Les 1,3-oxazolidinethione-2-thiones (OZT), fonctions thionocarbamates cycliques, ancrées sur des charpentes saccharidiques font l'objet de notre étude. Les travaux menés ont été axés vers l'emploi des OZT chirales en synthèse asymétrique. Dans ce but, nous avons développé une méthodologie de synthèse d'OZT spiraniques sur charpentes saccharidiques ainsi qu'une méthode de N-vinylation des OZT, en poursuivant les connaissances acquises au sein du laboratoire. La chiralité inhérente aux sucres, couplée à la réactivité toute particulière des OZT obtenues, nous a permis d'explorer la réactivité d'auxiliaires chiraux originaux et hautement réactifs : des N-vinyl-1,3-oxazolidine-2-thiones. A la fois sur des molécules chirales simples et sur des charpentes saccharidiques, les OZT N-vinylées ont été testées en transfert de chiralité par hétérocycloaddition de Diels-Alder à demande inverse.

Les protocoles avec alternance de traitements sont des protocoles expérimentaux à cas uniques utiles pour évaluer et pour comparer l’efficacité d’interventions. Pour l’analyse de ces protocoles, les meilleures pratiques suggèrent aux chercheurs et aux professionnels d’utiliser conjointement les analyses statistiques et visuelles, mais ces méthodes produisent des taux d’erreurs insatisfaisants sous certaines conditions. Dans le but de considérer cet enjeu, notre étude a examiné l’utilisation de réseaux de neurones artificiels pour analyser les protocoles avec alternance de traitements et a comparé leurs performances à trois autres approches récentes. Plus précisément, nous avons examiné leur précision, leur puissance statistique et leurs erreurs de type I sous différentes conditions. Bien qu’il ne soit pas parfait, le modèle de réseaux de neurones artificiels présentait en général de meilleurs résultats et une plus grande stabilité à travers les analyses. Nos résultats suggèrent que les réseaux de neurones artificiels puissent être des solutions prometteuses pour analyser des protocoles avec alternance de traitements. / Alternating-treatment designs are useful single-case experimental designs for the evaluation and comparison of intervention effectiveness. Most guidelines suggest that researchers and practitioners use a combination of statistical and visual analyses to analyze these designs, but current methods still produce inadequate levels of errors under certain conditions. In an attempt to address this issue, our study examined the use of artificial neural networks to analyze alternating-treatment designs and compared their performances to three other recent approaches. Specifically, we examined accuracy, statistical power, and type I error rates under various conditions. Albeit not perfect, the artificial neural networks model generally provided better and more stable results across analyses. Our results suggest that artificial neural networks are promising alternatives to analyze alternating-treatment designs.