Le présent travail de thèse porte sur le traitement des ordures ménagères suivant trois filières : le stockage conventionnel, en Bioréacteur et le prétraitement biologique (PTB) avant enfouissement.<br />La mise en place et le suivi de pilotes semi industriels a permis l'étude de la dégradation biologique du déchet durant le prétraitement aérobie et en conditions de stockage anaérobies.<br />Le prétraitement biologique a permis une importante réduction du potentiel méthanogène du déchet à enfouir. Le suivi des émissions gazeuses a par ailleurs montré des émissions significatives de composés organiques volatils (COV).<br />La recirculation de lixiviats pratiquée sur un déchet jeune a engendré un phénomène d'accumulation de polluants. L'effet bénéfique de la recirculation sur la production de biogaz n'a pas été mis clairement en évidence.<br />La mesure qualitative et quantitative des émissions liquides et gazeuses a permis d'établir des flux émissifs de polluants, ainsi que des bilans matière (Bilan de masse, hydrique, carbone, azote) relatifs à chacune des filières étudiées. La production de gaz à effet de serre, la génération d'odeurs et le comportement géomécanique du déchet en conditions de stockage ont été intégrées à la comparaison des trois filières.<br />L'étude des données à l'émission des COV, notamment à l'aide d'outils statistiques, a contribué à une meilleure compréhension de l'origine et des processus d'émission de ces composés.

La traduction automatique des documents est considérée comme l'une des tâches les plus difficiles en traitement automatique des langues et de la parole. Les particularités linguistiques de certaines langues, comme la langue arabe, rendent la tâche de traduction automatique plus difficile. Notre objectif dans cette thèse est d'améliorer les systèmes de traduction de l'arabe vers le français et vers l'anglais. Nous proposons donc une étude détaillée sur ces systèmes. Les principales recherches portent à la fois sur la construction de corpus parallèles, le prétraitement de l'arabe et sur l'adaptation des modèles de traduction et de langue.Tout d'abord, un corpus comparable journalistique a été exploré pour en extraire automatiquement un corpus parallèle. Ensuite, différentes approches d'adaptation du modèle de traduction sont exploitées, soit en utilisant le corpus parallèle extrait automatiquement soit en utilisant un corpus parallèle construit automatiquement.Nous démontrons que l'adaptation des données du système de traduction permet d'améliorer la traduction. Un texte en arabe doit être prétraité avant de le traduire et ceci à cause du caractère agglutinatif de la langue arabe. Nous présentons notre outil de segmentation de l'arabe, SAPA (Segmentor and Part-of-speech tagger for Arabic), indépendant de toute ressource externe et permettant de réduire les temps de calcul. Cet outil permet de prédire simultanément l'étiquette morpho-syntaxique ainsi que les proclitiques (conjonctions, prépositions, etc.) pour chaque mot, ensuite de séparer les proclitiques du lemme (ou mot de base). Nous décrivons également dans cette thèse notre outil de détection des entités nommées, NERAr (Named Entity Recognition for Arabic), et nous examions l'impact de l'intégration de la détection des entités nommées dans la tâche de prétraitement et la pré-traduction de ces entités nommées en utilisant des dictionnaires bilingues. Nous présentons par la suite plusieurs méthodes pour l'adaptation thématique des modèles de traduction et de langue expérimentées sur une application réelle contenant un corpus constitué d'un ensemble de phrases multicatégoriques.Ces expériences ouvrent des perspectives importantes de recherche comme par exemple la combinaison de plusieurs systèmes lors de la traduction pour l'adaptation thématique. Il serait également intéressant d'effectuer une adaptation temporelle des modèles de traduction et de langue. Finalement, les systèmes de traduction améliorés arabe-français et arabe-anglais sont intégrés dans une plateforme d'analyse multimédia et montrent une amélioration des performances par rapport aux systèmes de traduction de base.

La méthanisation est un processus biologique de transformation des matières organiques libérant principalement du méthane et du dioxyde de carbone. Cette technologie connaît un essor important pour la production de biométhane, source d'énergie renouvelable. Elle présente cependant des rendements de dégradation faibles lorsque de la biomasse lignocellulosique est utilisée comme matière première. Pour optimiser son rendement, la paille de blé a été sélectionnée comme biomasse représentative et l'impact sur la méthanisation de chacune des fractions (extractibles, hémicelluloses, cellulose et lignine) a été évalué. Une biomasse de synthèse a été construiteà partir des constituants pures de la paille de blé afin d'évaluer l'impact des interactions lignine-holocellulose. Le potentiel de méthanisation de différentes molécules phénoliques,provenant de la dégradation de la lignine, a été déterminé. Elles inhibent la méthanisation à l'exception de trois d'entres elles qui présentent un rendement de méthanisation élevé : les acides vanillique, l'acide férulique et le syringaldéhyde. Différents prétraitements physique (le chauffage par échangeur thermique ou par irradiation aux micro-ondes ainsi que la sonication et le raffinage papetier) et chimique (la soude, l'ammoniaque et l'ozone) ont ensuite été sélectionnés, et leurs impacts sur lacomposition de la paille et sa méthanisation ont été mesurés. Les meilleurs rendements de méthanisation ont été obtenus suite à l'exposition aux micro-ondes en présence de soude.

L'objectif global de cette étude était de produire du bioéthanol à partir de biomasse lignocellulosique en utilisant des enzymes libres ou immobilisées de type xylanase, cellulase et β-1,3-glucanase. L'isolement de la souche AUKAR04 de Trichoderma citrinoviride a permis de produire par fermentation solide ces trois enzymes à un taux de 55 000, 385 et 695 UI / gd, respectivement. L’activité biochimique des enzymes libres a été caractérisée en faisant varier différents paramètres : pH, température et concentration en cations métalliques, et les paramètres cinétiques correspondants ont été identifiés. Par la suite, les enzymes ont été immobilisées en phase solide, soit sous forme d’agrégats sans support de type (combi-CLEA), soit par association avec des nanoparticules magnétiques bifonctionnalisées (ISN-CLEA). Ces dernières ont fourni de meilleures performances en termes de stabilité thermique, d’activité et d’aptitude à réutilisation après un temps de conservation prolongé. Le substrat végétal utilisé (SCB : bagasse de canne à sucre) a été prétraité chimiquement par cuisson à l'ammoniac, permettant d’éliminer 40% de la lignine initiale tout en préservant 95% de glucane, 65% de xylane et 41% d'arabinane. L’hydrolyse enzymatique du substrat prétraité a permis une conversion de la cellulose en 87% de glucose, et une conversion des hémicelluloses (arabinoxylanes) en 74% de xylose et 64% d'arabinose, chiffres notoirement supérieurs à l'activité des enzymes libres. L'analyse chimique et structurale du substrat a été faite par spectrométrie ATR-FTIR et DRX, et par analyse TGA. L’étude FTIR a prouvé l’efficacité du traitement enzymatique en montrant que les hémicelluloses et la cellulose subissent une dépolymérisation partielle par l’action simultanée des trois enzymes immobilisées dans les ISN-CLEA. L’étude TGA a montré que la stabilité thermique des échantillons prétraités à l'ammoniac puis traités par des enzymes est notoirement améliorée. L’analyse DRX a montré que l'indice de cristallinité du substrat prétraité à l’ammoniac puis traité par l'ISN-CLEA a augmenté de 61,3 ± 1%, par rapport au substrat avant traitement enzymatique. La fermentation par la levure Saccharomyces cerevisiae LGP2Y1 utilisée en monoculture, à partir d’un hydrolysat enzymatique contenant 103,8 g / L de glucose, a produit 42 g / L d'éthanol en 36 h de fermentation. Le rendement métabolique global atteint ainsi environ 79% du rendement théorique. La fermentation en co-culture avec Saccharomyces cerevisiae LGP2Y1 et Candida utilis ATCC 22023 d’un hydrolysat à 107,6 g / L de glucose et 41,5 g / L de xylose a produit 65 g / L d'éthanol en 42 h de fermentation. Ainsi, en co-culture fermentaire, le rendement métabolique global atteint environ 88 % du rendement théorique. / The overall objective of the study was to produce bioethanol from lignocellulosic biomass by using free and immobilized xylanase, cellulase and β-1, 3-glucanase. Specifically, this study was focused on the isolation of Trichoderma citrinoviride strain AUKAR04 and it produces xylanase (55,000 IU/gds), Cellulase (385 IU/gds) and β-1, 3-glucanase (695 IU/gds) in solid state fermentation. Then the free enzymes were biochemically characterized such as effect of pH, temperature and metal ion concentration and kinetics parameters. Then the enzymes were subjected to two types of immobilization using carrier-free co-immobilization (combi-CLEAs) method and immobilized on bifunctionalized magnetic nanoparticles (ISN-CLEAs) with higher thermal stability, extended reusability and good storage stability. Liquid ammonia pretreatment removed 40% lignin from the biomass and retained 95% of glucan, 65% of xylan and 41% of arabinan in sugarcane bagasse (SCB). SCB was enzymatically hydrolyzed and converted to 87% glucose from cellulose and 74% of xylose, 64% of arabinose from the hemicelluloses which is remarkably higher than the activity of the free enzymes. Chemical and structural analysis of SCB was done by ATR-FTIR, TGA and XRD. FTIR result showed a successful pretreatment of the SCB raw material. It showed that hemicelluloses and cellulose are partially depolymerized by the action of xylanase, cellulase and β-1,3-glucanase in ISN-CLEAs. TGA studies showed that the thermal stability of the ammonia pretreated and enzymatically treated samples have improved remarkably. XRD results showed that the crystallinity index of the ISN-CLEAs treated SCB increased to 61.3±1% when compared to the ammonia-treated SCB. Mono-culture fermentation using Saccharomyces cerevisiae LGP2Y1 utilized SCB hydrolysate containing 103.8 g/L of glucose and produced 42 g/L ethanol in 36 h of fermentation. The overall metabolic yield achieved was about 79% of theoretical yield. Co-culture fermentation using Saccharomyces cerevisiae LGP2Y1 and Candida utilis ATCC 22023 utilized SCB hydrolysate containing 107.6 g/L of glucose and 41.5 g/L xylose and produced 65 g/L ethanol in 42 h of fermentation. The overall metabolic yield in co-culture fermentation achieved was about 88 % of the theoretical yield.

Ce travail de thèse traite de l’optimisation des analyses et des prétraitements des images radar pour la détection des nappes d'huile en domaine océanique (communément appelés "oil slicks" en anglais) ainsi que la localisation des sources de suintements d’huiles d'origine naturelle ("oil seeps") sur le plancher océanique. Moyens, méthodes et difficultés des divers traitements y sont exposés. Il se compose des trois axes de recherche distincts expliqués et détaillés ci-dessous :1- Une approche stochastique pour le prétraitement et l'amélioration des images radar en bande C afin de détecter automatiquement les nappes d'huile.2- Une approche stochastique utilisant une grande quantité d'images radar pour évaluer l'influence de la vitesse du vent et les différents modes de l'instrument (SAR) pour l'optimisation de la détection des nappes d'hydrocarbures.3- La localisation précise de la source des émissions d'hydrocarbures marins à l'aide d'un nouveau modèle de dérive verticale, appliqué au Golfe du Mexique (USA).En premier, nous nous sommes intéressés à l'optimisation des prétraitements et l'amélioration des images radar en bande C par des méthodes stochastiques. La méthodologie proposée comprend trois niveaux de traitement: prétraitement, seuillage et nettoyage binaire. Le premier niveau s’attèle à corriger l'hétérogénéité de la luminosité dans les images radar due à la réflexion non lambertienne du signal radar sur la surface de la mer. Le deuxième niveau consiste en une étape de seuillage qui vise à produire des objets noirs aussi proches que possible de l'ensemble de données d'apprentissage manuellement élaborées. Le troisième niveau, quant à lui, vise à nettoyer les images binaires de sortie des résidus de bruit. Plusieurs méthodes de prétraitement et de nettoyage ont été testées et évaluées par un moteur de qualification qui compare les objets détectés automatiquement avec les zones des objets noirs détectées manuellement. Par la suite, nous nous sommes penchés sur l'évaluation de l'influence de la vitesse du vent et des modes de l'instrument sur la détection des nappes d'hydrocarbures sur les images radar en utilisant une approche stochastique. Cette étude a été dictée par le besoin de définir les conditions météorologiques à même de permettre une détection optimale des nappes d’huiles, à partir des images radar. L’objectif a été de déterminer l’intervalle de vitesse du vent qui optimise la détection des nappes d'huiles dans toutes les images radar utilisant du BigData et une approche stochastique. Ce travail a également été une occasion de nous intéresser aux propriétés des modes d'acquisition radar employés dans la détection des nappes d'huile. Ainsi, un ordre de performance de 5 modes est établi (IW, APP, PRI, IMP et WSM) et montre que le mode IW (Sentinel-1), avec la meilleure résolution spatiale (supérieure à 5x20m), est la plus approprié pour détecter une nappe d'huile à forte vitesse du vent. Enfin, nous nous sommes focalisés sur l'estimation de la localisation des sources de pétrole naturel marin à l'aide d'un nouveau modèle de dérive verticale. Les manifestations de suintements d'hydrocarbures sur la surface de la mer sont généralement décalées de leur source sur les fonds marins de plusieurs centaines de mètres ou même de kilomètres. Ce décalage est fonction de la vitesse ascensionnelle et des courants marins le long de la colonne d'eau. Dans cette étude, le diamètre des gouttelettes ne nous est pas connu à priori. Pour combler ce manque d’information, on a appliqué une nouvelle méthode appelée «le chemin des sources». Si ces trois études peuvent être prises chacune indépendamment des autres, elles sont solidement interconnectées et complémentaires. Elles forment une sorte de processus allant de l'optimisation de la détection d’une nappe (les moyens et les outils les plus adéquats pour une meilleure détection) jusqu’à la localisation de sa source sur le plancher océanique / This thesis deals with the preprocessing of radar images and their optimization for the analyzes in order to detect natural marine oil slicks (Sea surface Outbreak/SSO) as well as better determine their source location at the Sea Floor Source (SFS). We explained herein means, methods and difficulties encountered. This thesis consists of the following three distinct research axes represented by three submitted papers :1- A stochastic approach for pre-processing and improvement of C-band radar images to automatically detect oil slicks;2- A stochastic approach using a large quantity of radar images to evaluate the influence of wind speed and the different modes of the instrument (SAR) on the delectability of marine oil slicks ;3- Accurate location of the Sea Floor Source of marine hydrocarbon emissions using a new vertical drift model within the water column, applied to the northern Gulf of Mexico (southern USA).So first, we focused on the optimization of pre-processing and the improvement of C-band radar images by stochastic methods to automatically detect oil slicks. The proposed methodology includes three processing levels : preprocessing, thresholding, and binary cleaning. The first level consists of correcting the heterogeneity of the luminosity in the radar images resulting from the non-Lambertian reflection of the radar signal on the sea surface. The second level consists of a thresholding step which aims to produce dark objects as close as possible to the manually developed training data set. The third level consists of cleaning the output binary images from the noise residuals. Several preprocessing and cleaning methods have been tested and evaluated by a qualification engine that compares the objects automatically detected with the manual detection. Then, we focus in a second chapter in the evaluation of the influence of wind speed and instrument modes on the detection of oil slicks from radar images by using a stochastic approach. This study was dictated by the need to define the meteorological conditions capable for an optimal detection of oil slicks, from the radar images. The objective was to determine the wind speed range which optimizes the detection of oil slicks in all radar images using BigData and a stochastic approach. This work was also an opportunity to investigate the properties of the radar acquisition modes used in the detection of oil slicks. Thus, a 5-mode performance order is established (IW, APP, PRI, IMP and WSM) and shows that the IW (Sentinel-1) mode, with the best spatial resolution (greater than 5x20m) detects oil slicks at high wind speed. Finally, we focused on estimating the location of marine natural oil seeps sources using a new vertical drift model, applied in the Gulf of Mexico. Thus, we have developed a new method for detecting the source of oil seeps from natural sources on the seafloor according to the vertical drift model. Occurrences of oil seeps on the sea surface are generally offset from their sources on the seabed by several hundred meters or even kilometers. This deflection is dependent on the upward velocity of the oil and marine currents along the water column. In this study, the diameter of the droplets is not known to us a priori. To fill this gap, a new method called "the sources path" was applied herein that propose the Sea Floor Source taking into account the droplet size and the vertical drift within the water column before their Sea surface Outbreak (SSO).If these three studies can be taken independently of each other, they are firmly interconnected and complementary. They form a sort of process ranging from the optimization of the detection of an oil slick (the most appropriate means and tools for better detection) to the location of its source on the seafloor

L'objectif de la thèse est de caractériser des populations bactériennes susceptibles de dégrader la lignine des résidus de culture afin d'optimiser la biodisponibilité du compartiment holocellulosique. L'originalité du sujet réside dans la recherche de bactéries ligninolytiques en utilisant des approches combinant à la fois de l'isolement de souches, des techniques de biologie moléculaire et de la mise en œuvre de ces micro-organismes à l'échelle de réacteur pilote, dans le cadre de prétraitements des résidus de culture. Les travaux de recherche ont été réalisés pour mettre en évidence et identifier des micro-organismes potentiellement intéressants et caractériser leurs systèmes enzymatiques susceptibles d'intervenir dans la dégradation de la lignine. Suite à l'isolement de plusieurs souches d'intérêts et à la mise en place de réacteurs, des expérimentations ont été réalisées afin de suivre l'effet des prétraitements biologiques sur la dégradation de la biomasse et notamment par l'étude des transformations biochimiques, de l'accessibilité à la cellulose ainsi que de l'évolution des communautés microbiennes. Les résultats de ces travaux ont montré que la communauté endogène joue un rôle primordial dans la biodégradation de la paille de colza. Bien que l'inoculation de bactéries exogènes ait eu peu d'influence, il est possible d'améliorer l'accessibilité à cellulose par un mélange de lignine et des sels minéraux permettant d'enrichir la communauté endogène active. Cette thèse s'articule autour de plusieurs analyses multi-échelles et complémentaires permettant de développer un prétraitement biologique de résidu de culture, d'améliorer sa mise en œuvre et son utilisation pour la digestion anaérobie par voie sèche ou la production de bioéthanol. / The aim of the PhD project is to characterize bacterial populations potentially capable of degrading lignin within crop residues to optimize the bioavailability of holocellulose compartment to be valorized by anaerobic digestion. The originality of the subject lies in finding ligninolytic bacteria using approaches combining the isolation of strains and technique of molecular biology, and the application of these microorganisms on a reactor scale, as part of pretreatment of crop residues. Firstly, research work was carried out to find and identify potentially interesting micro-organisms and characterize their specific enzyme systems. Secondly, studies have been conducted on the application of micro-organisms isolated for a biological pretreatment of rape straw. Pretreatments were carried out in a series of laboratory reactors dedicated to follow the effect in real time. A method allowing the quantification of the cellulose accessibility for cellulases in substrate was established. In parallel, high-throughput sequencing analysis was performed to monitor and/or characterize the bacterial and archaeal communities in the reactors. The results obtained have shown that the main factor influencing the degradation of the straw was not the presence of ligninolytic strains which could not influence the development of endogenous community, but the supply of some nutrients included in a mixture with lignin and mineral salts which could enrich a particularly active community. The data obtained in the thesis allowed to capitalize knowledge on the biodegradation of lignocellulosic biomass. This prospective study allowed the consideration of using the biological pretreatments developed at the upstream of biogas and biofuel sectors.

Dans le futur, différentes sources d'énergies renouvelables comme les énergies de seconde génération produites à partir de déchets lignocellulosiques seront nécessaires pour palier à l'épuisement des énergies fossiles. Parmi ces énergies de seconde génération, le biohydrogène, le méthane et l'hythane produits à partir de procédés fermentaires anaérobies représentent des alternatives prometteuses. Cependant la production de biohydrogène et de méthane à partir de résidus lignocellulosiques est limitée par leurs structures récalcitrantes et une étape de prétraitement en amont des procédés fermentaires est souvent nécessaire. Ce travail a pour but d'étudier l'impact des facteurs biochimiques et structurels des résidus lignocellulosiques sur les performances de production d'hydrogène et de méthane, pour pouvoir par la suite développer des stratégies de prétaitements adaptées. Tout d'abord, sur un panel de vingt substrats lignocellulosiques, les potentiels hydrogène et méthane ont été corrélés aux paramètres biochimiques et structurels. Les résultats ont mis en évidence que le potentiel hydrogène est uniquement corrélé positivement à la teneur en sucres solubles. La production de méthane quant à elle est négativement corrélée à la teneur en lignine et, à un moindre degré, à la cristallinité de la cellulose, mais positivement à la teneur en sucres solubles, holocelluloses amorphes et protéines. Par la suite, des stratégies de prétraitements ont été établies pour améliorer la production d'hydrogène et de méthane. Le couplage prétaitements alcalins/enzymatique ainsi que les prétraitements à l'acide dilué, efficaces pour solubiliser les holocelluloses en sucres solubles ont été appliqués en amont de la production d'hydrogène. En combinant le pretraitement alcalin avec une hydrolyse enzymatique, le potentiel hydrogène des tiges de tournesol fut multiplié par quinze. En revanche, suite aux prétraitements acides, la production d'hydrogène fut inhibée à cause de la libération de sous-produits (furfural, 5-HMF et composés phénoliques) engendrant un changement d'espèces bactériennes vers des espèces non productrices d'hydrogène. Pour la production de méthane, cinq prétraitements thermo-chimiques (NaOH, H2O2, Ca(OH)2, HCl and FeCl3) efficaces pour délignifier ou solubiliser les holocelluloses ont été étudiés. Parmi ces prétraitements, la meilleure condition fut 55°C à une concentration de 4% NaOH pendant 24 h, résulant en une augmentation du potentiel méthane variant de 29 à 44 % en fonction des tiges de tournesol. Cette condition fut par la suite validée en réacteurs anaérobies continusavec une augmentation de 26.5% de la production de méthane. Un procédé à deux étages couplant la production d'hydrogène en batch suivi de la production de méthane en continu fut aussi étudié. Néanmoins, aucune différence significative en termes d'énergie produite ne fut observée entre les procédés à deux étages (H2/CH4) et à un étage (CH4). / In the future, various forms of renewable energy, such as second generation biofuels from lignocellulosic residues, will be required to replace fossil fuels. Among these, biohydrogen and methane produced through fermentative processes appear as interesting candidates. However, biohydrogen and/or methane production of lignocellulosic residues is often limited by the recalcitrant structure and a pretreatment step prior to fermentative processes is often required. Up to date, informations on lignocellulosic characteristics limiting both hydrogen and methane production are limited.Therefore, this work aims to investigate the effect of compositional and structural features of lignocellulosic residues on biohydrogen and methane performances for further developping appropriate pretreatments strategies. Firstly, a panel of twenty lignocellulosic residues was used to correlate both hydrogen and methane potentials with the compositional and structural characteristics. The results showed that hydrogen potential positively correlated with soluble carbohydrates only. Secondly, methane potential correlated negatively with lignin content and, in a lesser extent, with crystalline cellulose, but positively with the soluble carbohydrates, amorphous holocelluloses and protein contents. Pretreatments strategies were further developed to enhance both hydrogen and methane production of sunflower stalks. Dilute-acid and combined alkaline-enzymatic pretreatments, which were found efficient in solubilizing holocelluloses into soluble carbohydrates, were applied prior to biohydrogen potential tests. By combined alkaline-enzymatic pretreatment, hydrogen potential was fifteen times more than that of untreated samples. On the contrary, hydrogen production was inhibited after dilute-acid pretreatments due to the release of byproducts (furfural, 5-HMF and phenolic compounds) that led to microbial communities shift toward no hydrogen producing bacteria. Similarly, methane production, five thermo-chemical pretreatments (NaOH, H2O2, Ca(OH)2, HCl and FeCl3) found efficient in delignification or solubilization of holocelluloses, were considered. Among these pretreatments, the best conditions were 55°C with 4% NaOH for 24 h and led to an increase of 29-44 % in methane potential of sunflower stalks. This pretreatment condition was validated in one stage anaerobic mesophilic continuous digester for methane production and was found efficient to enhance from 26.5% the total energy produced compared to one stage-CH4 alone. Two-stage H2 (batch) / CH4 (continuous) process was also investigated. Nevertheless, in term of energy produced, no significant differences were observed between one-stage CH4 and two-stage H2 /CH4.

Dans l'ère de l'information et de la connaissance, la traduction automatique (TA) devientprogressivement un outil indispensable pour transposer la signification d'un texte d'une langue source versune langue cible. La TA des noms propres (NP), en particulier, joue un rôle crucial dans ce processus,puisqu'elle permet une identification précise des personnes, des lieux, des organisations et des artefacts àtravers les langues. Malgré un grand nombre d'études et des résultats significatifs concernant lareconnaissance d'entités nommées (dont le nom propre fait partie) dans la communauté de TAL dans lemonde, il n'existe presque aucune recherche sur la traduction automatique des noms propres (TANP) pourle vietnamien. En raison des caractéristiques différentes d'écriture de NP, la translittération ou la transcription etla traduction de plusieurs de langues incluant l'anglais, le français, le russe, le chinois, etc. vers levietnamien, le TANP de ces langues vers le vietnamien est stimulant et problématique. Cette étude seconcentre sur les problèmes de TANP d’anglais vers le vietnamien et de français vers le vietnamienrésultant du moteurs courants de la TA et présente les solutions de prétraitement de ces problèmes pouraméliorer la qualité de la TA. A travers l'analyse et la classification d'erreurs de la TANP faites sur deux corpus parallèles detextes avec PN (anglais-vietnamien et français-vietnamien), nous proposons les solutions concernant deuxproblématiques importantes: (1) l'annotation de corpus, afin de préparer des bases de données pour leprétraitement et (2) la création d'un programme pour prétraiter automatiquement les corpus annotés, afinde réduire les erreurs de la TANP et d'améliorer la qualité de traduction des systèmes de TA, tels queGoogle, Vietgle, Bing et EVTran. L'efficacité de différentes méthodes d'annotation des corpus avec des NP ainsi que les tauxd'erreurs de la TANP avant et après l'application du programme de prétraitement sur les deux corpusannotés est comparés et discutés dans cette thèse. Ils prouvent que le prétraitement réduitsignificativement le taux d'erreurs de la TANP et, par la même, contribue à l'amélioration de traductionautomatique vers la langue vietnamienne. / Machine translation (MT) has increasingly become an indispensable tool for decoding themeaning of a text from a source language into a target language in our current information and knowledgeera. In particular, MT of proper names (PN) plays a crucial role in providing the specific and preciseidentification of persons, places, organizations, and artefacts through the languages. Despite a largenumber of studies and significant achievements of named entity recognition in the NLP communityaround the world, there has been almost no research on PNMT for Vietnamese language. Due to the different features of PN writing, transliteration or transcription and translation from a variety of languages including English, French, Russian, Chinese, etc. into Vietnamese, the PNMT from those languages into Vietnamese is still challenging and problematic issue. This study focuses on theproblems of English-Vietnamese and French-Vietnamese PNMT arising from current MT engines. First,it proposes a corpus-based PN classification, then a detailed PNMT error analysis to conclude with somepre-processing solutions in order to improve the MT quality. Through the analysis and classification of PNMT errors from the two English-Vietnamese and French-Vietnamese parallel corpora of texts with PNs, we propose solutions concerning two major issues:(1)corpus annotation for preparing the pre-processing databases, and (2)design of the pre-processingprogram to be used on annotated corpora to reduce the PNMT errors and enhance the quality of MTsystems, including Google, Vietgle, Bing and EVTran. The efficacy of different annotation methods of English and French corpora of PNs and the results of PNMT errors before and after using the pre-processing program on the two annotated corporaare compared and discussed in this study. They prove that the pre-processing solution reducessignificantly PNMT errors and contributes to the improvement of the MT systems’ for Vietnameselanguage.

Le tatouage invisible d’images d’identité imprimées sur un support en plastique est un problème difficile qui intéresse le monde industriel. Dans cette étude, nous avons développé un algorithme de tatouage robuste aux diverses attaques présentes dans ce cas. Ces attaques sont liées aux processus d’impression/numérisation sur le support plastique ainsi qu’aux dégradations qu’une carte plastique peut rencontrer le long de sa durée de vie. La méthode de tatouage opère dans le domaine de Fourier car cette transformée présente des propriétés d’invariances aux attaques géométriques globales. Une méthode préventive consiste en un prétraitement de l’image originale avant le processus d’insertion qui réduit la variance du vecteur support de la marque. Une méthode corrective comporte deux contre-attaques corrigeant le flou et les variations colorimétriques. Pour une probabilité de fausse alarme de 10⁻⁴, nous avons obtenu une amélioration moyenne de 22% par rapport à la méthode de référence lorsque seule la méthode préventive est utilisée. La combinaison de la méthode préventive avec la méthode corrective correspond à un taux de détection supérieur à 99%. L’algorithme de détection prends moins de 1 seconde pour à une image de 512×512 pixels avec un ordinateur classique ce qui est compatible avec l’application industrielle visée. / Invisible watermarking for ID images printed on plastic card support is a challenging problem that interests the industrial world. In this study, we developed a watermarking algorithm robust to various attacks present in this case. These attacks are mainly related to the print/scan process on the plastic support and the degradations that an ID card can encounter along its lifetime. The watermarking scheme operates in the Fourier domain as this transform has invariance properties against global geometrical transformations. A preventive method consists of pre-processing the host image before the embedding process that reduces the variance of the embeddable vector. A curative method comprises two counterattacks dealing with blurring and color variations. For a false alarm probability of 10⁻⁴, we obtained an average improvement of 22% over the reference method when only preventative method is used. The combination of the preventive and curative methods leads to a detection rate greater than 99%. The detection algorithm takes less than 1 second for a 512×512 image with a conventional computer, which is compatible with the industrial application in question.

La traduction automatique des documents est considérée comme l’une des tâches les plus difficiles en traitement automatique des langues et de la parole. Les particularités linguistiques de certaines langues, comme la langue arabe, rendent la tâche de traduction automatique plus difficile. Notre objectif dans cette thèse est d'améliorer les systèmes de traduction de l'arabe vers le français et vers l'anglais. Nous proposons donc une étude détaillée sur ces systèmes. Les principales recherches portent à la fois sur la construction de corpus parallèles, le prétraitement de l'arabe et sur l'adaptation des modèles de traduction et de langue.Tout d'abord, un corpus comparable journalistique a été exploré pour en extraire automatiquement un corpus parallèle. Ensuite, différentes approches d’adaptation du modèle de traduction sont exploitées, soit en utilisant le corpus parallèle extrait automatiquement soit en utilisant un corpus parallèle construit automatiquement.Nous démontrons que l'adaptation des données du système de traduction permet d'améliorer la traduction. Un texte en arabe doit être prétraité avant de le traduire et ceci à cause du caractère agglutinatif de la langue arabe. Nous présentons notre outil de segmentation de l'arabe, SAPA (Segmentor and Part-of-speech tagger for Arabic), indépendant de toute ressource externe et permettant de réduire les temps de calcul. Cet outil permet de prédire simultanément l’étiquette morpho-syntaxique ainsi que les proclitiques (conjonctions, prépositions, etc.) pour chaque mot, ensuite de séparer les proclitiques du lemme (ou mot de base). Nous décrivons également dans cette thèse notre outil de détection des entités nommées, NERAr (Named Entity Recognition for Arabic), et nous examions l'impact de l'intégration de la détection des entités nommées dans la tâche de prétraitement et la pré-traduction de ces entités nommées en utilisant des dictionnaires bilingues. Nous présentons par la suite plusieurs méthodes pour l'adaptation thématique des modèles de traduction et de langue expérimentées sur une application réelle contenant un corpus constitué d’un ensemble de phrases multicatégoriques.Ces expériences ouvrent des perspectives importantes de recherche comme par exemple la combinaison de plusieurs systèmes lors de la traduction pour l'adaptation thématique. Il serait également intéressant d'effectuer une adaptation temporelle des modèles de traduction et de langue. Finalement, les systèmes de traduction améliorés arabe-français et arabe-anglais sont intégrés dans une plateforme d'analyse multimédia et montrent une amélioration des performances par rapport aux systèmes de traduction de base. / Machine Translation is one of the most difficult tasks in natural language and speech processing. The linguistic peculiarities of some languages makes the machine translation task more difficult. In this thesis, we present a detailed study of machine translation systems from arabic to french and to english.Our principle researches carry on building parallel corpora, arabic preprocessing and adapting translation and language models. We propose a method for automatic extraction of parallel news corpora from a comparable corpora. Two approaches for translation model adaptation are explored using whether parallel corpora extracted automatically or parallel corpora constructed automatically. We demonstrate that adapting data used to build machine translation system improves translation.Arabic texts have to be preprocessed before machine translation and this because of the agglutinative character of arabic language. A prepocessing tool for arabic, SAPA (Segmentor and Part-of-speech tagger for Arabic), much faster than the state of the art tools and totally independant of any other external resource was developed. This tool predicts simultaneously morphosyntactic tags and proclitics (conjunctions, prepositions, etc.) for every word, then splits off words into lemma and proclitics.We describe also in this thesis, our named entity recognition tool for arabic, NERAr, and we focus on the impact of integrating named entity recognition in the preprocessing task. We used bilingual dictionaries to propose translations of the detected named entities. We present then many approaches to adapt thematically translation and language models using a corpora consists of a set of multicategoric sentences.These experiments open important research perspectives such as combining many systems when translating. It would be interesting also to focus on a temporal adaptation of translation and language models.Finally, improved machine translation systems from arabic to french and english are integrated in a multimedia platform analysis and shows improvements compared to basic machine translation systems.