration. The model equations are discretized using the finite element method. The uncertainties in bit-rock interaction model parameters are taken into account through a parametric probabilistic approach, and the random parameters probability distributions are constructed by means of maximum entropy principle. Numerical simulations are conducted in order to characterize the nonlinear dynamic behavior of the structure, specially, the drill-bit. Dynamical phenomena inherently nonlinear, such as slick-slip and bit-bounce, are observed in the simulations, as well as shocks. A spectral analysis shows, surprisingly, that slick-slip and bit-bounce phenomena result from the lateral vibration mechanism, and that shock phenomena comes from the torsional vibration. Seeking to increase the efficiency of the drilling process, an optimization problem that aims to maximize the rate of penetration of the column into the soil, respecting its structural limits, is proposed and solved

La plupart des processus dans notre vie quotidienne sont des processus hors équilibre. Un exemple de système hors équilibre est la cellule biologique et le transport qui a lieu dedans. Dans cette thèse ce transport intracellulaire est modélisé par des processus stochastiques. Pour cela deux approches différentes ont été utilisées : d’une part une modélisation explicite de particules actives avec des degrés de liberté internes obtenus expérimentalement, d’autre part une description phénoménologique des effets collectifs, qui est réalisée au moyen de processus d’exclusion.Un des résultats principaux pour le modèle explicite est qu’il est crucial de prendre en compte les fluctuations des forces pour reproduire les caractéristiques principales du mou- vement. Un autre élément important est la prise en considération de l’environnement cellu- laire, qui peut produire des effets non-triviaux, comme par exemple une inversion du sens de déplacement moyen. Pour étudier les effets collectifs il est possible de représenter le mou- vement des particules d’une manière simplifiée, en utilisant un processus d’exclusion avec des particules ayant des états internes. Le désordre sur les taux de saut qui en résulte peut provoquer une condensation dépendant de la densité.Un autre modèle étudié est un processus d’exclusion sur un réseau à deux voies. On suppose que deux types de particules se déplacent dans une géométrie tubulaire, inspirée par les champignons filamenteux. Ces hypothèses définissent un modèle minimal qui présente une transition de phase d’une phase de basse densité vers une phase pulsante caractérisée par des oscillations de densité. / Most processes in our daily life are far from equilibrium. The prime example is a cell and the transport occurring within. In this thesis intracellular transport is modeled by means of stochastic processes. For this, two different approaches are applied: the explicit mod- eling of active particles with internal degrees of freedom with characteristics as they were determined experimentally. And secondly, the collective effects occurring in many particle systems are studied in a phenomenological way by means of exclusion processes.In the explicit model one important result is given by the fact that force fluctuations are essential to capture the relevant motion characteristics. Further, the influence of the cellular environment creates counter-intuitive effects, like a possible inversion of the bias. The motion characteristics can be represented in a coarse-grained manner as an exclusion process for particles with internal states. Due to the resulting disorder in the hopping rates a density-dependent condensation occurs.In a second part, a two-lane exclusion model is studied. Two species in a tubular geometry inspired by filamentous fungi are considered.This can be seen as a minimal model exhibiting a phase transition from a low density phase to an intriguing phase with periodically changing particle densities.

La construction du cerveau et de ses connexions pendant le développement reste une question ouverte dans la communauté scientifique. Des efforts fructueux ont été faits pour élucider les mécanismes de la croissance axonale, tels que la guidance axonale et les molécules de guidage. Cependant, des preuves récentes suggèrent que d'autres acteurs seraient impliqués dans la croissance des neurones in vivo. Notamment, les axones se développent dans des environnements mécaniquement contraints. Ainsi, pour bien comprendre ce processus dynamique, il faut prendre en compte les mécanismes collectifs et les interactions mécaniques au sein des populations axonales. Néanmoins, les techniques pour mesurer directement cela à partir de cerveaux vivants sont aujourd'hui insuffisantes ou lourdes à mettre en œuvre. Cette thèse résulte d'une collaboration multidisciplinaire, pour faire la lumière sur le développement axonal in vivo et les morphologies complexes des axones adultes. Notre travail a été inspiré et validé à partir d'images d'axones y individuels chez la drosophile, de type sauvage et modifiés génétiquement, que nous avons segmentés et normalisés. Nous avons d'abord proposé un cadre mathématique pour l'étude morphologique et la classification des groupes axonaux. A partir de cette analyse, nous avons émis l'hypothèse que la croissance axonale dérive d'un processus stochastique et que la variabilité et la complexité des arbres axonaux résultent de sa nature intrinsèque, ainsi que des stratégies d'élongation développées pour surmonter les contraintes mécaniques du cerveau en développement. Nous avons conçu un modèle mathématique de la croissance d'un axone isolé fondé sur des chaînes de Markov gaussiennes avec deux paramètres, représentant la rigidité axonale et l'attraction du champ cible. Nous avons estimé les paramètres de ce modèle à partir de données réelles et simulé la croissance des axones à l'échelle de populations et avec des contraintes spatiales pour tester notre hypothèse. Nous avons abordé des thèmes de mathématiques appliquées ainsi que de la biologie, et dévoilé des effets inexplorés de la croissance collective sur le développement axonal in vivo. / How the brain wires up during development remains an open question in the scientific community across disciplines. Fruitful efforts have been made to elucidate the mechanisms of axonal growth, such as pathfinding and guiding molecules. However, recent evidence suggests other actors to be involved in neuron growth in vivo. Notably, axons develop in populations and embedded in mechanically constrained environments. Thus, to fully understand this dynamic process, one must take into account collective mechanisms and mechanical interactions within the axonal populations. However, techniques to directly measure this from living brains are today lacking or heavy to implement. This thesis emerges from a multidisciplinary collaboration, to shed light on axonal development in vivo and how adult complex axonal morphologies are attained. Our work is inspired and validated from images of single wild type and mutated Drosophila y axons, which we have segmented and normalized. We first proposed a mathematical framework for the morphological study and classification of axonal groups. From this analysis we hypothesized that axon growth derives from a stochastic process, and that the variability and complexity of axonal trees result from its intrinsic nature, as well as from elongation strategies developed to overcome the mechanical constraints of the developing brain. We designed a mathematical model of single axon growth based on Gaussian Markov Chains with two parameters, accounting for axon rigidity and attraction to the target field. We estimated the model parameters from data, and simulated the growing axons embedded in spatially constraint populations to test our hypothesis. We dealt with themes from applied mathematics as well as from biology, and unveiled unexplored effects of collective growth on axonal development in vivo.

Lors de la conception des avions, il est courant que les constructeurs évaluent la sûreté de fonctionnement en utilisant des modèles stochastiques, mais l'évaluation de la fiabilité opérationnelle à l’aide de modèles en ligne, pendant la réalisation des missions, reste rarement effectuée. Souvent, l'évaluation stochastique concerne la sécurité des avions. Cette thèse porte sur la modélisation de la fiabilité opérationnelle des avions, pour aider à la planification des activités de maintenance et des missions, ainsi qu’à la bonne réalisation de ces dernières. Nous avons développé une approche de modélisation, basée sur un méta-modèle qui sert de base i) de structuration des informations nécessaires à l’évaluation de la fiabilité opérationnelle d’un avion et ii) pour la construction de modèles stochastiques pouvant être mis à jour dynamiquement. La mise à jour concerne l'état courant des systèmes avion, un profil de mission et les moyens de maintenance disponibles dans les diverses escales incluses dans le profil de la mission. L'objectif est de permettre l'évaluation de la fiabilité opérationnelle en ligne. Deux cas d’études, basés sur des sous-systèmes avion, sont considérés à titre d'illustration. Nous présentons des exemples de résultats qui montrent le rôle important de l’évaluation de la fiabilité opérationnelle pendant une mission d’avion / Dependability assessment, by system manufacturer, during aircraft design, based on stochastic modeling, is of common practice, but model based operational dependability assessment online, during missions' achievement, is seldom done. Usually, the stochastic assessment addresses aircraft safety.This thesis addresses aircraft operational dependability modeling to support mission and maintenance planning, as well as the achievement of the missions. We develop a modeling approach, based on a meta-model that is used as a basis i) to structure the information needed to assess aircraft operational reliability and ii) to build a stochastic model that can be updated dynamically. The update concerns the current state of the aircraft system, a mission profile and the maintenance facilities available at the flight stop locations involved in the mission. The aim is to enable operational reliability assessment online. Two case studies, based on aircraft subsystems, are considered for illustration. We present examples of evaluation results that show the valuable role of operational dependability assessment during aircraft mission