La littérature sur le stress au travail considère souvent que les personnes dépourvues de soutien social tendent à avoir un taux de stress plus élevé. Si cette vision est confirmée empiriquement, elle a toutefois une portée limitée : elle ne tient pas toujours compte de l’inégalité d’accès au soutien, inégalité qui affecte la perception de ce soutien. Pourquoi certains salariés ont plus de facilité à accéder au soutien social ? Qu’est-ce qui fait que l’aide est plus disponible et plus variée pour une personne plutôt que pour une autre ? Ces interrogations nous amènent à situer le soutien social perçu, et plus précisément le soutien des collègues perçu, dans un modèle théorique plus large nourri par la théorie des réseaux sociaux. A l’aide d’un modèle explicatif, l’objectif de notre recherche est d’étudier l’impact du positionnement de l’individu dans le réseau social sur le stress au travail perçu. Les hypothèses de recherche ont été testées en utilisant les techniques de régression en moindres carrés partiels pour estimer les équations structurelles. A partir de données de type « réseau complet » collectées auprès d’une entreprise de services de taille moyenne (N=343), nous avons montré que la force des liens favorise l’accès au soutien des collègues et, par conséquent, réduit le stress professionnel. Les résultats indiquent que le soutien des collègues est médiateur total dans cette relation, et que le lien direct entre la force des liens et le stress perçu n’est pas établi. De plus, nous avons confirmé l’ambivalence des bridging ties (liens vers des personnes de départements différents) : ils influencent négativement la perception du soutien social (qui réduit le stress), mais ont aussi un effet négatif direct sur le stress au travail. En soulignant le rôle des relations informelles comme antécédent au soutien social, nous avons contribué à fournir un outil analytique susceptible d’être mis en œuvre dans la sphère managériale. / The literature on workplace stress often considers that people who lack social support tend to have higher levels of perceived stress. This is empirically confirmed, but it is not always taken into account and offers limited scope. Indeed, why do some employees have more access to social support? What renders support more available and more varied from one person to the other? These questions allow us to situate perceived social support, and more accurately the perceived support of colleagues, in a larger theoretical model, enhanced by social network theory. Through an explanatory model, the objective of this research is to explore the role of the positioning of the individual in the social network on perceived workplace stress. Based on a “complete network” data in a medium-sized IT services company, we used partial least squares to test our hypothesis (N = 343). The strength of ties affects stress through social support, such that people with stronger ties perceive more support and ultimately exhibit less stress. However, the direct link between strength and stress is not established. Bridging ties (supportive ties to other departments) negatively influence social support (a situation which increases stress) but also have a direct negative effect on stress. By stressing the role of social relationships as an antecedent of social support and stress, our results offer new potential managerial actions within organizations

Depuis le Baby-Boom d'après guerre, la France, comme d'autres pays, est confrontée à un vieillissement de la population et à des pathologies qui deviennent de plus en plus chroniques. Ces nouveaux problèmes de santé impliquent des prises en charge plus fréquentes, plus complexes et plus transversales. Cependant, plusieurs freins liés à l'évolution de la société où à l'organisation interne du système de santé, viennent entraver le développement de prises en charge adaptées pour répondre aux nouveaux besoins. Dans un contexte de réduction des dépenses, il est nécessaire d'avoir une meilleure maîtrise des processus de santé.L'objectif de nos travaux est de proposer un ensemble de méthodes pour une meilleure compréhension du parcours de santé de la personne âgée en Auvergne. Pour cela, une description des parcours des personnes âgées est nécessaire pour avoir cette vue d'ensemble aujourd'hui manquante. De plus, cela permettra d'identifier les intervenants, les interactions ou encore les contraintes impliquées dans les différents parcours. Les travaux présentés dans ce manuscrit s'intéressent à deux problématiques. La première consiste à mettre au point des méthodes pour modéliser rapidement et efficacement les parcours de santé. Ces modèles permettront d'analyser comment les différents segments d'une prise en charge s'enchaînent. La seconde problématique consiste à proposer des méthodes pour extraire des informations pertinentes à partir des données selon un point de vue métier prédéfini, propre à la personne qui souhaite analyser ce modèle. Ces informations permettront par exemple de détecter des segments de parcours fréquents, ou encore anormaux.Pour répondre à ces problématiques, les méthodes que nous proposons dans ce manuscrit sont issues du process mining et du data mining. Ces disciplines ont pour objectif d'exploiter les données disponibles dans les systèmes d'information pour en extraire des connaissances pertinentes. Dans un premier temps, nous proposons une méthodologie qui se base sur le pouvoir d'expression des modèles de processus pour extraire des connaissances intéressantes. Dans un second temps, nous proposons des techniques pour construire des modèles de processus partiels, dont l'objectif est de permettre l'extraction de fragments de comportements intéressants.Les expérimentations effectuées démontrent l'efficacité des méthodes proposées. De plus, différentes études de cas ont été menées dans divers domaines pour prouver la généricité des techniques développées. / Ever since the post-World War II baby-boom, France has had to cope with an aging population and with pathologies that have become chronic. These new health problems imply more reccurent, more complex and multidisciplinary medical care. However, multiple obstacles related to the evolution of the society or to the internal organization of the healthcare system hinder the development of new and more adapted health procedures to meet new medical needs. In a context where health expanses have to be reduced, it is necessary to have a better management of health processes.Our work aims at proposing a set of methods to gain an understanding of the elderly health path in the Auvergne region. To this end, a description of the elderly health path is necessary in order to have this missing overview. Moreover, this will enable the identification of the stakeholders, their interactions and the constraints to which they are submitted in the different health procedures.The work presented in this thesis focuses on two problems. The first one consists in developing techniques to efficiently model health paths. With these models, we will be able to analyze how the different segments of a medical care are ordered. The second problem consists in developing techniques to extract relevant information from the data, according to a predefined business point of view, specific to the user who analyzes the model. This knowledge will enable the detection of frequent or abnormal parts of a health path.To resolve these problems, the methods we propose in this thesis are related to process mining and data mining. These disciplines aim at exploiting data available in today's information systems in order to discover useful knowledge. In a first part, we propose a methodology that relies on the expressive power of process models to extract relevant information. In a second part, we propose techniques to build local process models that represent interesting fragments of behavior.The experiments we performed show the efficiency of the methods we propose. Moreover, we analyze data from different application domains to prove the genericity of the developed techniques.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire est une contribution à l'estimation des modèles Linéaires à Paramètres Variants (LPV) à temps continu. Dans un premier temps, il traite de façon originale la modélisation quasi-LPV des échangeurs de chaleur pour la détection d'encrassement durant les régimes transitoires. La méthodologie définie dans cette thèse est introduite pas à pas pour caractériser un échangeur à courants croisés puis pour celle d'un échangeur à contre-courants montrant ainsi la généricité de l'approche pour la modélisation des échangeurs thermiques. Une méthode locale basée sur une estimation initiale de modèles LTI en différents points du domaine de fonctionnement est utilisée pour construire le modèle LPV en agrégeant les paramètres des différents modèles locaux grâce à une méthode d'interpolation polynomiale liée aux débits massiques. Le modèle quasi-LPV de l'échangeur élaboré en fonctionnement sain permet ainsi d'envisager la détection de l'encrassement dans les échangeurs de chaleur en comparant ses sorties à ceux provenant du procédé. Dans un second temps, ce travail porte sur l'identification des systèmes LPV à représentation entrée-sortie à temps continu par une approche globale. Une solution pratique pour l'identification directe de tels systèmes est proposée. Elle est basée sur l'utilisation d'un algorithme à erreur de sortie initialisé par une approche à erreur d'équation, la méthode des Moments Partiels Réinitialisés. Des simulations illustrent les performances de l'approche proposée. / The research work presented in this thesis is a contribution to the estimation of Linear Parameter Varying (LPV) models in continuous-time. First, a quasi-LPV modeling of heat exchangers is tackled in an original way. This quasi-LPV model is meant to be used for fouling detection (during transient phases). A step-by-step description of the methodology is given on how to model a cross flow heat exchanger. Applying the same approach on a counter flow shows its genericity in the heat exchanger field. A local method, based on an estimation of LTI models for different operating points, is used to build the LPV model by interpolation of the various LTI model parameters. The resulting quasi-LPV model for a clean heat exchanger can thus be used for fouling detection by comparison of real and model outputs for the same input signals. Secondly, this work concerns the identification of continuous-time input-output LPV systems through a global approach. A practical solution for the direct identification of such systems is proposed. It is based on the use of an output-error algorithm initialized by an equation error based approach, the reinitialized partial moment's method. Simulations illustrate the performance of the proposed approach.

Mettre en place des stratégies de lutte contre les ravageurs, indépendantes des produits chimiques est un objectif fondamental pour une protection durable des cultures contre les ravageurs et la conservation d’un environnement sain pour les populations humaines en zone rurale. L’objectif principal de ce travail était de contribuer à la mise en place d’une lutte biologique par gestion des habitats à l’échelle du paysage de la noctuelle polyphage Helicoverpa armigera, principal ravageur de cotonnier dans le nord Bénin. Cette thèse visait à analyser l’influence des pratiques agricoles et de l’organisation du paysage sur l’abondance et l’origine trophique de H. armigera. L’analyse biochimique d’individus élevés en laboratoire, nous a permis de confirmer le fait que le gossypol est un bon marqueur pour identifier les adultes qui ont passé leur vie larvaire sur le cotonnier. Au contraire de la tomatine qui ne peut être considérée comme un marqueur de la tomate car la tomatine a été détectée seulement chez les larves d’H. armigera et non chez les adultes. Notre étude sur le terrain au nord Bénin dans 40 parcelles, a montré que les pratiques agricoles avaient un fort effet sur l’infestation larvaire. La date de semis et la fréquence de sarclage étaient négativement corrélées à l’infestation larvaire. La proportion de cotonniers dans le paysage et celle de tomate ont influencé positivement l’infestation en larves d’H. armigera. Nous avons également montré qu’un précédent cultural tomate présentait une abondance larvaire en moyenne trois fois supérieur à un précédent cultural maïs. Ensuite, dans des rayons de 100 m, 250 m et 500 m, nous avons étudié les effets de la composition et de l’hétérogénéité du paysage d’une part sur l’abondance des adultes d’H. armigera et d’autre part sur leur origine trophique. L’hétérogénéité du paysage en plantes hôtes est le facteur paysager principal qui a influencé positivement l’abondance des adultes. Les isotopes stables de Carbone nous ont permis d’identifier les individus dont la larve s’était nourrie sur des plantes de type photosynthétique C3 (cotonniers, tomates, ...) ou C4 (maïs, sorgho, …). L’origine trophique, plantes hôtes C3 ou C4, est reliée positivement à la proportion de plantes hôtes respectivement C3 ou C4 dans un rayon de 500m. Seulement 10% des individus ayant consommés des plantes en C3 ont été détecté positif au gossypol. La proportion de cotonniers dans le paysage ne semble pas expliquer la proportion d’individus détectés positif au gossypol. Nous formulons des propositions de gestion de l’assolement et des rotations culturales pour contribuer à la régulation d’H. armigera. Ainsi, il faudrait éviter que le cotonnier soit semé sur un précédent cultural tomate. Il serait important de décaler les dates de semis entre les parcelles de cotonniers voisines et de respecter la fréquence de sarclage minimale qui est de trois. Par ailleurs, il serait judicieux de préférer un environnement paysager homogène autour d’une parcelle de cotonnier, en privilégiant par exemple, le maïs. / The development of strategies independent of pesticides is a fundamental objective for sustainable crop protection against pests as well as for maintaining of a healthy environment for human populations. The rationale of the research presented here was to improve our ability to control the cotton bollworm, Helicoverpa armigera by non-pesticide methods via habitat conservation. We analyzed the influence of agricultural practices and landscape composition and diversity on the abundance and trophic origin of H. armigera and assessed gossypol and tomatine in individual H. armigera as cotton and tomato biomarkers respectively. Gossypol was shown to be a stable cotton biomarker, even in adult H. armigera 12 days after emergence. In contrast, tomatine was only detected in larvae of H. armigera and not adults; thereby tomatine can not be considered as a marker of tomato plants. Subsequently, in north Benin, the abundance of H. armigera larvae and adults was monitored in cotton fields. We found a strong effect of agricultural practices on H. armigera larvae abundance. Delay sowing date and increase frequency of weeding reduced the abundance of H. armigera in cotton fields; whereas the proportion of cotton and tomato in the landscape increased. This study also highlights the role of the previous landcover in the infestation of a cotton field: A previous tomato landcover increased infestation three times more than a previous maize landcover. At nested scales ranging from 100 m, 250 m to 500 m, we studied the effects of landscape composition and diversity firstly on the abundance of adult H. armigera and secondly on their trophic origin. We found that, landscape diversity was the main factor that influenced both the abundance adult and their trophic origin at 500 m scale. Analyses of stables isotopes of Carbone showed that proportion of hosts plants with C3 photosynthetic pathway in the landscape was positively related to H. armigera moths with C3 trophic origin signal at 500 m scale. Only 10% of moths were positive to gossypol signal. The proportion of cotton in the landscape seems not important to explain the trophic origin of individual which were positive to gossypol signal. Therefore, for integrated management of H. armigera our results suggest it is necessary to consider the following agricultural practices and crop diversity regimes (in regard to the resource use strategies of this polyphagous pest). A tomato previous landcover should be avoid; shift sowing date between cotton fields, and have at less three manual weedings. In additional, we suggest employing maize around cotton fields rather than other crops.

This dissertation explores the analysis and creation of compositions from the standpoint of texture and momentum. It is comprised of four chapters. The first presents a number of concepts as tools for analysis, including textural typography and transformation, perception of time and psychological engagement of an audience, and respiration as a metaphor for musical momentum. The second and third chapters apply these tools to Gerard Grisey's "Periodes" and "Partiels," and Brian Ferneyhough's "Lemma-Icon-Epigram." The fourth explores specific methodologies used in composing my dissertation piece, "Phase," including the application of number systems ranging from formal to local levels.

L’objectif de cette thèse était d’appliquer des méthodes d’analyse multivariées au traitement des données provenant de la spectroscopie de plasma induit par laser (LIBS) et de la spectroscopie térahertz (THz) dans le but d’accroître les performances analytiques de ces techniques.Les spectres LIBS provenaient de campagnes de mesures directes sur différents sites géologiques. Une approche univariée n’a pas été envisageable à cause d’importants effets de matrices et c’est pour cela qu’on a analysé les données provenant des spectres LIBS par réseaux de neurones artificiels (ANN). Cela a permis de quantifier plusieurs éléments mineurs et majeurs dans les échantillons de sol avec un écart relatif de prédiction inférieur à 20% par rapport aux valeurs de référence, jugé acceptable pour des analyses sur site. Dans certains cas, il a cependant été nécessaire de prendre en compte plusieurs modèles ANN, d’une part pour classer les échantillons de sol en fonction d’un seuil de concentration et de la nature de leur matrice, et d’autre part pour prédire la concentration d’un analyte. Cette approche globale a été démontrée avec succès dans le cas particulier de l’analyse du plomb pour un échantillon de sol inconnu. Enfin, le développement d’un outil de traitement par ANN a fait l’objet d’un transfert industriel.Dans un second temps, nous avons traité des spectres d’absorbance terahertz. Ce spectres provenaient de mesures d’absorbance sur des mélanges ternaires de Fructose-Lactose-acide citrique liés par du polyéthylène et préparés sous forme de pastilles. Une analyse semi-quantitative a été réalisée avec succès par analyse en composantes principales (ACP). Puis les méthodes quantitatives de régression par moindres carrés partiels (PLS) et de réseaux de neurons artificiels (ANN) ont permis de prédire les concentrations de chaque constituant de l’échantillon avec une valeur d’erreur quadratique moyenne inférieure à 0.95 %. Pour chaque méthode de traitement, le choix des données d’entrée et la validation de la méthode ont été discutés en détail. / The aim of this work was the application of multivariate methods to analyze spectral data from laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and terahertz (THz) spectroscopy to improve the analytical ability of these techniques.In this work, the LIBS data were derived from on-site measurements of soil samples. The common univariate approach was not efficient enough for accurate quantitative analysis and consequently artificial neural networks (ANN) were applied. This allowed quantifying several major and minor elements into soil samples with relative error of prediction lower than 20% compared to reference values. In specific cases, a single ANN model didn’t allow to successfully achieving the quantitative analysis and it was necessary to exploit a series of ANN models, either for classification purpose against a concentration threshold or a matrix type, or for quantification. This complete approach based on a series of ANN models was efficiently applied to the quantitative analysis of unknown soil samples. Based on this work, a module of data treatment by ANN was included into the software Analibs of the IVEA company. The second part of this work was focused on the data treatment of absorbance spectra in the terahertz range. The samples were pressed pellets of mixtures of three products, namely fructose, lactose and citric acid with polyethylene as binder. A very efficient semi-quantitative analysis was conducted by using principal component analysis (PCA). Then, quantitative analyses based on partial least squares regression (PLS) and ANN allowed quantifying the concentrations of each product with a root mean square error (RMSE) lower than 0.95 %. All along this work on data processing, both the selection of input data and the evaluation of each model have been studied in details.

L'objectif de cette thèse était d'appliquer des méthodes d'analyse multivariées au traitement des données provenant de la spectroscopie de plasma induit par laser (LIBS) et de la spectroscopie térahertz (THz) dans le but d'accroître les performances analytiques de ces techniques.Les spectres LIBS provenaient de campagnes de mesures directes sur différents sites géologiques. Une approche univariée n'a pas été envisageable à cause d'importants effets de matrices et c'est pour cela qu'on a analysé les données provenant des spectres LIBS par réseaux de neurones artificiels (ANN). Cela a permis de quantifier plusieurs éléments mineurs et majeurs dans les échantillons de sol avec un écart relatif de prédiction inférieur à 20% par rapport aux valeurs de référence, jugé acceptable pour des analyses sur site. Dans certains cas, il a cependant été nécessaire de prendre en compte plusieurs modèles ANN, d'une part pour classer les échantillons de sol en fonction d'un seuil de concentration et de la nature de leur matrice, et d'autre part pour prédire la concentration d'un analyte. Cette approche globale a été démontrée avec succès dans le cas particulier de l'analyse du plomb pour un échantillon de sol inconnu. Enfin, le développement d'un outil de traitement par ANN a fait l'objet d'un transfert industriel.Dans un second temps, nous avons traité des spectres d'absorbance terahertz. Ce spectres provenaient de mesures d'absorbance sur des mélanges ternaires de Fructose-Lactose-acide citrique liés par du polyéthylène et préparés sous forme de pastilles. Une analyse semi-quantitative a été réalisée avec succès par analyse en composantes principales (ACP). Puis les méthodes quantitatives de régression par moindres carrés partiels (PLS) et de réseaux de neurons artificiels (ANN) ont permis de prédire les concentrations de chaque constituant de l'échantillon avec une valeur d'erreur quadratique moyenne inférieure à 0.95 %. Pour chaque méthode de traitement, le choix des données d'entrée et la validation de la méthode ont été discutés en détail.

Cette thèse s'intéresse à la modélisation et à l'analyse dessystèmes temps-réel distribués.Un système distribué est constitué de plusieurs composantsqui évoluent de manière partiellement indépendante. Lorsque des actionsexécutables par différentscomposants sont indépendantes, elles sont dites concurrentes.Dans ce cas, elles peuvent être exécutées dans n'importe quel ordre, sanss'influencer, et l'état atteint après ces actions ne dépend pas de leur ordred'exécution.Dans les systèmes temps-réel distribués, les contraintes de temps créent desdépendances complexes entre les composants et les événements qui ont lieu surces composants. Malgré l'omniprésence et l'aspect critique de ces systèmes,beaucoup de leurs propriétés restent encore à étudier.En particulier, la nature distribuée de ces systèmes est souvent laissée de côté.Notre travail s'appuie sur deux formalismesde modélisation: les réseaux de Petri temporels et les réseaux d'automatestemporisés, et est divisé en deux parties.Dans la première partie, nous mettons en évidence les différences entre lessystèmes temporisés centralisés et les systèmes temporisés distribués. Nouscomparons les formalismes principaux et leurs extensions, avec une approcheoriginale qui considère la concurrence.En particulier, nous montrons comment transformer un réseau de Petri temporelen un réseau d'automates temporisés qui a le même comportement distribué.Nous nous intéressons ensuite aux horloges partagées dans lesréseaux d'automates temporisés. Les horloges partagées sont problématiqueslorsque l'on envisage d'implanter ces modèles sur des architecturesdistribuées. Nous montrons comment se passer des horloges partagées, touten préservant le comportement distribué, lorsque cela est possible.Dans la seconde partie, nous nous attachons à formaliser les dépendancesentre les événements dans les représentations en ordre partieldes exécutions des réseaux de Petri (temporels ou non).Les réseaux d'occurrence sont une de ces représentations, et leur structuredonne directement les relations de causalité, conflit et concurrence entreles événements. Cependant, nous montrons que, même dans le cas non temporisé,certaines relations logiques entre les événements nepeuvent pas être directement décrites par ces relations structurelles.Après avoir formalisé les relations logiques en question, nous résolvons leproblème de synthèse suivant: étant donnée une formule logique qui décrit unensemble d'exécutions, construire un réseau d'occurrence associé,quand celui-ci existe.Nous étudions ensuite les relations logiques dans un cadre temporisé simplifié,et montrons que le temps crée des dépendances complexes entre les événements.Ces dépendances peuvent être utilisées pour définir des dépliages canoniques deréseaux de Petri temporels, dans ce cadre simplifié. / This thesis is concerned with the modeling and the analysis of distributedreal-time systems. In distributed systems, components evolve partlyindependently: concurrent actions may be performed in any order, withoutinfluencing each other and the state reached after these actions does notdepends on the order of execution. The time constraints in distributed real-timesystems create complex dependencies between the components and the events thatoccur. So far, distributed real-time systems have not been deeply studied, andin particular the distributed aspect of these systems is often left aside. Thisthesis explores distributed real-time systems. Our work on distributed real-timesystems is based on two formalisms: time Petri nets and networks of timedautomata, and is divided into two parts.In the first part, we highlight the differences between centralized anddistributed timed systems. We compare the main formalisms and their extensions,with a novel approach that focuses on the preservation of concurrency. Inparticular, we show how to translate a time Petri net into a network of timedautomata with the same distributed behavior. We then study a concurrency relatedproblem: shared clocks in networks of timed automata can be problematic when oneconsiders the implementation of a model on a multi-core architecture. We showhow to avoid shared clocks while preserving the distributed behavior, when thisis possible.In the second part, we focus on formalizing the dependencies between events inpartial order representations of the executions of Petri nets and time Petrinets. Occurrence nets is one of these partial order representations, and theirstructure directly provides the causality, conflict and concurrency relationsbetween events. However, we show that, even in the untimed case, some logicaldependencies between event occurrences are not directly described by thesestructural relations. After having formalized these logical dependencies, wesolve the following synthesis problem: from a formula that describes a set ofruns, we build an associated occurrence net. Then we study the logicalrelations in a simplified timed setting and show that time creates complexdependencies between event occurrences. These dependencies can be used to definea canonical unfolding, for this particular timed setting.

Les tourbières ombrotrophes, ou bogs sont particulièrement vulnérables à l’augmentation de la déposition atmosphérique d’azote. Cet apport d’un nutriment normalement limitant altère la capacité des tourbières à accumuler le carbone (C), en plus de mener à des changements de leur composition végétale. L’imagerie spectrale est une approche prometteuse puisqu’elle rend possible la détection des espèces végétales et de certaines caractéristiques chimiques des plantes, à distance. Toutefois, l’ampleur des différences spectrales intra- et interespèces n’est pas encore connue. Nous avons évalué la façon dont la chimie, la structure et la signature spectrale des feuilles changent chez Chamaedaphne calyculata, Kalmia angustifolia, Rhododendron groenlandicum et Eriophorum vaginatum, dans trois tourbières du sud du Québec et de l’Ontario, incluant une tourbière où se déroule une expérience de fertilisation à long terme. Nous avons mesuré des changements dans les traits fonctionnels dus aux différences dans la quantité d’azote disponible dans les sites. Toutefois, la déposition atmosphérique d’azote a eu relativement peu d’effet sur les spectres foliaires ; les variations spectrales les plus importantes étaient entre les espèces. En fait, nous avons trouvé que les quatre espèces ont un spectre caractéristique, une signature spectrale permettant leur identification au moyen d’analyses discriminantes des moindres carrés partiels (PLSDA). De plus, nous avons réussi à prédire plusieurs traits fonctionnels (l’azote, le carbone ; et la proportion d’eau et de matière sèche) avec moins de 10 % d’erreur grâce à des régressions des moindres carrés partiels (PLSR) des données spectrales. Notre étude fournit de nouvelles preuves que les variations intraspécifiques, causées en partie par des variations environnementales considérables, sont perceptibles dans les spectres foliaires. Toutefois, les variations intraspécifiques n’affectent pas l’identification des espèces ou la prédiction des traits. Nous démontrons que les spectres foliaires comprennent des informations sur les espèces et leurs traits fonctionnels, confirmant le potentiel de la spectroscopie pour le suivi des tourbières. / Abstract Bogs, as nutrient-poor ecosystems, are particularly sensitive to atmospheric nitrogen (N) deposition. Nitrogen deposition alters bog plant community composition and can limit their ability to sequester carbon (C). Spectroscopy is a promising approach for studying how N deposition affects bogs because of its ability to remotely determine changes in plant species composition in the long term as well as shorter-term changes in foliar chemistry. However, there is limited knowledge on the extent to which bog plants differ in their foliar spectral properties, how N deposition might affect those properties, and whether subtle inter- or intraspecific changes in foliar traits can be spectrally detected. Using an integrating sphere fitted to a field spectrometer, we measured spectral properties of leaves from the four most common vascular plant species (Chamaedaphne calyculata, Kalmia angustifolia, Rhododendron groenlandicum and Eriophorum vaginatum) in three bogs in southern Québec and Ontario, Canada, exposed to different atmospheric N deposition levels, including one subjected to a 18 years N fertilization experiment. We also measured chemical and morphological properties of those leaves. We found detectable intraspecific changes in leaf structural traits and chemistry (namely chlorophyll b and N concentrations) with increasing N deposition and identified spectral regions that helped distinguish the site-specific populations within each species. Most of the variation in leaf spectral, chemical and morphological properties was among species. As such, species had distinct spectral foliar signatures, allowing us to identify them with high accuracy with partial least squares discriminant analyses (PLSDA). Predictions of foliar traits from spectra using partial least squares regression (PLSR) were generally accurate, particularly for the concentrations of N and C, soluble C, leaf water, and dry matter content (<10% RMSEP). However, these multi-species PLSR models were not accurate within species, where the range of values was narrow. To improve the detection of short-term intraspecific changes in functional traits, models should be trained with more species-specific data. Our field study showing clear differences in foliar spectra and traits among species, and some within-species differences due to N deposition, suggest that spectroscopy is a promising approach for assessing long-term vegetation changes in bogs subject to atmospheric pollution.

Dans cette thèse, j’exploite le cadre d’analyse de données fonctionnelles et développe l’analyse d’inférence et de prédiction, avec une application à des sujets sur les marchés financiers. Cette thèse est organisée en trois chapitres. Le premier chapitre est un article co-écrit avec Marine Carrasco. Dans ce chapitre, nous considérons un modèle de régression linéaire fonctionnelle avec une variable prédictive fonctionnelle et une réponse scalaire. Nous effectuons une comparaison théorique des techniques d’analyse des composantes principales fonctionnelles (FPCA) et des moindres carrés partiels fonctionnels (FPLS). Nous déterminons la vitesse de convergence de l’erreur quadratique moyen d’estimation (MSE) pour ces méthodes. Aussi, nous montrons cette vitesse est sharp. Nous découvrons également que le biais de régularisation de la méthode FPLS est plus petit que celui de FPCA, tandis que son erreur d’estimation a tendance à être plus grande que celle de FPCA. De plus, nous montrons que le FPLS surpasse le FPCA en termes de prédiction avec moins de composantes. Le deuxième chapitre considère un modèle autorégressif entièrement fonctionnel (FAR) pour prèvoir toute la courbe de rendement du S&P 500 a la prochaine journée. Je mène une analyse comparative de quatre techniques de Big Data, dont la méthode de Tikhonov fonctionnelle (FT), la technique de Landweber-Fridman fonctionnelle (FLF), la coupure spectrale fonctionnelle (FSC) et les moindres carrés partiels fonctionnels (FPLS). La vitesse de convergence, la distribution asymptotique et une stratégie de test statistique pour sélectionner le nombre de retard sont fournis. Les simulations et les données réelles montrent que les méthode FPLS performe mieux les autres en terme d’estimation du paramètre tandis que toutes ces méthodes affichent des performances similaires en termes de prédiction. Le troisième chapitre propose d’estimer la densité de neutralité au risque (RND) dans le contexte de la tarification des options, à l’aide d’un modèle fonctionnel. L’avantage de cette approche est qu’elle exploite la théorie d’absence d’arbitrage et qu’il est possible d’éviter toute sorte de paramétrisation. L’estimation conduit à un problème d’inversibilité et la technique fonctionnelle de Landweber-Fridman (FLF) est utilisée pour le surmonter. / In this thesis, I exploit the functional data analysis framework and develop inference, prediction and forecasting analysis, with an application to topics in the financial market. This thesis is organized in three chapters. The first chapter is a paper co-authored with Marine Carrasco. In this chapter, we consider a functional linear regression model with a functional predictor variable and a scalar response. We develop a theoretical comparison of the Functional Principal Component Analysis (FPCA) and Functional Partial Least Squares (FPLS) techniques. We derive the convergence rate of the Mean Squared Error (MSE) for these methods. We show that this rate of convergence is sharp. We also find that the regularization bias of the FPLS method is smaller than the one of FPCA, while its estimation error tends to be larger than that of FPCA. Additionally, we show that FPLS outperforms FPCA in terms of prediction accuracy with a fewer number of components. The second chapter considers a fully functional autoregressive model (FAR) to forecast the next day’s return curve of the S&P 500. In contrast to the standard AR(1) model where each observation is a scalar, in this research each daily return curve is a collection of 390 points and is considered as one observation. I conduct a comparative analysis of four big data techniques including Functional Tikhonov method (FT), Functional Landweber-Fridman technique (FLF), Functional spectral-cut off (FSC), and Functional Partial Least Squares (FPLS). The convergence rate, asymptotic distribution, and a test-based strategy to select the lag number are provided. Simulations and real data show that FPLS method tends to outperform the other in terms of estimation accuracy while all the considered methods display almost the same predictive performance. The third chapter proposes to estimate the risk neutral density (RND) for options pricing with a functional linear model. The benefit of this approach is that it exploits directly the fundamental arbitrage-free equation and it is possible to avoid any additional density parametrization. The estimation problem leads to an inverse problem and the functional Landweber-Fridman (FLF) technique is used to overcome this issue.