Grâce à l'explosion du marché grand public des smartphones et tablettes, les capteurs d'image CMOS ont bénéficiés de développements technologiques majeurs leur permettant de rivaliser voir même de devancer les performances des capteurs CCD. En parallèle, dans les domaines de l'aérospatial ou de l'imagerie médicale, des capteurs CMOS ont également été développés pour des applications à fortes valeurs ajoutées avec des technologies reconnues pour leur robustesse en environnement ionisant. Le travail de cette thèse a pour but de réunir dans une même architecture de pixel les dernières avancées technologiques développées pour les capteurs grands publics avec une solution novatrice de durcissement aux rayonnements ionisants récemment développée chez STMicroelectronics. Pour la première fois, cette nouvelle architecture de pixel de 1,4µm de côté et éclairée par la face arrière intègre une photodiode pincée verticale à collection de trous, une chaine de lecture composée de transistors PMOS et des tranchées d'isolation profondes à passivation passive ou active. Ce type de pixel a été conçu à l'aide de simulations TCAD en trois dimensions qui ont permis d'optimiser l'intégration de procédés pour sa fabrication. Il a été caractérisé et comparé à un pixel équivalent de type N avant et après irradiation par rayonnement gamma. Le pixel développé au cours de cette thèse présente intrinsèquement un plus faible courant d'obscurité que son homologue de type N et une meilleure résistance aux radiations. La passivation active des tranchées d'isolation profondes permet d'atténuer fortement l'impact des dégradations habituellement observées au niveau des interfaces Si/SiO2 et s'avère donc prometteuse en environnement ionisant. Des mécanismes intrinsèquement différents de formation de pixels blancs sous irradiation ont été mis en évidence pour les pixels de type P et de type N. Enfin, les technologies de l'éclairement par la face arrière et de la photodiode verticale contribuent chacune à la bonne efficacité quantique du pixel ainsi qu'à sa capacité de stockage importante / Thanks to the growing smartphones and tablets consumer markets, CMOS image sensors have benefited from major technology developments and are able to rival with and even outperform CCD sensors. In parallel, for spatial and medical imaging applications, CMOS sensors have been developed using technologies recognized for their robustness in harsh ionizing environment. This Ph.D. thesis work aims at combining in one single pixel architecture the latest technology developments driven by consumer applications with a novel solution for radiation hardening recently developed at STMicroelectronics. For the first time, this innovative back-side illuminated pixel architecture integrates within a 1.4µm pitch a vertical pinned photodiode based on hole-collection, a PMOS readout chain and deep trench isolation with either passive or active interface passivation. This pixel has been developed using 3D-TCAD simulations allowing fast and efficient optimization of its fabrication process. Through a series of electro-optical characterizations, we have compared its performances to its N-type equivalent before and after irradiation with gamma rays. The pixel developed during this thesis exhibits intrinsically lower level of dark current than its N-type counterpart and improved radiation hardness. Active passivation of deep trench isolation greatly decreases the impact of degradations usually observed at Si/SiO2 interfaces and therefore shows very promising results in ionizing environment. Evidence of intrinsically different mechanisms of white pixel formation under irradiation for N-type and P-type pixels have been presented. Finally, back-side illumination technology and the vertical photodiode both contribute to the pixel’s high full well capacity and good quantum efficiency

La stimulation cérébrale profonde (SCP) est actuellement un traitement efficace pour la maladie de parkinson. Cette approche est maintenant fortement envisagée pour le traitement des addictions. Elle consiste à délivrer des impulsions électriques au sein d’une structure cérébrale : le noyau subthalamique. Nous avons montré dans le noyau subthalamique l’existence de signatures associée à la transition vers l’addiction et la prise compulsive de drogue, ainsi que le potentiel thérapeutique de la SCP pour réduire la consommation pathologique et compulsive de cocaïne chez des rats. Nous avons également montré le contrôle spécifique du noyau subthalamique sur la motivation pour la nourriture sucrée et les drogues d’abus. Dans l’ensemble, cette thèse devrait permettre une meilleure compréhension des mécanismes de la SCP, de son potentiel thérapeutique pour les addictions et de ses éventuels effets secondaires. / Deep brain stimulation (DBS) is currently one form of effective treatment for Parkinson’s disease. This approach is currently considered for the treatment of addiction. It consists in the delivery of small electric impulses inside a brain structure: the subthalamic nucleus. We have shown in the subthalamic nucleus the existence of signature associated with the transition to addiction and compulsive drug abuse, as well as the therapeutic potential of DBS to reduce pathological intake and compulsive cocaine abuse in rats. We also established the specific control exerted by the subthalamic nucleus on the motivation for sweet food and drug of abuse. Overall this thesis could allow a better understanding of the mechanisms of DBS, its therapeutic potential in addiction and possible side effects.

Aux signes classiques constituant la « triade parkinsonienne » : akinésie, rigidité et tremblement de repos, s'associent également progressivement troubles de la marche, dysarthrie et instabilité posturale. Les troubles axiaux constituent un écueil majeur et inévitable dans la prise en charge des patients parkinsoniens ; après 5 ans d'évolution, 50 % des patients rapportent la survenue d'enrayages cinétiques (« freezing »), définis par un arrêt involontaire de la marche, brutal, pouvant survenir au démarrage, lors du demi-tour ou du franchissement d'un obstacle. Ces épisodes sont parfois précédés d'épisodes de « festination » de la marche, au cours desquels le sujet, marchant à petits pas de plus en plus rapides, semble « courir derrière son centre de gravité ». Freezing et festination sont responsables de chutes et d'une perte d'autonomie invalidante. Les freezing doparésistants constituent une contre indication à un geste de stimulation haute fréquence des noyaux subthalamiques (NST).<br />L'objectif de ce travail était de mieux connaître l incidence des troubles axiaux et l'impact de la stimulation cérébrale profonde sur les troubles de la marche dans la maladie de Parkinson (MP) évoluée.<br />Dans un premier temps, nous avons réalisé une analyse phénoménologique du phénomène de festination orofaciale, observée chez 45 % des patients parkinsoniens après 10 ans d'évolution, non corrélée à la sévérité de la dysarthrie mais hautement avec la présence de freezing et festination de la marche, témoignant d'une physiopathologie commune.<br />Nous avons ensuite analysé les paramètres cinématiques de marche avant un épisode de freezing chez 10 patients parkinsoniens évolués. En imposant des conditions de vitesse et de cadences aux sujets, calculées à partir de leurs paramètres de marche spontanée, nous avons mis en évidence une influence prépondérante des cadences élevées sur le déclenchement du freezing dans une population prédisposée, sans lien avec la variabilité des paramètres de marche, suggérant une approche possible en terme de rééducation de ce symptôme.<br />Enfin, nous avons étudié l'impact de la stimulation cérébrale profonde sur les troubles de la marche et le freezing, après 5 ans de chirurgie. En effet, dans une proportion variant de 5 à 15 % selon les cohortes, une aggravation des troubles de la marche a été constatée chez les patients parkinsoniens, cela pouvant être relié à l'évolution naturelle de la maladie (lésions non dopaminergiques), mais l'impact de la stimulation cérébrale profonde sur ces troubles n'avait jamais été étudié. Sous stimulation du NST, le contrôle optimal des symptômes est habituellement obtenu avec un voltage moyen de 3 (± 0,4) V et une fréquence moyenne ≥ 130 (± 19) Hz. Au cours des réglages proposés après chirurgie du NST, voltage et fréquence sont les paramètres les plus fréquemment modifiés pour tenter d'optimiser le contrôle des symptômes moteurs de la maladie de Parkinson, avec une tendance naturelle à augmenter l'amplitude de stimulation au fil du temps, et parfois la fréquence, notamment en cas de tremblement. Certaines combinaisons voltage / fréquence, efficaces initialement, semblent s'avérer secondairement délétère sur le freezing et les troubles de la marche pour certains patients. Nous avons démontré une aggravation significative des paramètres de marche et du freezing sous combinaison 130 Hz, voltages usuels, tandis qu'une amélioration a pu être obtenu grâce à une combinaison de fréquence intermédiaire, 60 Hz, avec un voltage plus élevé (5 V en moyenne). Ces résultats incitent à proposer une nouvelle stratégie de réglages chez les patients parkinsoniens présentant des troubles de la marche et un freezing sous stimulation NST

L'expérience de diffusion Compton profondément virtuelle sur le proton (DVCS) du Hall A a pris le faisceau d'électrons de 5.757 GeV polarisé du Jefferson Laboratory de septembre à décembre 2004. Elle a utilisé un spectromètre à haute résolution associé à un calorimétre électromagnétique en fluorure de plomb et à un detecteur de protons tous deux spécialement con\c cus pour fonctionner à une haute luminosité de 10^37cm^-2s^-1 permettant de signer les<br />événements exclusifs sans ambiguïté. Trois mesures ont été effectuées a x_bjorken=0.32 constant pour 3 valeurs de Q^2 : 1.5 GeV^2, 1.91GeV^2, 2.32 GeV^2. Une électronique dédiée a aussi été mise en place permettant de résoudre l'empilement durant l'analyse ainsi q'un module de coïncidence électron photon. Les données de la cinématique à 2.32 GeV^2 et s=5.6GeV^2 ont permis d'extraire un résultat préliminaire pour la section efficace d'électroproduction exclusive de pi^0 sur le proton.

Cette thèse regroupe une série de travaux ayant tous trait à des systèmes hamiltoniens non linéaires spatialement étendus présentant une bifurcation nœud-col. Elle est constituée de deux parties. Nous étudions dans une première partie la transition à la dissipation de systèmes unidimensionnels soumis à un forçage local et régis par des équations de type sine-Gordon ou Schrödinger non linéaire (ESNL). Nous en calculons analytiquement les solutions stationnaires et caractérisons le comportement dynamique au voisinage de celles-ci près de la bifurcation. Lorsque la relation de dispersion des systèmes possède une fréquence de coupure, le comportement dynamique est caractéristique de systèmes hamiltoniens. A contrario, lorsque la relation de dispersion ne possède pas de fréquence de coupure, la dynamique du système se couple avec l'émission d'ondes sonores qui joue le rôle d'un amortissement effectif. Elle devient alors typique de systèmes dissipatifs. En outre, les modes propres temporels du système subissent une délocalisation spatiale. La seconde partie de la thèse concerne l'étude de deux types d'écoulements bidimensionnels de fluides parfaits barotropes autour d'un obstacle : un écoulement décrit par l'ESNL et un écoulement à surface libre dans l'approximation eau peu profonde, où sont pris en compte les effets dispersifs dus aux effets de tension de surface. Lorsque la longueur caractérisant la dispersion des ondes sonores tend vers zéro, ces deux écoulements se réduisent à l'écoulement autour d'un disque d'un fluide eulérien compressible, auquel se superpose une couche limite que nous calculons analytiquement. Par des méthodes de suivi de branches fondés sur des développements pseudo-spectraux, nous calculons le diagramme de bifurcation complet des deux écoulements. En étudiant la dynamique des deux systèmes au-delà de la bifurcation, nous mettons en évidence une émission d'excitations (dans le cas de l'ESNL) dont la nature dépend du rapport de la longueur de cohérence sur la taille de l'obstacle. Dans le cadre de l'écoulement en eau peu profonde, cette émission est remplacée par une singularité à temps fini de démouillage.

Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre de l'étude du comportement mécanique des micropieux, avec application aux effets de groupe. Il s'appuie sur la réalisation d'essais de chargement de micropieux modèles en chambre d'étalonnage, en vue de quantifier les interactions entre modèles lorsque ceux-ci sont disposés en groupes élémentaires, avec un entr'axe suffisamment faible. On met en particulier en évidence l'effet de paramètres tels que l'entr'axe, l'ordre d'installation des modèles, l'état de contrainte appliqué au massif sur le développement d'interactions entre les modèles et l'on en tire des conclusions préliminaires concernant des améliorations possibles aux méthodes de mise en place actuellement utilisées. Une approche des courbes de mobilisation du frottement latéral et de la résistance en pointe est aussi proposée et l'on s'intéresse finalement au cas des sollicitations cycliques, avec application à un programme de stabilité cyclique.

En géotechnique, le phénomène du flambement se rencontre principalement dans le cas des micropieux traversant des sols de faibles caractéristiques mécaniques. Pour des pieux plus massifs chargés latéralement et soumis à une charge verticale importante se pose plutôt le problème de l'influence de l'effort normal sur la réponse en flexion des pieux. Ces deux problèmes se traitent mécaniquement en tenant compte des non-linéarités géométriques (effets du second ordre - grands déplacements). Une synthèse bibliographique est d'abord entreprise. Il ressort que la théorie de Mandel est souvent utilisée dans la pratique. Une approche théorique appelée "résistance des matériaux locale (RDM locale)" est ensuite développée pour tenir compte des non-linéarités géométriques. Cette approche est mise en oeuvre numériquement par le programme GOUFLA de calcul de la réponse d'un groupe de pieux en tenant compte des grands déplacements. La validation du programme GOUFLA s'appuie, d'une part, sur des résultats analytiques obtenus par la théorie de Mandel et, d'autre part, sur les résultats numériques obtenus par le logiciel CESAR-LCPC (code par éléments finis). Les principaux résultats d'un programme d'essais de chargement axial sur des modèles réduits de pieux centrifugés sont ensuite présentés, ainsi qu'une confrontation de ces résultats avec les prévisions théoriques de Mandel ; une méthode est ainsi proposée pour une bonne estimation de la force critique à partir de la théorie de Mandel. Les résultats expérimentaux sont aussi comparés avec ceux obtenus numériquement par le programme GOUFLA. Des prévisions de la force critique de flambement sont calculées par le programme GOUFLA pour le dimensionnement des fondations de plusieurs ouvrages réels. L'interprétation et l'analyse d'un essai de flambement d'un micropieu en vraie grandeur sont présentées.

L'objectif de toute acquisition de données géophysiques est d'obtenir une image plus précise de l'intérieur de la Terre. Afin de préciser cette image, on utilise principalement des méthodes d'inférence déterministe ayant comme but de fournir une description exacte de chaque détail particulier. Contraire aux méthodes déterministes, les approches stat- istiques n'essaient de saisir que les caractéristiques principales de l'ensemble des déiails. Ceci réduit la complexité mathématique, nous permettant ainsi de mieux étudier certains phénomènes physiques. De plus, elles peuvent nous aider à sonder la Terre à une échelle plus petite que la résolution des méthodes déterministes. Finalement, elles peuvent nous fournir une appréciation de vraisemblance, nous aidant ainsi à prendre des décisions ou à reconnaître des signaux. Dans ce mémoire, nous avons utilisé ces 3 avantages sur 2 problèmes différents. D'abord , nous les avons employés afin d 'augmenter le rapport signal sur bruit en détectant des réflexions dans des données de sismique réflexion profonde d'une faible qualité. Ceci nous a permis de faciliter l'interprétation du profil considéré. Deux méthodes différentes ont été considérées, celle dite Classification par Vraisemblance Maximale et celle des Réseaux de Neurones. Ensuite, nous les avons utilisés afin d 'étudier le processus de la diffusion forte dans un milieu acoustique, stratifié et aléatoire. Afin d 'étudier ce problème, nous avons appliqué la théorie de la localisation d 'onde prédisant l'atténuation apparente et la dispersion d 'une impulsion traversant un tel milieu. Cette théorie nous a aussi permis d 'estimer la magnitude et la dimension typiques des fluctuations des vitesses et le facteur de qualité de l'atténuation intrinsèque sous le Bassin de Mauléon dans les Pyrénées Occidentales. Ceci nous a montré que la croùte supérieure y est plus hétérogène et plus atténuante que la croute inférieure et que les dimensions typiques y sont plus petites.

Les flux air-mer, la convection profonde et la cyclogénèse sont étudiés en Méditerranée<br />grâce au développement d'un modèle régional couplé (AORCM). Il reproduit correctement<br />ces processus et permet de quantifier et d'étudier leur variabilité climatique. Le couplage<br />régional a un impact significatif sur le nombre de cyclogénèses intenses en hiver et sur<br />les flux et précipitations associés. Il simule une variabilité interannuelle plus faible qu'en<br />mode forcé pour les flux et la convection et permet de comprendre les rétroactions<br />qui la pilotent. L'impact régional d'un scénario climatique est analysé avec les modèles<br />non-couplés : le nombre de cyclogénèses diminue, les pluies associées augmentent au<br />printemps et en automne et diminuent en été. En outre, la Méditerranée se réchauffe,<br />se sale et sa circulation thermohaline s'affaiblit fortement. Cette thèse conclut de plus à<br />la nécessité des AORCMs pour étudier l'impact du changement climatique en Méditerranée.

Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. Parmi les modèles existants, on retrouve les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), dont la popularité a fait un grand bond en avant avec la découverte de Hinton et al. [22], soit l’utilisation de Machines de Boltzmann Restreintes (RBM) pour un pré-entraînement non-supervisé couche après couche, facilitant grandement l’entraînement supervisé du réseau à plusieurs couches cachées (DBN), entraînement qui s’avérait jusqu’alors très difficile à réussir. Depuis cette découverte, des chercheurs ont étudié l’efficacité de nouvelles stratégies de pré-entraînement, telles que l’empilement d’auto-encodeurs traditionnels(SAE) [5, 38], et l’empilement d’auto-encodeur débruiteur (SDAE) [44]. C’est dans ce contexte qu’a débuté la présente étude. Après un bref passage en revue des notions de base du domaine de l’apprentissage machine et des méthodes de pré-entraînement employées jusqu’à présent avec les modules RBM, AE et DAE, nous avons approfondi notre compréhension du pré-entraînement de type SDAE, exploré ses différentes propriétés et étudié des variantes de SDAE comme stratégie d’initialisation d’architecture profonde. Nous avons ainsi pu, entre autres choses, mettre en lumière l’influence du niveau de bruit, du nombre de couches et du nombre d’unités cachées sur l’erreur de généralisation du SDAE. Nous avons constaté une amélioration de la performance sur la tâche supervisée avec l’utilisation des bruits poivre et sel (PS) et gaussien (GS), bruits s’avérant mieux justifiés que celui utilisé jusqu’à présent, soit le masque à zéro (MN). De plus, nous avons démontré que la performance profitait d’une emphase imposée sur la reconstruction des données corrompues durant l’entraînement des différents DAE. Nos travaux ont aussi permis de révéler que le DAE était en mesure d’apprendre, sur des images naturelles, des filtres semblables à ceux retrouvés dans les cellules V1 du cortex visuel, soit des filtres détecteurs de bordures. Nous aurons par ailleurs pu montrer que les représentations apprises du SDAE, composées des caractéristiques ainsi extraites, s’avéraient fort utiles à l’apprentissage d’une machine à vecteurs de support (SVM) linéaire ou à noyau gaussien, améliorant grandement sa performance de généralisation. Aussi, nous aurons observé que similairement au DBN, et contrairement au SAE, le SDAE possédait une bonne capacité en tant que modèle générateur. Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l’une d’entre elles, soit l’empilement d’auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE). / Progress in the machine learning domain allows computational system to address more and more complex tasks associated with vision, audio signal or natural language processing. Among the existing models, we find the Artificial Neural Network (ANN), whose popularity increased suddenly with the recent breakthrough of Hinton et al. [22], that consists in using Restricted Boltzmann Machines (RBM) for performing an unsupervised, layer by layer, pre-training initialization, of a Deep Belief Network (DBN), which enables the subsequent successful supervised training of such architecture. Since this discovery, researchers studied the efficiency of other similar pre-training strategies such as the stacking of traditional auto-encoder (SAE) [5, 38] and the stacking of denoising auto-encoder (SDAE) [44]. This is the context in which the present study started. After a brief introduction of the basic machine learning principles and of the pre-training methods used until now with RBM, AE and DAE modules, we performed a series of experiments to deepen our understanding of pre-training with SDAE, explored its different proprieties and explored variations on the DAE algorithm as alternative strategies to initialize deep networks. We evaluated the sensitivity to the noise level, and influence of number of layers and number of hidden units on the generalization error obtained with SDAE. We experimented with other noise types and saw improved performance on the supervised task with the use of pepper and salt noise (PS) or gaussian noise (GS), noise types that are more justified then the one used until now which is masking noise (MN). Moreover, modifying the algorithm by imposing an emphasis on the corrupted components reconstruction during the unsupervised training of each different DAE showed encouraging performance improvements. Our work also allowed to reveal that DAE was capable of learning, on naturals images, filters similar to those found in V1 cells of the visual cortex, that are in essence edges detectors. In addition, we were able to verify that the learned representations of SDAE, are very good characteristics to be fed to a linear or gaussian support vector machine (SVM), considerably enhancing its generalization performance. Also, we observed that, alike DBN, and unlike SAE, the SDAE had the potential to be used as a good generative model. As well, we opened the door to novel pre-training strategies and discovered the potential of one of them : the stacking of renoising auto-encoders (SRAE).