Le véhicule électrique est aujourd’hui présenté comme l’une des solutions alternatives sérieuses au véhicule à moteur à combustion interne, visant à limiter la consommation d’énergies fossiles, ainsi que les émissions de polluants locaux et de gaz à effet de serre. L’évaluation des forces et faiblesses de cette technologie au regard de l’environnement est aujourd’hui limitée, compte tenu notamment du peu de retour d’expérience sur ce type de véhicules.L’objectif de ce travail de recherche est de proposer une approche combinant une connaissance fine du véhicule étudié (obtenu notamment par des essais expérimentaux et l’utilisation de modèles de consommation) et de la méthode d’évaluation environnementale Analyse de Cycle de Vie (ACV), pour identifier les paramètres clefs du bilan environnemental, et par différentes analyses de sensibilité, d’en proposer une analyse détaillée. Pour y parvenir, des essais expérimentaux ont été réalisés sur un véhicule électrique à usage essentiellement urbain et son équivalent thermique. Un modèle permet d’estimer les consommations de véhicules selon leurs spécificités (chimie et capacité de batterie, rendement de la chaîne de traction) et leurs conditions d’utilisation (trafic, usages d’auxiliaires). Des hypothèses et scénarios sont également établis sur la durée de vie des batteries qui équipent le véhicule. Les jeux de données obtenus sont mis en œuvre dans l’ACV d’un véhicule électrique, et les résultats obtenus interprétés puis comparés à ceux du véhicule thermique équivalent. Enfin, analyses de sensibilité et test de divers scénarios permettent l’identification des paramètres clefs du bilan environnemental. / Today, the electric vehicle is seen as a potent substitute to the internal combustion engine vehicle, aiming at reducing consumption of fossil fuels, and emissions of local pollutants and greenhouse gases. The assessment of strengths and weaknesses of this technology from the environmental viewpoint is currently limited, especially considering the lack of experiment feedbacks.The objective of this research is to offer an approach combining a deep understanding of the studied vehicle (through experiments and use of consumption patterns) and the environmental assessment method “Life Cycle Analysis” (LCA), to identify the key parameters of environmental appraisal, and relying on different sensitivity analysis, to propose a detailed analysis.To achieve this, experimental tests were carried out on an urban electric vehicle and its internal combustion engine equivalent. A model was built to estimate the consumption of electric vehicles according to their characteristics (chemistry and battery capacity, vehicle energy efficiency) and use (traffic, use of auxiliaries). Assumptions and scenarios are also made on the lifetimes of batteries in the vehicle. The data sets obtained are implemented in the life cycle analysis of an electric vehicle, and the results are interpreted and compared to its internal combustion engine equivalent vehicle. In the end, sensitivity analysis and test of various scenarios allow the identification of key parameters for the environmental assessment.

Résumé : Une dysrégulation de la lipolyse des tissus adipeux peut conduire à une surexposition des tissus non-adipeux aux acides gras non-estérifiés (AGNE), qui peut mener à un certain degré de lipotoxicité dans ces tissus. La lipotoxicité constitue, par ailleurs, l’une des causes majeures du développement de la résistance à l’insuline et du diabète de type 2. En plus de ses fonctions glucorégulatrices, l’insuline a pour fonction d’inhiber la lipolyse et donc de diminuer les niveaux d’AGNE en circulation, prévenant ainsi la lipotoxicité. Il n’y a pas d’étalon d’or pour mesurer la sensibilité de la lipolyse à l’insuline. Le clamp euglycémique hyperinsulinémique constitue la méthode étalon d’or pour évaluer la sensibilité du glucose à l’insuline mais il est aussi utilisé pour mesurer la suppression de la lipolyse par l’insuline. Par contre, cette méthode est couteuse et laborieuse, et ne peut pas s’appliquer à de grandes populations. Il existe aussi des indices pour estimer la fonction antilipolytique de l’insuline dérivés de l’hyperglycémie provoquée par voie orale (HGPO), un test moins dispendieux et plus simple à effectuer à grande échelle. Cette étude vise donc à : 1) Étudier la relation entre les indices de suppressibilité des AGNE par l’insuline dérivés du clamp et ceux dérivés de l’HGPO; et 2) Déterminer laquelle de ces mesures corrèle le mieux avec les facteurs connus comme étant reliés à la dysfonction adipeuse : paramètres anthropométriques et indices de dysfonction métabolique. Les résultats montrent que dans le groupe de sujets étudiés (n=29 femmes, 15 témoins saines et 14 femmes avec résistance à l’insuline car atteintes du syndrome des ovaires polykystiques), certains indices de sensibilité à l’insuline pour la lipolyse dérivés de l’HGPO corrèlent bien avec ceux dérivés du clamp euglycémique hyperinsulinémique. Parmi ces indices, celui qui corrèle le mieux avec les indices du clamp et les paramètres anthropométriques et de dysfonction adipeuse est le T50[indice inférieur AGNE] (temps nécessaire pour diminuer de 50% le taux de base – à jeun – des AGNE). Nos résultats suggèrent donc que l’HGPO, facile à réaliser, peut être utilisée pour évaluer la sensibilité de la lipolyse à l’insuline. Nous pensons que la lipo-résistance à l’insuline peut être facilement quantifiée en clinique humaine. / Abstract : It has been shown that a dysfunctional regulation of adipose-tissue lipolysis could conduct to non-adipose tissues overexpos ure to non exterified fatty acids (NEFA), leading to lipotoxicity. Lipotoxicity is considered as a key factor in the development of insulin resistance and type 2 diabetes. Insulin regulates glucose metabolism but also NEFA storage and release. To our knowledge, there is no gold standard for evaluating insulin sensitivity for lipolysis. The gold standard to measure insulin sensitivity for glucose is the euglycemic-hyperinsulinemic clamp. This method is simple to interpret because it achieves static levels of metabolic parameters at the end of each step of the clamp. The major limit of the clamp is that it is time-consuming, expensive and cannot be used on large population. On the other hand, the oral glucose tolerance test (OGTT) consists in a dynamic test also used to estimate insulin mediated glucose disappearance after ingestion of 75 g of glucose. Since the OGTT is easier to use, less expensive and can be suggested in large cohort studies, its potential use has been suggested to estimate insulin sensitivity for lipolysis, as well. T his work is the first to validate the use of simple indices derived from OGTT to estimate insulin sensitivity for lipolysis against the euglycemic clamp and adipose-tissue dysfunction in women. The results of this study clearly show in a group of 29 women (15 normal and 14 with polycystic ovary syndrome, who are used to increase the range of insulin resistance) that T50[subscript NEFA] (time to suppress 50% of NEFA baseline levels) during OGTT is the best index associated with glucose insulin clamp indices and clinical markers related to adipose tissue dysfunction and metabolic parameters. T50[subscript NEFA] (OGTT) was also better associated with central adiposity and metabolic parameters than clamp-derived indices. Since the OGTT is much easier to perform and is less expensive than the clamp technique, the use of OGTT to calculate T50[subscript NEFA] seems to be a valid method to assess antilipolytic action of insulin in large cohorts.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'analyse de sensibilité globale basée sur la variance permet de hiérarchiser les sources d'incertitude présentes dans un modèle numérique et d'identifier celles qui contribuent le plus à la variabilité de la sortie du modèle. Ce type d'analyse peine à se développer dans les sciences de la Terre et de l'Environnement, en partie à cause de la dimension spatiale de nombreux modèles numériques, dont les variables d'entrée et/ou de sortie peuvent être des données distribuées dans l'espace. Le travail de thèse réalisé a pour ambition de montrer comment l'analyse de sensibilité globale peut être adaptée pour tenir compte des spécificités de ces modèles numériques spatialisés, notamment la dépendance spatiale dans les données d'entrée et les questions liées au changement d'échelle spatiale. Ce travail s'appuie sur une étude de cas approfondie du code NOE, qui est un modèle numérique spatialisé d'analyse coût-bénéfice de projets de prévention du risque d'inondation. On s'intéresse dans un premier temps à l'estimation d'indices de sensibilité associés à des variables d'entrée spatialisées. L'approche retenue du « map labelling » permet de rendre compte de l'auto-corrélation spatiale de ces variables et d'étudier son impact sur la sortie du modèle. On explore ensuite le lien entre la notion d'« échelle » et l'analyse de sensibilité de modèles spatialisés. On propose de définir les indices de sensibilité « zonaux » et « ponctuels » pour mettre en évidence l'impact du support spatial de la sortie d'un modèle sur la hiérarchisation des sources d'incertitude. On établit ensuite, sous certaines conditions, des propriétés formelles de ces indices de sensibilité. Ces résultats montrent notamment que l'indice de sensibilité zonal d'une variable d'entrée spatialisée diminue à mesure que s'agrandit le support spatial sur lequel est agrégée la sortie du modèle. L'application au modèle NOE des méthodologies développées se révèle riche en enseignements pour une meilleure prise en compte des incertitudes dans les modèles d'analyse coût-bénéfice des projets de prévention du risque d'inondation. / Variance-based global sensitivity analysis is used to study how the variability of the output of a numerical model can be apportioned to different sources of uncertainty in its inputs. It is an essential component of model building as it helps to identify model inputs that account for most of the model output variance. However, this approach is seldom applied in Earth and Environmental Sciences, partly because most of the numerical models developed in this field include spatially distributed inputs or outputs . Our research work aims to show how global sensitivity analysis can be adapted to such spatial models, and more precisely how to cope with the following two issues: i) the presence of spatial auto-correlation in the model inputs, and ii) the scaling issues. We base our research on the detailed study of the numerical code NOE, which is a spatial model for cost-benefit analysis of flood risk management plans. We first investigate how variance-based sensitivity indices can be computed for spatially distributed model inputs. We focus on the “map labelling” approach, which allows to handle any complex spatial structure of uncertainty in the modelinputs and to assess its effect on the model output. Next, we offer to explore how scaling issues interact with the sensitivity analysis of a spatial model. We define “block sensitivity indices” and “site sensitivity indices” to account for the role of the spatial support of model output. We establish the properties of these sensitivity indices under some specific conditions. In particular, we show that the relative contribution of an uncertain spatially distributed model input to the variance of the model output increases with its correlation length and decreases with the size of the spatial support considered for model output aggregation. By applying our results to the NOE modelling chain, we also draw a number of lessons to better deal with uncertainties in flood damage modelling and cost-benefit analysis of flood riskmanagement plans.