L'analyse statistique des séquences biologiques telles les séquences nucléotidiques (l'ADN et l'ARN) ou d'acides aminés (les protéines) nécessite la conception de différents modèles s'adaptant chacun à un ou plusieurs cas d'étude. Etant donnée la dépendance de la succession des nucléotides dans les séquences d'ADN, les modèles généralement utilisés sont des modèles de Markov. Le problème de ces modèles est de supposer l'homogénéité des séquences. Or, les séquences biologiques ne sont pas homogènes. Un exemple bien connu est la répartition en gc : le long d'une même séquence, alternent des régions riches en gc et des régions pauvres en gc. Pour rendre compte de l'hétérogénéité des séquences, d'autres modèles sont utilisés : les modèles de Markov cachés. La séquence est divisée en plusieurs régions homogènes. Les applications sont nombreuses, telle la recherche des régions codantes. Certaines particularités biologiques ne pouvant apparaître suivant ces modèles, nous proposons de nouveaux modèles, les chaînes de Markov régulées (DMM pour drifting Markov model). Au lieu d'ajuster une matrice de transition sur une séquence entière (modèle de Markov homogène classique) ou différentes matrices de transition sur différentes régions de la séquence (modèles de Markov cachés), nous permettons à la matrice de transition de varier (to drift) du début à la fin de la séquence. A chaque position t dans la séquence, nous avons une matrice de transition Πt/n(où n est la longueur de la séquence) éventuellement différente. Nos modèles sont donc des modèles de Markov hétérogènes contraints. Dans cette thèse, nous donnerons essentiellement deux manières de contraindre les modèles : la modélisation polynomiale et la modélisation par splines. Par exemple, pour une modélisation polynomiale de degré 1 (une dérive linéaire), nous nous donnons une matrice de départ Π0 et une matrice d'arrivée Π1 puis nous passons de l'une à l'autre en fonction de la position t dans la séquence : <br />Πt/n = (1-t/n) Π0 + t/n Π1.<br />Cette modélisation correspond à une évolution douce entre deux états. Par exemple cela peut traduire la transition entre deux régimes d'un chaîne de Markov cachée, qui pourrait parfois sembler trop brutale. Ces modèles peuvent donc être vus comme une alternative mais aussi comme un outil complémentaire aux modèles de Markov cachés. Tout au long de ce travail, nous avons considéré des dérives polynomiales de tout degré ainsi que des dérives par splines polynomiales : le but de ces modèles étant de les rendre plus flexibles que ceux des polynômes. Nous avons estimé nos modèles de multiples manières puis évalué la qualité de ces estimateurs avant de les utiliser en vue d'applications telle la recherche de mots exceptionnels. Nous avons mis en oeuvre le software DRIMM (bientôt disponible à http://stat.genopole.cnrs.fr/sg/software/drimm/, dédié à l'estimation de nos modèles. Ce programme regroupe toutes les possibilités offertes par nos modèles, tels le calcul des matrices en chaque position, le calcul des lois stationnaires, des distributions de probabilité en chaque position... L'utilisation de ce programme pour la recherche des mots exceptionnels est proposée dans des programmes auxiliaires (disponibles sur demande).<br />Plusieurs perspectives à ce travail sont envisageables. Nous avons jusqu'alors décidé de faire varier la matrice seulement en fonction de la position, mais nous pourrions prendre en compte des covariables tels le degré d'hydrophobicité, le pourcentage en gc, un indicateur de la structure des protéines (hélice α, feuillets β...). Nous pourrions aussi envisager de mêler HMM et variation continue, où sur chaque région, au lieu d'ajuster un modèle de Markov, nous ajusterions un modèle de chaînes de Markov régulées.

La qualité des données sismiques du satellite CoRoT ouvre de nouveaux horizons dans l'étude de la structure interne et de l'évolution des étoiles. Mon travail de thèse a consisté à l'analyse et à l'interprétation des spectres d'oscillations de pulsateurs de type solaire observés au sol et depuis l'espace, en particulier avec le satellite CoRoT. L'objectif de l'analyse d'un spectre d'oscillations est de déterminer les paramètres des modes propres de l'étoile (fréquences propres, amplitudes, durées de vie). Au sein du DAT (groupe en charge de l'analyse des pulsateurs de type solaire observés avec CoRoT), j'ai contribué à adapter aux objets étudiés une méthode utilisée avec succès pour extraire les paramètres des modes du Soleil. J'ai appliqué cette méthode à l'analyse des cinq premiers pulsateurs de type solaire observés avec CoRoT. Un soin particulier a été consacré à l'étude de la significativité des pics détectés, qui a permis de conforter la détection de modes mixtes dans le spectre de l'étoile HD 49385. Dans le cadre de mon travail de modélisation et d'interprétation, j'ai recherché les informations qu'apportent les paramètres sismiques sur la structure du cœur de certaines des étoiles analysées. Ces étoiles possèdent (ou ont possédé) un cœur convectif, dont les caractéristiques dépendent des processus de transport des éléments chimiques (e.g. l'overshooting), aujourd'hui mal décrits par les modèles théoriques. J'ai modélisé trois pulsateurs de type solaire de masses et de stades évolutifs différents, dont les paramètres sismiques permettent de sonder le cœur et donc de contraindre observationnellement les processus de transport. En particulier, la détection dans l'étoile HD 49385 de modes mixtes en croisement évité m'a amené à étudier l'apport de ce type de mode à la compréhension de la structure du cœur.

La pollution de l'air peut être transportée sur des distances de plusieurs milliers de kilomètres par la dynamique de grande échelle. Elle affecte ainsi le climat et la qualité de l'air loin des régions sources. Durant leur transport, les panaches de pollution voient leur composition altérée par le mélange avec l'air environnant. Les modèles globaux eulériens utilisés pour calculer les bilans d'export de polluants ne représentent pas bien le transport des panaches du fait de leur faible résolution, ce qui induit des erreurs dans le calcul de ces bilans et dans les vitesses de réaction du fait de la non-linéarité de la photochimie atmosphérique. Cette thèse a pour but de contribuer à améliorer la compréhension et la quantification du mélange subi par les panaches de pollution dans la troposphère libre lors du transport à longue distance, et sa représentation dans les modèles numériques. Elle se focalise sur l'Arctique, une région vulnérable au changement climatique, où la distribution des gaz à effet de serre et des aérosols est fortement influencée par le transport de polluants depuis les moyennes latitudes. Les travaux effectués s'organisent autour de trois études de cas de transport dans la troposphère arctique, dans le cadre de la campagne aéroportée POLARCAT durant l'été 2008. Les résultats obtenus permettent d'estimer que l'intensité du mélange dans cette région est plus faible qu'aux moyennes latitudes. Ils montrent également qu'une approche lagrangienne permet de reproduire la variabilité des concentrations dans les panaches âgés, de simuler le transport des structures de petite échelle, et d'évaluer la variabilité de l'évolution des concentrations en ozone dans les panaches induite par les différents scénarios de mélange. Les résultats de ces modèles lagrangiens permettent aussi de jauger les performances des modèles globaux eulériens en terme de transport des polluants en Arctique, et de définir la résolution spatiale nécessaire pour représenter ce transport de façon satisfaisante. Les trois études présentées concordent sur l'importance de combiner les approches lagrangienne et eulérienne pour simuler le transport à longue distance dans les modèles numériques.

La modélisation probabiliste des événements climatiques et environnementaux doit prendre en compte leur nature spatiale. Cette thèse porte sur l’étude de mesures de risque pour des processus spatiaux. Dans une première partie, nous introduisons des mesures de risque à même de prendre en compte la structure de dépendance des processus spatiaux sous-jacents pour traiter de données environnementales. Une deuxième partie est consacrée à l’estimation des paramètres de processus de type max-mélange. La première partie de la thèse est dédiée aux mesures de risque. Nous étendons les travaux réalisés dans [44] d’une part à des processus gaussiens, d’autre part à d’autres processus max-stables et à des processus max-mélange, d’autres structures de dépendance sont ainsi considérées. Les mesures de risque considérées sont basées sur la moyenne L(A,D) de pertes ou de dommages D sur une région d’intérêt A. Nous considérons alors l’espérance et la variance de ces dommages normalisés. Dans un premier temps, nous nous intéressons aux propriétés axiomatiques des mesures de risque, à leur calcul et à leur comportement asymptotique (lorsque la taille de la région A tend vers l’infini). Nous calculons les mesures de risque dans différents cas. Pour un processus gaussien, X, on considère la fonction d’excès : D+ X,u = (X−u)+ où u est un seuil fixé. Pour des processus max-stables et max-mélange X, on considère la fonction puissance : DνX = Xν. Dans certains cas, des formules semi-explicites pour les mesures de risque correspondantes sont données. Une étude sur simulations permet de tester le comportement des mesures de risque par rapport aux nombreux paramètres en jeu et aux différentes formes de noyau de corrélation. Nous évaluons aussi la performance calculatoire des différentes méthodes proposées. Celle-ci est satisfaisante. Enfin, nous avons utilisé une étude précédente sur des données de pollution dans le Piémont italien, celle-ci peuvent être considérées comme gaussiennes. Nous étudions la mesure de risque associée au seuil légal de pollution donnée par la directive européenne 2008/50/EC. Dans une deuxième partie, nous proposons une procédure d’estimation des paramètres d’un processus max-mélange, alternative à la méthode d’estimation par maximum de vraisemblance composite. Cette méthode plus classique d’estimation par maximum de vraisemblance composite est surtout performante pour estimer les paramètres de la partie max-stable du mélange (et moins performante pour estimer les paramètres de la partie asymptotiquement indépendante). Nous proposons une méthode de moindres carrés basée sur le F-madogramme : minimisation de l’écart quadratique entre le F-madogramme théorique et le F-madogramme empirique. Cette méthode est évaluée par simulation et comparée à la méthode par maximum de vraisemblance composite. Les simulations indiquent que la méthode par moindres carrés du F-madogramme est plus performante pour estimer les paramètres de la partie asymptotiquement indépendante / When dealing with environmental or climatic changes, a natural spatial dependence aspect appears. This thesis is dedicated to the study of risk measures in this spatial context. In the first part (Chapters 3 and 4), we study risk measures, which include the natural spatial dependence structure in order to assess the risks due to extreme environmental events and in the last part (Chapter 5), we propose estimation procedures for underlying processes, such as isotropic and stationary max-mixture processes. In the first part dedicated to risk measures, we extended the work in [44] in order to obtain spatial risk measures for various spatial processes and different dependence structures. We based these risk measures on the mean losses over a region A of interest. Risk measures are then defined as the expectation E[L(A,D)] and variance Var(L(A,D)) of the normalized loss. In the study of these measures, we focused on the axiomatic properties of asymptotic behavior (as the size of the region interest goes to infinity) and on computational aspects. We calculated two risk measures: risk measure for the gaussian process based on the damage function called access damage D+ X,u and risk measure for extreme processes based on the power damage function DνX . In simulation study and for each risk measure provided, we emphasized the theoretical results of asymptotic behavior by various parameters of a model and different Kernels for the correlation function. We also evaluated the performance of these risk measures. The results were encouraging. Finally, we implemented the risk measure corresponding to gaussian on the real data of pollution in Piemonte, Italy. We assessed the risks associated with this pollution when an excess of it was over the legal level determined by the European directive 2008/50/EC. With respect to estimation, we proposed a semi-parametric estimation procedure in order to estimate the parameters of a max-mixture model and also of a max-stable model ( inverse max-stable model) as an alternative to composite likelihood. A good estimation by the proposed estimator required the dependence measure to detect all dependence structures in the model, especially when dealing with the max-mixture model. We overcame this challenge by using the F-madogram. The semi-parametric estimation was then based on a quasi least square method, by minimizing the square difference between the theoretical F-madogram and an empirical one. We evaluated the performance of this estimator through a simulation study. It was shown that on a mean, the estimation is performed well, although in some cases, it encountered some difficulties

Les catastrophes naturelles comme les canicules, les tempêtes ou les précipitations extrêmes, proviennent de processus physiques et ont, par nature, une dimension spatiale ou spatiotemporelle. Le développement de modèles et de méthodes d'inférences pour ces processus est un domaine de recherche très actif. Cette thèse traite de l'inférence statistique pour les événements extrêmes dans le cadre spatial et spatio-temporel. En particulier, nous nous intéressons à deux classes de processus stochastique: les processus spatiaux max-mélange et les processus max-stable spatio-temporels. Nous illustrons les résultats obtenus sur des données de précipitations dans l'Est de l'Australie et dans une région de la Floride aux Etats-Unis. Dans la partie spatiale, nous proposons deux tests sur le paramètre de mélange a d'un processus spatial max-mélange: le test statistique Za et le rapport de vraisemblance par paire LRa. Nous comparons les performances de ces tests sur simulations. Nous utilisons la vraisemblance par paire pour l'estimation. Dans l'ensemble, les performances des deux tests sont satisfaisantes. Toutefois, les tests rencontrent des difficultés lorsque le paramètre a se situe à la frontière de l'espace des paramètres, i.e., a ∈ {0,1}, dues à la présence de paramètre de “nuisance” qui ne sont pas identifiés sous l'hypothèse nulle. Nous appliquons ces tests dans le cadre d'une analyse d'excès au delà d'un grand seuil pour des données de précipitations dans l'Est de l'Australie. Nous proposons aussi une nouvelle procédure d'estimation pour ajuster des processus spatiaux max-mélanges lorsqu'on ne connait pas la classe de dépendance extrêmal. La nouveauté de cette procédure est qu'elle permet de faire de l'inférence sans spécifier au préalable la famille de distributions, laissant ainsi parle les données et guider l'estimation. En particulier, la procédure d'estimation utilise un ajustement par la méthode des moindres carrés sur l'expression du Fλ-madogramme d'un modèle max-mélange qui contient les paramètres d'intérêt. Nous montrons la convergence de l'estimateur du paramètre de mélange a. Une indication sur la normalité asymptotique est donnée numériquement. Une étude sur simulation montrent que la méthode proposée améliore les coefficients empiriques pour la classe de modèles max-mélange. Nous implémentons notre procédure d'estimations sur des données de maximas mensuels de précipitations en Australie dans un but exploratoire et confirmatoire. Dans la partie spatio-temporelle, nous proposons une méthode d'estimation semi-paramétrique pour les processus max-stables spatio-temporels en nous basant sur une expression explicite du F-madogramme spatio-temporel. Cette partie permet de faire le pont entre la géostatistique et la théorie des valeurs extrêmes. En particulier, pour des observations sur grille régulière, nous estimons le F-madogramme spatio-temporel par sa version empirique et nous appliquons une procédure basée sur les moments pour obtenir les estimations des paramètres d'intérêt. Nous illustrons les performances de cette procédure par une étude sur simulations. Ensuite, nous appliquons cette méthode pour quantifier le comportement extrêmal de maximum de données radar de précipitations dans l'Etat de Floride. Cette méthode peut être une alternative ou une première étape pour la vraisemblance composite. En effet, les estimations semi-paramétriques pourrait être utilisées comme point de départ pour les algorithmes d'optimisation utilisés dans la méthode de vraisemblance par paire, afin de réduire le temps de calcul mais aussi d'améliorer l'efficacité de la méthode / Natural hazards such as heat waves, extreme wind speeds, and heavy rainfall, arise due to physical processes and are spatial or spatio-temporal in extent. The development of models and inference methods for these processes is a very active area of research. This thesis deals with the statistical inference of extreme and rare events in both spatial and spatio-temporal settings. Specifically, our contributions are dedicated to two classes of stochastic processes: spatial max-mixture processes and space-time max-stable processes. The proposed methodologies are illustrated by applications to rainfall data collected from the East of Australia and from a region in the State of Florida, USA. In the spatial part, we consider hypothesis testing for the mixture parameter a of a spatial maxmixture model using two classical statistics: the Z-test statistic Za and the pairwise likelihood ratio statistic LRa. We compare their performance through an extensive simulation study. The pairwise likelihood is employed for estimation purposes. Overall, the performance of the two statistics is satisfactory. Nevertheless, hypothesis testing presents some difficulties when a lies on the boundary of the parameter space, i.e., a ∈ {0,1}, due to the presence of additional nuisance parameters which are not identified under the null hypotheses. We apply this testing framework in an analysis of exceedances over a large threshold of daily rainfall data from the East of Australia. We also propose a novel estimation procedure to fit spatial max-mixture processes with unknown extremal dependence class. The novelty of this procedure is to provide a way to make inference without specifying the distribution family prior to fitting the data. Hence, letting the data speak for themselves. In particular, the estimation procedure uses nonlinear least squares fit based on a closed form expression of the so-called Fλ-madogram of max-mixture models which contains the parameters of interest. We establish the consistency of the estimator of the mixing parameter a. An indication for asymptotic normality is given numerically. A simulation study shows that the proposed procedure improves empirical coefficients for the class of max-mixture models. In an analysis of monthly maxima of Australian daily rainfall data, we implement the proposed estimation procedure for diagnostic and confirmatory purposes. In the spatio-temporal part, based on a closed form expression of the spatio-temporal Fmadogram, we suggest a semi-parametric estimation methodology for space-time max-stable processes. This part provides a bridge between geostatistics and extreme value theory. In particular, for regular grid observations, the spatio-temporal F-madogram is estimated nonparametrically by its empirical version and a moment-based procedure is applied to obtain parameter estimates. The performance of the method is investigated through an extensive simulation study. Afterward, we apply this method to quantify the extremal behavior of radar daily rainfall maxima data from a region in the State of Florida. This approach could serve as an alternative or a prerequisite to pairwise likelihood estimation. Indeed, the semi-parametric estimates could be used as starting values for the optimization algorithm used to maximize the pairwise log-likelihood function in order to reduce the computational burden and also to improve the statistical efficiency

Afin de faire face aux fortes températures rencontrées par les composantsen aval de la chambre de combustion, des prélèvements d’air plus frais sont réalisésau niveau du compresseur. Cet air alimente les cavités en pied de turbine et refroidiles disques rotor permettant d’assurer le bon fonctionnement de la turbine.Ce manuscrit présente une étude numérique de l’effet de ces écoulements de cavitéau pied de la turbine sur ses performances aérodynamiques. Les phénomènesd’interaction entre l’air de cavité en pied de turbine et l’air de veine principal est unphénomène encore difficilement compris. L’étude de ces phénomènes est réalisée autravers de différentes approches numériques (RANS, LES et LES-LBM) appliquéesà deux configurations pour lesquelles des résultats expérimentaux s ont disponibles.Une première configuration en grille d’aube linéaire en amont de laquelle différentesgéométries d’entrefer (interface entre plateforme rotor et stator) et débits de cavitépouvaient être variés. Une seconde configuration annulaire composée de deux étagesde turbine comprenant les cavités en pied et plus proche d’une configuration industrielle.Les pertes additionnelles associées à l’écoulement de cavité sont mesurées etétudiées à l’aide d’une méthode basée sur l’exergie (bilans d’énergie dans l’objectifde générer du travail). / In order to deal with high temperatures faced by the components downstreamof the combustion chamber, some relatively cold air is bled at the compressor.This air feeds the cavities under the turbine main annulus and cool down the rotordisks ensuring a proper and safe operation of the turbine. This thesis manuscriptintroduces a numerical study of the effect of the cavity flow close to the turbine hubon its aerodynamic performance. The interaction phenomena between the cav-ity andmain annulus flow are not currently fully understood. The study of these phenomenais performed based on different numerical approaches (RANS, LES and LES-LBM)applied to two configurations for which experimental results are avail-able. A linearcascade configuration with an upstream cavity and various rim seal geometries(interface between rotor and stator platform) and cavity flow rate avail-able. Arotating configuration that is a two stage turbine including cavities close to realisticindustrial configurations. Additional losses incurred by the cavity flow are measuredand studied using a method based on exergy (energy balance in the purpose togenerate work).

Nous développons un mécanisme robuste et réaliste pour la génération de photons uniques indiscernables avec des impulsions de fréquence et de polarisation identiques. Ils sont produits à la demande à partir d'un système couplé atome- cavité double-Raman en interaction avec une séquence d'impulsions laser de pompe. Ce processus combine un rendement élevé, la capacité de produire une séquence d'impulsions de photons uniques à bande étroite avec un retard déterminé seulement par le taux de répétition de la pompe, avec la simplicité du système libre de complications comme le repompage et le déphasage de l'environnement.Nous proposons et analysons un schéma simple de conversion paramétrique de fréquence pour l'information quantique optique dans des ensembles atomiques froids. Ses propriétés remarquables sont des pertes réduites, une distorsion de la forme des impulsions minimale, ainsi que la persistance de la cohérence quantique et de l’intrication. Une conversion efficace de fréquence entre les différentes régions spectrales est montrée. Une méthode de génération d’états caractérisant des photons uniques intriqués en fréquence est discutée.Nous proposons un mécanisme robuste et simple d'excitation cohérente de molécules et d’atomes en une superposition d'états pré-sélectionnés par un train d'impulsions laser femtoseconde, combinée avec un champ de couplage à largeur de bande étroite.La théorie des battements quantiques pour la génération du rayonnement ultra-violet par mélange à quatre ondes dans des expériences pompe-sonde est développée. Les résultats sont en bon accord avec les données expérimentales observées dans la vapeur de Rb lorsque les fluctuations de phase laser sont importantes. / We develop a robust and realistic mechanism for the generation of indistinguishable single-photon (SP) pulses with identical frequency and polarization. They are produced on demand from a coupled double-Raman atom-cavity system driven by a sequence of laser pump pulses. This scheme features a high efficiency, the ability to produce a sequence of narrow-band SP pulses with a delay determined only by the pump repetition rate, and simplicity of the system free from complications such as repumping process and environmental dephasing. We propose and analyze a simple scheme of parametric frequency conversion for optical quantum information in cold atomic ensembles. Its remarkable properties are minimal losses and distortion of the pulse shape, and the persistence of quantum coherence and entanglement. Efficient conversion of frequency between different spectral regions is shown. A method for the generation of frequency-entangled single photon states is discussed. We suggest a robust and simple mechanism for the coherent excitation of molecules or atoms to a superposition of pre-selected states by a train of femtosecond laser pulses, combined with narrow-band coupling field. The theory of quantum beatings in the generation of ultra-violet radiation via a four wave mixing in pump-probe experiments is developed. The results are in good agreement with experimental data observed in Rb vapor when the laser phase fluctuations are significant.