L'objectif de cette thèse, est de déterminer comment l'eau de mer est utilisée au sein du marais salé endigué de l'île de Ré (Charente-Maritime, France) afin de comprendre le fonctionnement de cet espace et d'en estimer l'évolution tout en réfléchissant aux mesures à adopter pour optimiser la gestion actuelle. La connaissance des modes de gestion de la ressource hydrique est essentielle pour assurer l'avenir du marais et satisfaire les multiples intérêts de ses acteurs, notamment en ce qui concerne le partage de l'eau. Aussi est-il indispensable de considérer le marais salé endigué de l'île de Ré comme un géosystème où s'associent l'environnement naturel avec les activités humaines. <br /><br />Le travail de recherche s'est engagé principalement sur deux axes. Tout d'abord, un inventaire et une description des pratiques en vigueur sur cet espace à travers leurs modes de gestion et d'utilisation de l'eau de mer, sachant que les activités humaines y sont variées mais leurs caractéristiques (techniques, économiques, hydrauliques) mal connues. Ensuite, une réflexion sur les relations liant l'environnement et les hommes. Afin de mettre en évidence la diversité spatiale des activités, la complexité des relations hydrauliques et les dysfonctionnements potentiels, la méthode repose principalement sur l'élaboration d'un SIG, la réalisation d'enquêtes et une analyse de risque. <br /><br />Les résultats obtenus montrent qu'une multitude d'activités coexistent sur le marais salé endigué de l'île de Ré, avec diverses logiques spatiales et de gestion. L'étude conclue également qu'il n'existe pas de réels conflits entre les acteurs du marais, mais seulement quelques divergences à propos de la gestion hydraulique pratiquée actuellement. Seule une gestion concertée peut permettre de sauvegarder le patrimoine naturel et culturel local, tout en préservant les intérêts de chacun des acteurs.

non disponible

Avec plus de 20% de morts annuels dus aux maladies infectieuses, celles-ci restent un sujet majeur de santé publique. Des maladies d’origine virale (ré)émergent suite aux changements environnementaux, climatiques et sociétaux : le virus Ebola, la Dengue ou, plus récemment, le virus Zika. Dans ce contexte, il est donc aujourd’hui crucial de développer des vaccins efficaces et sûrs contre les infections virales émergentes. Ce projet de thèse vise à mettre en place une nouvelle stratégie de production de vaccins vivants atténués ciblant les virus à ARN en travaillant sur le virus de la fièvre jaune (genre Flavivirus). Après une analyse génomique qui a permis d’approfondir une technique de modification des virus appelée « ré-encodage », des mutants de la fièvre jaune ont été produits puis caractérisés in vitro et in vivo. En parallèle, un modèle rongeur de la fièvre jaune a été développé et a permis de tester in vivo à la fois l’innocuité et l’efficacité vaccinale des virus ré-encodés. / Despite recent considerable improvements, infectious diseases remain a major issue for public health, with an estimated 20% of annual deaths caused by infections. Among them, viral diseases (re)emerge following environmental, climatic and societal changes: Ebola, Dengue and Zika viruses have recently been the object of special attention. The development of safe and efficient vaccines against emerging viruses is a major challenge for global public health. This thesis work is in line with this issue. Using the yellow fever virus (YFV, genus Flavivirus) as a model, we tried to define new strategies for the design of live-attenuated vaccines for viral infections prevention. After a genomic analysis that allowed to go further into a procedure for virus modification named “re-encoding”, we generated and characterised both in vitro and in vivo mutant strains of YFV. In parallel, a rodent model was set up to test in vivo both the safety and the protective efficiency of the re-encoded viruses.

The paper reviews the prefix re-  as it appears in the French language today. As a widely recurrent morpheme with a significance that sometimes completely separates the verb from its base and other times seems almost indiscernible, its properties can be hard to grasp for the non-native learner. While focusing on verbs that lack the common meaning of iteration that the prefix re- usually entails, the paper identifies thirteen lexical definitions of prefixed verbs that reference the base verb as synonymous. Of these thirteen instances, the paper attempts to distinguish the different qualities of the two verb pairs sentir and ressentir, and emplir and remplir respectively, by conducting a series of pragmatic researches. It arrives to the conclusion that the prefix re- presents a difference, if not in sense then in register or actuality, largely dependent of its context. However, said difference is sometimes so subtle that certain contexts allow for the use of either verb.

Nous introduisons un algorithme de décomposition intrinsèque multi-vue qui permet de ré-éclairer une scène extérieure en utilisant quelques images en entrée. Plusieurs applications comme l’architecture, jeux et films exigent de manipuler un modèle 3D d’une scène. Cependant, la modification de telles scènes est limitée par les conditions d’éclairage de capture. Notre méthode estime les images intrinsèques prises dans des conditions d’éclairage identiques avec des ombres. Nous utilisons conjointement une reconstruction 3D automatique et la direction du soleil pour obtenir la décomposition de chaque image en calques de réflectance et d’éclairage malgré l’inexactitude des données du modèle 3D. Notre approche est basée sur deux idées principales. Tout d’abord, nous raffinons l’estimation des paramètres de notre modèle de formation d’image en combinant la simulation d’éclairage 3D avec des méthodes d’optimisation basée image. Deuxièmement, nous utilisons ce modèle pour exprimer la réflectance en fonction de valeur de visibilité discrète pour l’ombre et la lumière, ce qui nous permet d’introduire un classificateur d’ombre robuste pour des paires de points dans une scène. Nos calques intrinsèques sont de qualité suffisante pour manipuler les images d’entrée. Nous déplaçons les ombres portées en créant une géométrie qui préserve les silhouettes d’ombre. Notre méthode est compatible avec les approches de rendu basé image et réduit les coûts de création de contenu 3D. Enfin, nous présentons une étude sur les limites du modèle de réflectance diffus et la difficulté d’appliquer les approches existantes dans le cadre de reconstruction 3D multi vue où les données sont imprécises. / We present a multi-view intrinsic decomposition algorithm that allows relighting of an outdoor scene using just a few photographs as input. Several applications such as architecture, games and movies require a 3D model of a scene. However, editing such scenes is limited by the lighting condition at the time of capture. Our method computes intrinsic images photos taken under the same lighting condition with existing cast shadows by the sun. We use an automatic 3D reconstruction from these photos and the sun direction as input and decompose each image into reflectance and shading layers, despite the inaccuracies and missing data of the 3D model. Our approach is based on two key ideas. First, we progressively improve the accuracy of the parameters of our image formation model by performing iterative estimation and combining 3D lighting simulation with 2D image optimization methods. Second we use the image formation model to express reflectance as a function of discrete visibility values for shadow and light, which allows us to introduce a robust shadow classifier for pairs of points in a scene. Our multi-view intrinsic decomposition is of sufficient quality for relighting of the input images. We create shadow-caster geometry which preserves shadow silhouettes and using the intrinsic layers, we can perform multi-view relighting with moving cast shadows. Our method allows image-based rendering with changing illumination conditions and reduces the cost of creating 3D content for applications. Finally, we present an initial study on the limitation of diffuse reflectance models for these computations.

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Cette thèse traite de la détection et de la ré-identification de personnes dans un environnement instrumenté par un réseau de caméras à champ disjoint. Elle est à la confluence des communautés Recherche Opérationnelle et Vision car elle s'appuie sur des techniques d'optimisation combinatoire pour formaliser de nouvelles modalités de vision par ordinateur. Dans ce contexte, un détecteur visuel de personnes, basé sur la programmation linéaire en nombres entiers, est tout d'abord proposé. Son originalité est de prendre en compte le coût de traitement et non uniquement les performances de détection. Ce détecteur est évalué et comparé aux détecteurs de la littérature les plus performants. Ces expérimentations menées sur deux bases de données publiques mettent clairement en évidence l'intérêt de notre détecteur en terme de coût de traitement avec garantie de performance de détection. La seconde partie de la thèse porte sur la modalité de ré-identification de personnes. L'originalité de notre approche, dénommée D-NCR (pour Directed Network Consistent Re-identification), est de prendre explicitement en compte les temps minimum de transit des personnes dans le réseau de caméras et sa topologie pour améliorer la performance de la ré-identification. On montre que ce problème s'apparente à une recherche de chemins disjoints particuliers à profit maximum dans un graphe orienté. Un programme linéaire en nombres entiers est proposé pour sa modélisation et résolution. Les évaluations réalisées sur une base publique d'images sont prometteuses et montrent le potentiel de cette approche. / This thesis deals with people detection and re-identification in an environment instrumented by a network of disjoint-field cameras. It stands at the confluence of the Operational Research and Computer Vision communities as combinatorial optimization techniques are used to formalize new computer vision methods. In this context, a people visual detector, based on mixed-integer programming, is first propose that simultaneously take computation time and detection performances into account. This detector is evaluated and compared to the best detectors of the literature. These experiments, conducted on two public databases, clearly demonstrate the interest of our detector in terms of processing time with detection performance guarantee. The second part of the thesis deals with people re-identification. Our novel approach, called D-NCR (Directed Network Consistent Re-identification), explicitly takes minimum transit times in the camera network into account, as well as the network topology, in order to improve the re-identification performance. This problem is similar to the determination of particular maximum-profitable independent paths in an oriented graph. A mixed-integer program is proposed to model and solve this problem. The experiments made on a public dataset sound promising and tend to prove the potential of the approach.

Alors que l'informatique est résolument tournée vers l'avenir, cette thèse se concentre sur le passé ; non pas par nostalgie mais plutôt parce que le futur des logiciels âgés est une question d'actualité. Plus particulièrement trois thèmes sont abordés : la maintenance, la ré-ingénierie et la programmation globale. L'objectif de cette étude est d'explorer l'intersection entre la ré-ingénierie et la programmation globale, domaine que nous avons baptisé ré-ingénierie globale. L'idée principale est de réutiliser des concepts et des techniques de programmation détaillée. En fait nous proposons de définir la programmation globale en distinguant 4 aspects du logiciel : l'architecture, la manufacture, la variation et l'évolution. Un modèle abstrait basé sur des concepts ensemblistes est proposé pour modéliser les différentes entités de programmation globale. La technologie relative à ce domaine est ensuite décrite en considérant aussi bien l'état de l'art que l'état de la pratique. La différence entre ces deux aspects souligne l'intérêt de la ré-ingénierie globale. A titre d'illustration, nous étudions le cas des préprocesseurs en tant qu'outils de programmation globale. Ces outils de bas niveau provenant des années 70 sont traditionnellement utilisés pour décrire des familles de programmes. Pour faciliter la compréhension de tels artefacts nous proposons d'utiliser des techniques comme l'évaluation partielle, l'analyse inter-procédurale de flot de données ou encore le découpage. Ces techniques, définies de manière rigoureuse, s'appuient sur la sémantique dénotationnelle du préprocesseur utilisé. Un prototype montrant leur utilité a été réalisé. Il prouve qu'une approche basée sur des fondements théoriques issus de la programmation détaillée est applicable pour résoudre des problèmes pratiques de programmation globale.

La vidéosurveillance est d’une grande valeur pour la sécurité publique. En tant que l’un des plus importantes applications de vidéosurveillance, la ré-identification de personnes est définie comme le problème de l’identification d’individus dans des images captées par différentes caméras de surveillance à champs non-recouvrants. Cependant, cette tâche est difficile à cause d’une série de défis liés à l’apparence de la personne, tels que les variations de poses, de point de vue et de l’éclairage etc. Pour régler ces différents problèmes, dans cette thèse, nous proposons plusieurs approches basées sur l’apprentissage profond de sorte d’améliorer de différentes manières la performance de ré-identification. Dans la première approche, nous utilisons les attributs des piétons tels que genre, accessoires et vêtements. Nous proposons un système basé sur un réseau de neurones à convolution(CNN) qui est composé de deux branches : une pour la classification d’identité et l’autre pour la reconnaissance d’attributs. Nous fusionnons ensuite ces deux branches pour la ré-identification. Deuxièmement, nous proposons un CNN prenant en compte différentes orientations du corps humain. Le système fait une estimation de l’orientation et, de plus, combine les caractéristiques de différentes orientations extraites pour être plus robuste au changement de point de vue. Comme troisième contribution de cette thèse, nous proposons une nouvelle fonction de coût basée sur une liste d’exemples. Elle introduit une pondération basée sur le désordre du classement et permet d’optimiser directement les mesures d’évaluation. Enfin, pour un groupe de personnes, nous proposons d’extraire une représentation de caractéristiques visuelles invariante à la position d’un individu dans une image de group. Cette prise en compte de contexte de groupe réduit ainsi l’ambigüité de ré-identification. Pour chacune de ces quatre contributions, nous avons effectué de nombreuses expériences sur les différentes bases de données publiques pour montrer l’efficacité des approches proposées. / Video surveillance systems are of a great value for public safety. As one of the most import surveillance applications, person re-identification is defined as the problem of identifying people across images that have been captured by different surveillance cameras without overlapping fields of view. With the increasing need for automated video analysis, this task is increasingly receiving attention. However, this problem is challenging due to the large variations of lighting, pose, viewpoint and background. To tackle these different difficulties, in this thesis, we propose several deep learning based approaches to obtain a better person re-identification performance in different ways. In the first proposed approach, we use pedestrian attributes to enhance the person re-identification. The attributes are defined as semantic mid-level descriptions of persons, such as gender, accessories, clothing etc. They could be helpful to extract characteristics that are invariant to the pose and viewpoint variations thanks to the descriptor being on a higher semantic level. In order to make use of the attributes, we propose a CNN-based person re-identification framework composed of an identity classification branch and of an attribute recognition branch. At a later stage, these two cues are combined to perform person re-identification. Secondly, among the challenges, one of the most difficult is the variation under different viewpoint. The same person shows very different appearances from different points of view. To deal with this issue, we consider that the images under various orientations are from different domains. We propose an orientation-specific CNN. This framework performs body orientation regression in a gating branch, and in another branch learns separate orientation-specific layers as local experts. The combined orientation-specific CNN feature representations are used for the person re-identification task. Thirdly, learning a similarity metric for person images is a crucial aspect of person re-identification. As the third contribution, we propose a novel listwise loss function taking into account the order in the ranking of gallery images with respect to different probe images. Further, an evaluation gain-based weighting is introduced in the loss function to optimize directly the evaluation measures of person re-identification. At the end, in a large gallery set, many people could have similar clothing. In this case, using only the appearance of single person leads to strong ambiguities. In realistic settings, people often walk in groups rather than alone. As the last contribution, we propose to learn a deep feature representation with displacement invariance for group context and introduce a method to combine the group context and single-person appearance. For all the four contributions of this thesis, we carry out extensive experiments on popular benchmarks and datasets to demonstrate the effectiveness of the proposed systems.

Les mécanismes de détermination génétique du sexe, qui requièrent la présence de régions chromosomiques non recombinantes ou bien de chromosomes sexuels, ont émergé de manière indépendante et répétée au sein de plusieurs lignées d'eucaryotes. La plupart des connaissances acquises dans ce domaine portent sur un nombre limité de groupes d'eucaryotes. La disponibilité d'une espèce modèle pour le groupe des algues brunes, Ectocarpus siliculosus, dont le génome a été séquencé, permet de disposer des outils nécessaires pour étudier ces mécanismes au sein d'une lignée phylogénétiquement éloignée des modèles classiquement étudiés. L'un des premiers défis a été d'identifier les chromosomes sexuels dans le génome d'E. siliculosus et de réaliser l'analyse comparative de ces structures. Par la suite, l'analyse de l'expression des gènes entre individus mâles et femelles à différents stades du cycle de vie a permis d'identifier les gènes différentiellement exprimés, de caractériser leurs fonctions et d'analyser leur évolution moléculaire. Les nombreuses données générées afin de réaliser ces différentes analyses ont permis de proposer une nouvelle version de l'assemblage du génome et de l'annotation structurale et fonctionnelle de l'ensemble des gènes codants et non-codants d'E. siliculosus. Ces différents travaux ont permis d'apporter une importante contribution sur les connaissances dans le domaine de l'analyse fonctionnelle et évolutive du déterminisme sexuel chez les algues brunes ainsi qu'une importante actualisation des ressources génomiques du modèle Ectocarpus. / Genetically determined sex determination mechanisms, which are controlled by non-recombinant chromosome regions or sex chromosomes, have emerged independently and repeatedly across several eukaryotic lineages. Most of the knowledge acquired in this area has been obtained for a limited number of eukaryotic groups. The availability of a model organism for the brown algae, Ectocarpus, whose genome has been sequenced, allows the development of tools to study these mechanisms in a lineage that is phylogenetically distant from classically studied models. One of the first challenges was to identify the sex chromosomes in Ectocarpus and to carry out a comparative analysis of these genomic structures. Analysis of gene expression in males and females at different stages of the life cycle then allowed the identification of differentially expressed genes. The functions and molecular evolution of these sex-biased genes was then studied. The large amount of data generated during the course of these analyses allowed the establishment of a new version of the genome assembly and refined structural and functional annotation of both coding and non-coding genes in Ectocarpus. This work helped made a significant contribution to knowledge in the field of functional and evolutionary analysis of sex determination in brown algae and a significantly updated the genomic resources available for the model organism Ectocarpus.