La sélection de modèle est un thème majeur de l'apprentissage statistique. Dans ce manuscrit, nous introduisons des méthodes de sélection de modèle dédiées à des SVM bi-classes et multi-classes. Ces machines ont pour point commun d'être à coût quadratique, c'est-à-dire que le terme empirique de la fonction objectif de leur problème d'apprentissage est une forme quadratique. Pour les SVM, la sélection de modèle consiste à déterminer la valeur optimale du coefficient de régularisation et à choisir un noyau approprié (ou les valeurs de ses paramètres). Les méthodes que nous proposons combinent des techniques de parcours du chemin de régularisation avec de nouveaux critères de sélection. La thèse s'articule autour de trois contributions principales. La première est une méthode de sélection de modèle par parcours du chemin de régularisation dédiée à la l2-SVM. Nous introduisons à cette occasion de nouvelles approximations de l'erreur en généralisation. Notre deuxième contribution principale est une extension de la première au cas multi-classe, plus précisément à la M-SVM². Cette étude nous a conduits à introduire une nouvelle M-SVM, la M-SVM des moindres carrés. Nous présentons également de nouveaux critères de sélection de modèle pour la M-SVM de Lee, Lin et Wahba à marge dure (et donc la M-SVM²) : un majorant de l'erreur de validation croisée leave-one-out et des approximations de cette erreur. La troisième contribution principale porte sur l'optimisation des valeurs des paramètres du noyau. Notre méthode se fonde sur le principe de maximisation de l'alignement noyau/cible, dans sa version centrée. Elle l'étend à travers l'introduction d'un terme de régularisation. Les évaluations expérimentales de l'ensemble des méthodes développées s'appuient sur des benchmarks fréquemment utilisés dans la littérature, des jeux de données jouet et des jeux de données associés à des problèmes du monde réel / Model selection is of major interest in statistical learning. In this document, we introduce model selection methods for bi-class and multi-class support vector machines. We focus on quadratic loss machines, i.e., machines for which the empirical term of the objective function of the learning problem is a quadratic form. For SVMs, model selection consists in finding the optimal value of the regularization coefficient and choosing an appropriate kernel (or the values of its parameters). The proposed methods use path-following techniques in combination with new model selection criteria. This document is structured around three main contributions. The first one is a method performing model selection through the use of the regularization path for the l2-SVM. In this framework, we introduce new approximations of the generalization error. The second main contribution is the extension of the first one to the multi-category setting, more precisely the M-SVM². This study led us to derive a new M-SVM, the least squares M-SVM. Additionally, we present new model selection criteria for the M-SVM introduced by Lee, Lin and Wahba (and thus the M-SVM²). The third main contribution deals with the optimization of the values of the kernel parameters. Our method makes use of the principle of kernel-target alignment with centered kernels. It extends it through the introduction of a regularization term. Experimental validation of these methods was performed on classical benchmark data, toy data and real-world data

La cystoscopie est l’examen de référence pour le diagnostic et le traitement du cancer de la vessie. Le champ de vue (CdV) réduit des endoscopes complique le diagnostic et le suivi des lésions. Les mosaïques d’images sont une solution à ce problème car elles visualisent des CdV étendus. Toutefois, pour la vessie, le mosaïque d’images est un véritable défi à cause du faible contraste dans les images, des textures peu prononcées, de la variabilité intra- et inter-patient et des changements d’illumination dans les séquences. Ce défi est également à relever dans d’autres modalités endoscopiques ou dans des scènes non médicales comme les vidéos sous-marines. Dans cette thèse, une énergie variationnelle totale a d’abord été minimisée à l’aide d’un algorithme primal-dual du premier ordre pour obtenir un flot optique fournissant une correspondance dense et précise entre les points homologues des paires d’images. Les correspondances sont ensuite utilisées pour déterminer les paramètres des transformations requises pour le placement des images dans le repère global de la mosaïque. Les méthodes proposées pour l’estimation du flot optique dense incluent un terme d’attache aux données qui minimise le nombre des vecteurs aberrants et un terme de régularisation conçu pour préserver les discontinuités du champ devecteurs. Un algorithme de flot optique qui est robuste vis-à-vis de changements d’illumination importants (et utilisable pour différentes modalités) a également été développé dans ce contexte. La précision et la robustesse des méthodes de recalage proposées ont été testées sur des jeux de données (de flot optique) publiquement accessibles et sur des fantômes de vessies et de la peau. Des résultats sur des données patients acquises avec des cystoscopes rigides et flexibles, en lumière blanche ou en fluorescence, montrent la robustesse des algorithmes proposés. Ces résultats sont complétés par ceux obtenus pour d’autres séquences endoscopiques réelles de dermatoscopie, de scène sous-marine et de données d’exploration spatiale. / Cystoscopy is the reference procedure for the diagnosis and treatment of bladder cancer. The small field of view (FOV) of endoscopes makes both the diagnosis and follow-up of lesions difficult. Image mosaics are a solution to this problem since they visualize large FOVs of the bladder scene. However, due to low contrast, weak texture, inter- and intra-patient texture variability and illumination changes in these image sequences, the task of image mosaicing becomes challenging. This is also a major concern in other endoscopic data and non-medical scenes like underwater videos. In this thesis, a total variational energy has been first minimized using a first-order primal-dual algorithm in convex optimization to obtain optical flow vector fields giving a dense and accurate correspondence between homologous points of the image pairs. The correspondences are then used to obtain transformation parameters for registering the images to one global mosaic coordinate system. The proposed methods for dense optical flow estimation include a data-term which is modeled to minimize at most the outliers and a regularizer which is designed to preserve at their best the flow field discontinuities. An optical flow algorithm, which is robust to strong illumination changes (and which suits to different modalities), has also been developed in this framework. The registration accuracy and robustness of the proposed methods are tested on both publicly available datasets for optical flow estimation and on simulated bladder and skin phantoms. Results on patient data acquired with rigid and flexible cystoscopes under the white light and the fluorescence modality show the robustness of the proposed approaches. These results are also complemented with those of other real endoscopic data, dermoscopic sequences, underwater scenes and space exploration data.

Cette thèse se concentrera exclusivement sur l’application de méthodes non paramétriques basées sur le noyau à des problèmes d’identification non-linéaires. Comme pour les autres méthodes non-linéaires, deux questions clés dans l’identification basée sur le noyau sont les questions de comment définir un modèle non-linéaire (sélection du noyau) et comment ajuster la complexité du modèle (régularisation). La contribution principale de cette thèse est la présentation et l’étude de deux critères d’optimisation (un existant dans la littérature et une nouvelle proposition) pour l’approximation structurale et l’accord de complexité dans l’identification de systèmes non-linéaires basés sur le noyau. Les deux méthodes sont basées sur l’idée d’intégrer des contraintes de complexité basées sur des caractéristiques dans le critère d’optimisation, en pénalisant les dérivées de fonctions. Essentiellement, de telles méthodes offrent à l’utilisateur une certaine souplesse dans la définition d’une fonction noyau et dans le choix du terme de régularisation, ce qui ouvre de nouvelles possibilités quant à la facon dont les modèles non-linéaires peuvent être estimés dans la pratique. Les deux méthodes ont des liens étroits avec d’autres méthodes de la littérature, qui seront examinées en détail dans les chapitres 2 et 3 et formeront la base des développements ultérieurs de la thèse. Alors que l’analogie sera faite avec des cadres parallèles, la discussion sera ancrée dans le cadre de Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS). L’utilisation des méthodes RKHS permettra d’analyser les méthodes présentées d’un point de vue à la fois théorique et pratique. De plus, les méthodes développées seront appliquées à plusieurs «études de cas» d’identification, comprenant à la fois des exemples de simulation et de données réelles, notamment : • Détection structurelle dans les systèmes statiques non-linéaires. • Contrôle de la fluidité dans les modèles LPV. • Ajustement de la complexité à l’aide de pénalités structurelles dans les systèmes NARX. • Modelisation de trafic internet par l’utilisation des méthodes à noyau / This thesis will focus exclusively on the application of kernel-based nonparametric methods to nonlinear identification problems. As for other nonlinear methods, two key questions in kernel-based identification are the questions of how to define a nonlinear model (kernel selection) and how to tune the complexity of the model (regularisation). The following chapter will discuss how these questions are usually dealt with in the literature. The principal contribution of this thesis is the presentation and investigation of two optimisation criteria (one existing in the literature and one novel proposition) for structural approximation and complexity tuning in kernel-based nonlinear system identification. Both methods are based on the idea of incorporating feature-based complexity constraints into the optimisation criterion, by penalising derivatives of functions. Essentially, such methods offer the user flexibility in the definition of a kernel function and the choice of regularisation term, which opens new possibilities with respect to how nonlinear models can be estimated in practice. Both methods bear strong links with other methods from the literature, which will be examined in detail in Chapters 2 and 3 and will form the basis of the subsequent developments of the thesis. Whilst analogy will be made with parallel frameworks, the discussion will be rooted in the framework of Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS). Using RKHS methods will allow analysis of the methods presented from both a theoretical and a practical point-of-view. Furthermore, the methods developed will be applied to several identification ‘case studies’, comprising of both simulation and real-data examples, notably: • Structural detection in static nonlinear systems. • Controlling smoothness in LPV models. • Complexity tuning using structural penalties in NARX systems. • Internet traffic modelling using kernel methods

Une image hyperspectrale est un cube de données 3D dont chaque pixel fournit des informations spectrales locales sur un grand nombre de bandes contiguës sur une scène d'intérêt. Les images observées peuvent subir une dégradation due à l'instrument de mesure, avec pour conséquence l'apparition d'un flou sur les images qui se modélise par une opération de convolution. La déconvolution d'image hyperspectrale (HID) consiste à enlever le flou pour améliorer au mieux la résolution spatiale des images. Un critère de HID du type Tikhonov avec contrainte de non-négativité est proposé dans la thèse de Simon Henrot. Cette méthode considère les termes de régularisations spatiale et spectrale dont la force est contrôlée par deux paramètres de régularisation. La première partie de cette thèse propose le critère de courbure maximale MCC et le critère de distance minimum MDC pour estimer automatiquement ces paramètres de régularisation en formulant le problème de déconvolution comme un problème d'optimisation multi-objectif. La seconde partie de cette thèse propose l'algorithme de LMS avec un bloc lisant régularisé (SBR-LMS) pour la déconvolution en ligne des images hyperspectrales fournies par les systèmes de whiskbroom et pushbroom. L'algorithme proposé prend en compte la non-causalité du noyau de convolution et inclut des termes de régularisation non quadratiques tout en maintenant une complexité linéaire compatible avec le traitement en temps réel dans les applications industrielles. La troisième partie de cette thèse propose des méthodes de séparation-déconvolution conjointes basés sur le critère de Tikhonov en contextes hors-ligne ou en-ligne. L'ajout d'une contrainte de non-négativité permet d’améliorer leurs performances / A hyperspectral image is a 3D data cube in which every pixel provides local spectral information about a scene of interest across a large number of contiguous bands. The observed images may suffer from degradation due to the measuring device, resulting in a convolution or blurring of the images. Hyperspectral image deconvolution (HID) consists in removing the blurring to improve the spatial resolution of images at best. A Tikhonov-like HID criterion with non-negativity constraint is considered here. This method considers separable spatial and spectral regularization terms whose strength are controlled by two regularization parameters. First part of this thesis proposes the maximum curvature criterion MCC and the minimum distance criterion MDC to automatically estimate these regularization parameters by formulating the deconvolution problem as a multi-objective optimization problem. The second part of this thesis proposes the sliding block regularized (SBR-LMS) algorithm for the online deconvolution of hypserspectral images as provided by whiskbroom and pushbroom scanning systems. The proposed algorithm accounts for the convolution kernel non-causality and including non-quadratic regularization terms while maintaining a linear complexity compatible with real-time processing in industrial applications. The third part of this thesis proposes joint unmixing-deconvolution methods based on the Tikhonov criterion in both offline and online contexts. The non-negativity constraint is added to improve their performances

L'imagerie cérébrale connaît un intérêt grandissant, en tant que phénotype intermédiaire, dans la compréhension du chemin complexe qui relie les gènes à un phénotype comportemental ou clinique. Dans ce contexte, un premier objectif est de proposer des méthodes capables d'identifier la part de variabilité génétique qui explique une certaine part de la variabilité observée en neuroimagerie. Les approches univariées classiques ignorent les effets conjoints qui peuvent exister entre plusieurs gènes ou les covariations potentielles entre régions cérébrales.Notre première contribution a été de chercher à améliorer la sensibilité de l'approche univariée en tirant avantage de la nature multivariée des données génétiques, au niveau local. En effet, nous adaptons l'inférence au niveau du cluster en neuroimagerie à des données de polymorphismes d'un seul nucléotide (SNP), en cherchant des clusters 1D de SNPs adjacents associés à un même phénotype d'imagerie. Ensuite, nous prolongeons cette idée et combinons les clusters de voxels avec les clusters de SNPs, en utilisant un test simple au niveau du "cluster 4D", qui détecte conjointement des régions cérébrale et génomique fortement associées. Nous obtenons des résultats préliminaires prometteurs, tant sur données simulées que sur données réelles.Notre deuxième contribution a été d'utiliser des méthodes multivariées exploratoires pour améliorer la puissance de détection des études d'imagerie génétique, en modélisant la nature multivariée potentielle des associations, à plus longue échelle, tant du point de vue de l'imagerie que de la génétique. La régression Partial Least Squares et l'analyse canonique ont été récemment proposées pour l'analyse de données génétiques et transcriptomiques. Nous proposons ici de transposer cette idée à l'analyse de données de génétique et d'imagerie. De plus, nous étudions différentes stratégies de régularisation et de réduction de dimension, combinées avec la PLS ou l'analyse canonique, afin de faire face au phénomène de sur-apprentissage dû aux très grandes dimensions des données. Nous proposons une étude comparative de ces différentes stratégies, sur des données simulées et des données réelles d'IRM fonctionnelle et de SNPs. Le filtrage univarié semble nécessaire. Cependant, c'est la combinaison du filtrage univarié et de la PLS régularisée L1 qui permet de détecter une association généralisable et significative sur les données réelles, ce qui suggère que la découverte d'associations en imagerie génétique nécessite une approche multivariée. / Brain imaging is increasingly recognised as an interesting intermediate phenotype to understand the complex path between genetics and behavioural or clinical phenotypes. In this context, a first goal is to propose methods to identify the part of genetic variability that explains some neuroimaging variability. Classical univariate approaches often ignore the potential joint effects that may exist between genes or the potential covariations between brain regions. Our first contribution is to improve the sensitivity of the univariate approach by taking advantage of the multivariate nature of the genetic data in a local way. Indeed, we adapt cluster-inference techniques from neuroimaging to Single Nucleotide Polymorphism (SNP) data, by looking for 1D clusters of adjacent SNPs associated with the same imaging phenotype. Then, we push further the concept of clusters and we combined voxel clusters and SNP clusters, by using a simple 4D cluster test that detects conjointly brain and genome regions with high associations. We obtain promising preliminary results on both simulated and real datasets .Our second contribution is to investigate exploratory multivariate methods to increase the detection power of imaging genetics studies, by accounting for the potential multivariate nature of the associations, at a longer range, on both the imaging and the genetics sides. Recently, Partial Least Squares (PLS) regression or Canonical Correlation Analysis (CCA) have been proposed to analyse genetic and transcriptomic data. Here, we propose to transpose this idea to the genetics vs. imaging context. Moreover, we investigate the use of different strategies of regularisation and dimension reduction techniques combined with PLS or CCA, to face the overfitting issues due to the very high dimensionality of the data. We propose a comparison study of the different strategies on both a simulated dataset and a real fMRI and SNP dataset. Univariate selection appears to be necessary to reduce the dimensionality. However, the generalisable and significant association uncovered on the real dataset by the two-step approach combining univariate filtering and L1-regularised PLS suggests that discovering meaningful imaging genetics associations calls for a multivariate approach.

Cette thèse a pour objectif de fournir aux utilisateurs de SMPS (Scanning Mobility Particle Sizer) une méthodologie pour calculer les incertitudes associées à l’estimation de la granulométrie en nombre des aérosols. Le résultat de mesure est le comptage des particules de l’aérosol en fonction du temps. Estimer la granulométrie en nombre de l’aérosol à partir des mesures CNC revient à considérer un problème inverse sous incertitudes.Une revue des modèles existants est présentée dans le premier chapitre. Le modèle physique retenu fait consensus dans le domaine d’application.Dans le deuxième chapitre, un critère pour l’estimation de la granulométrie en nombre qui couple les techniques de régularisation et de la décomposition sur une base d’ondelettes est décrit.La nouveauté des travaux présentés réside dans l’estimation de granulométries présentant à la fois des variations lentes et des variations rapides. L’approche multi-échelle que nous proposons pour la définition du nouveau critère de régularisation permet d’ajuster les poids de la régularisation sur chaque échelle du signal. La méthode est alors comparée avec la régularisation classique. Les résultats montrent que les estimations proposées par la nouvelle méthode sont meilleures (au sens du MSE) que les estimations classiques.Le dernier chapitre de cette thèse traite de la propagation de l’incertitude à travers le modèle d’inversiondes données. C’est une première dans le domaine d’application car aucune incertitude n’est associée actuellement au résultat de mesure. Contrairement à l’approche classique qui utilise un modèle fixe pour l’inversion en faisant porter l’incertitude sur les entrées, nous proposons d’utiliser un modèle d’inversion aléatoire (tirage Monte-Carlo) afin d’intégrer les erreurs de modèle. Une estimation moyenne de la granulométrie en nombre de l’aérosol et une incertitude associée sous forme d’une région de confiance à 95 % est finalement présentée sur quelques mesures réelles. / This thesis aims to provide SMPS (Scanning Mobility Particle Sizer) users with a methodology to compute the uncertainties associated with the estimation of aerosol size distributions. Recovering aerosol size distribution yields to consider an inverse problem under uncertainty.The first chapter of his thesis presents a review of physical models and it shows that competitive theories exist to model the physic.A new criterion that couples regularization techniques and decomposition on a wavelet basis is described in chapter 2 to perform the estimation of the size distribution.Main improvement of this work is brought when size distributions to be estimated show both broad and sharp profiles. The multi-scale approach helps to adjust the weights of the regularization on each scale of the signal. The method is then tested against common regularization and shows better estimates (in terms of the mean square error).Last chapter of this thesis deals with the propagation of the uncertainty through the data inversion process.Results from SMPS measurements are not given with any uncertainty at this time so providing end-users with an uncertainty is already a real improvement. Common approach is to consider a fixed physical model and to model the inputs (particle count) as random. We choose to consider both the physical model as well as the inputs as random to account for the model error. The result is expressed as a mean estimate of the size distribution with a 95% coverage region. The all methodology is finally tested on real measurements.

L’échographie dynamique de contraste (DCE-US) est actuellement proposée comme technique d’imagerie fonctionnelle permettant d’évaluer les nouvelles thérapies anti-angiogéniques. Dans ce contexte, L'UPRES EA 4040, Université Paris-Sud 11, et le service d'Echographie de l'Institut Gustave Roussy ont développé une méthodologie permettant de calculer automatiquement, à partir de la courbe de prise de contraste moyenne obtenue dans la tumeur après injection en bolus d’un agent de contraste, un ensemble de paramètres semi-quantitatifs. Actuellement, l’état hémodynamique du patient ou encore les conditions d’injection du produit de contraste ne sont pas pris en compte dans le calcul de ces paramètres à l’inverse d’autres modalités (imagerie par résonance magnétique dynamique de contraste ou scanner de perfusion). L’objectif de cette thèse était donc d’étendre la méthode de déconvolution utilisée en routine dans les autres modalités d’imagerie à l’échographie de contraste. Celle-ci permet de s’affranchir des conditions citées précédemment en déconvoluant la courbe de prise de contraste issue de la tumeur par la fonction d’entrée artérielle, donnant ainsi accès aux paramètres quantitatifs flux sanguin, volume sanguin et temps de transit moyen. Mon travail de recherche s’est alors articulé autour de trois axes. Le premier visait à développer la méthode de quantification par déconvolution dédiée à l’échographie de contraste, avec l’élaboration d’un outil méthodologique suivie de l’évaluation de son apport sur la variabilité des paramètres de la microvascularisation. Des évaluations comparatives de variabilité intra-opérateur ont alors mis en évidence une diminution drastique des coefficients de variation des paramètres de la microvascularisation de 30% à 13% avec la méthode de déconvolution. Le deuxième axe était centré sur l’étude des sources de variabilité influençant les paramètres de la microvascularisation portant à la fois sur les conditions expérimentales et sur les conditions physiologiques de la tumeur. Enfin, le dernier axe a reposé sur une étude rétrospective menée sur 12 patients pour lesquels nous avons évalué l’intérêt de la déconvolution en comparant l’évolution des paramètres quantitatifs et semi-quantitatifs de la microvascularisation en fonction des réponses des tumeurs obtenues par les critères RECIST à partir d’un scan effectué à 2 mois. Cette méthodologie est prometteuse et peut permettre à terme une évaluation plus robuste et précoce des thérapies anti-angiogéniques que les méthodologies actuellement utilisées en routine dans le cadre des examens DCE-US. / Dynamic contrast-enhanced ultrasonography (DCE-US) is currently used as a functional imaging technique for evaluating anti-angiogenic therapies. A mathematical model has been developed by the UPRES EA 4040, Paris-Sud university and the Gustave Roussy Institute to evaluate semi-quantitative microvascularization parameters directly from time-intensity curves. But DCE-US evaluation of such parameters does not yet take into account physiological variations of the patient or even the way the contrast agent is injected as opposed to other functional modalities (dynamic magnetic resonance imaging or perfusion scintigraphy). The aim of my PhD was to develop a deconvolution process dedicated to the DCE-US imaging, which is currently used as a routine method in other imaging modalities. Such a process would allow access to quantitatively-defined microvascularization parameters since it would provide absolute evaluation of the tumor blood flow, the tumor blood volume and the mean transit time. This PhD has been led according to three main goals. First, we developed a deconvolution method involving the creation of a quantification tool and validation through studies of the microvascularization parameter variability. Evaluation and comparison of intra-operator variabilities demonstrated a decrease in the coefficients of variation from 30% to 13% when microvascularization parameters were extracted using the deconvolution process. Secondly, we evaluated sources of variation that influence microvascularization parameters concerning both the experimental conditions and the physiological conditions of the tumor. Finally, we performed a retrospective study involving 12 patients for whom we evaluated the benefit of the deconvolution process: we compared the evolution of the quantitative and semi-quantitative microvascularization parameters based on tumor responses evaluated by the RECIST criteria obtained through a scan performed after 2 months. Deconvolution is a promising process that may allow an earlier, more robust evaluation of anti-angiogenic treatments than the DCE-US method in current clinical use.

En une décennie, le Conseil d’État a profondément modifié les termes de la contestation juridictionnelle des contrats des personnes publiques. À une politique de stabilisation formelle de la chose contractée, agissant sur l’accès au juge du contrat, a succédé une politique de stabilisation matérielle. Le recul du principe d’irrecevabilité des conclusions d’annulation dirigées contre le contrat s’est accompagné d’une rigidification du prononcé de l’annulation. La mise en évidence d’une irrégularité propre à justifier la disparition rétroactive du contrat de l’acte a été volontairement compliquée.Chaque étape de l’instance est affectée par le phénomène de stabilisation. À tous les moments de l’examen du contrat, des techniques juridictionnelles sont susceptibles d’écarter le risque d’annulation rétroactive de l’acte. En cela, la stabilisation est transversale.La doctrine a maintes fois souligné ses manifestations au stade de la sanction du contrat. Dorénavant, en présence d’une irrégularité, le juge du contrat dispose de pouvoirs de sanction différenciés et adaptés à la gravité du vice. En conséquence, le contrat vicié n’est plus nécessairement exposé à l’annulation. Les pouvoirs de sanction qui autorisent un maintien partiel ou total du contrat irrégulier sont caractéristiques de la stabilisation palliative. Mais le conditionnement du régime de l’action contentieuse affecte également l’examen juridictionnel stricto sensu. Le droit de critique du contrat s’exerce à présent dans un périmètre plus réduit qu’auparavant. C’est ainsi que d’autres procédés juridictionnels agissent sur la caractérisation de l’irrégularité. Ils ont pour effet de repousser la déclaration d’irrégularité. Dans cette perspective, la stabilisation est préventive.L’ouvrage propose une étude d’ensemble du phénomène stabilisateur. Suivant la chronologie du procès fait au contrat, la stabilisation préventive est appréhendée avant la stabilisation palliative du contrat. / Within a decade, the Conseil d’Etat deeply changed the terms of the judicial complaints towards public persons’ contracts. A policy of substantive stabilization replaced a former policy of formal stabilization of the res contracted – which was influencing the access to the judge of the contract. The decline of the rule of inadmissibility of the claims for anulment towards the contract came together with a tensioning on the anulment sentencing. The claim for an irregularity justifying the contract retroactive disappearence has been intentionally complicated.Each step of the proceedings is impacted by the phenomenon of stabilization. At each moment of the contract examination, judicial techniques are likely to eliminate the risk of retroactive anulment of the contract. This shows that the stabilization is transversal. Legal doctrine showed many times those occurrences at the step of the penalty on the contract. From now on, facing an irregularity, the judge of the contract may use some powers of penalty, quite different and adapted to the seriousness ouf the irregularity. Thus, the irregular contract is not necessarily supposed to be anulled. Powers of penalty that allow a partial or global maintenance of an irregular contract are typical examples of a palliative stabilization. But the conditioning of the legal action system also impacts the strictly speaking judicial examination of the contract. The right to contest the contract may now be exercised in a more reduced scope. In this way, other legal processes act on the charcaterisation of the irregularity. The serve to reject the statement of irregularity. From this perspective, this is a preventive stabilization.This work provides an overview study of the stabilization phenomenon. Regarding the timeline of the contract trial, the preventive stabilization will is first presented, before the palliative one.

La distinction doctrinale des nullités relative et absolue apparaît dans notre droit au XVIe siècle. Depuis, la doctrine enseigne que de sa mise en oeuvre, découle l’entier régime d’une cause de nullité. Le caractère opératoire de cette distinction est régulièrement interrogé, voire contesté. Cette circonstance, ajoutée à celle de sa probable consécration lors de la prochaine réforme du droit des obligations, incite à éprouver la pertinence de cette distinction. Pour assurer sa fonction d’instrument de connaissance du droit, la distinction des nullités relative et absolue doit, comme toute distinction binaire, posséder trois caractéristiques : premièrement un critère de distinction solide assurant son caractère opératoire, deuxièmement une différence de régime significative entre les deux éléments composant la distinction et conférant tout son intérêt à celle-ci, troisièmement une différence de nature entre les deux composantes, établie par le critère choisi, et justifiant la disparité de régime. Or, à l’analyse, la distinction des nullités relative et absolue ne possède ni critère de distinction sûr, ni différence de régime incontestée, ni dualité de nature. L’étude de la nature de la nullité nous conduira à retenir une nature unique : la nullité sera analysée comme une sanction de la légalité, qui doit être prononcée. Le plus souvent, elle le sera par le juge et revêtira alors un caractère judiciaire. Dès lors, à l’unique nature de sanction judiciaire de la légalité il est proposé d’attacher un seul régime, autrement dit, des règles communes à toutes les causes de nullité. La nature commandant le régime, ce dernier doit être élaboré en considération de la nature de la nullité proposée. Il conviendra néanmoins de prendre également en considération les dispositions légales spécifiques à certaines causes de nullité. / The scholarly distinction of relative and absolute nullities appeared in our law during the sixteenth century. Ever since, scholarly opinion has been that the entire regime of a cause of nullity depends on the implementation of this distinction. The operational nature of this distinction is regularly questioned, and even discussed. Yet, its probable establishment by the upcoming reform of the law of obligations urges a scrutiny of this distinction’s relevance. In order to fulfil its task of knowledge of the law, the distinction of relative and absolute nullities must, like every binary distinction, possess three characteristics: firstly, a solid criterion of distinction must enable it to be operational; secondly, the two parts of the distinction must correspond to two sets of significantly different rules, this difference being the heart of the distinction; and thirdly, a difference in the nature of the two parts of the distinction, established by the chosen criterion, and justifying the difference of regimes. However, after close analysis, the distinction of relative and absolute nullities possesses neither a reliable criterion of distinction, nor an uncontested difference in the regimes, nor a duality of nature. The study of the nullity’s nature will enable us to state that nullity has a uniform nature: nullity will be analysed as a sanction of the act’s legality that must be imposed. More often than not, it will be imposed by the judge and will have a judicial nature. Thus, the uniform nature of judicial sanction of the act’s legality must correspond to a single regime, in other words it must correspond to rules that are common to all causes of nullity. Since the nature conditions the regime, the latter must be established by taking into consideration the nature of the proposed nullity. Nevertheless, it is necessary to also take into consideration the legal provisions specific to certain causes of nullity.

Les Etats-Unis et le Canada sont confrontés au problème de l’immigration illégale. Pour endiguer le phénomène clandestin, les deux Etats ont recours à la régularisation des sans-papiers sur leur territoire en 1973 [Programme de Rectification du Statut, au Canada] et 1986 [Immigration Reform and Control Act aux Etats-Unis d’Amérique]. Quelle est la portée de la politique de régularisation et les enjeux de l’immigration aux Etats-Unis et au Canada ? / The United States of America [Immigration Reform and Control Act, 1986] and Canada [Adjustment of Status Program, 1973] resorted to amnesty in order to curb the growing complexities of illegal immigration. What was the impact of the legalization program, and the stakes relating to immigration in the United States and Canada ?