Par delà les études transversales, étudier l'évolution temporelle de phénomènes connait un intérêt croissant. En effet, pour comprendre un phénomène, il semble plus adapté de comparer l'évolution des marqueurs de celui-ci au cours du temps plutôt que ceux-ci à un stade donné. Le suivi de maladies neuro-dégénératives s'effectue par exemple par le suivi de scores cognitifs au cours du temps. C'est également le cas pour le suivi de chimiothérapie : plus que par l'aspect ou le volume des tumeurs, les oncologues jugent que le traitement engagé est efficace dès lors qu'il induit une diminution du volume tumoral.L'étude de données longitudinales n'est pas cantonnée aux applications médicales et s'avère fructueuse dans des cadres d'applications variés tels que la vision par ordinateur, la détection automatique d'émotions sur un visage, les sciences sociales, etc.Les modèles à effets mixtes ont prouvé leur efficacité dans l'étude des données longitudinales, notamment dans le cadre d'applications médicales. Des travaux récent (Schiratti et al., 2015, 2017) ont permis l'étude de données complexes, telles que des données anatomiques. L'idée sous-jacente est de modéliser la progression temporelle d'un phénomène par des trajectoires continues dans un espace de mesures, que l'on suppose être une variété riemannienne. Sont alors estimées conjointement une trajectoire moyenne représentative de l'évolution globale de la population, à l'échelle macroscopique, et la variabilité inter-individuelle. Cependant, ces travaux supposent une progression unidirectionnelle et échouent à décrire des situations telles que la sclérose en plaques ou le suivi de chimiothérapie. En effet, pour ces pathologies, vont se succéder des phases de progression, de stabilisation et de remision de la maladie, induisant un changement de la dynamique d'évolution globale.Le but de cette thèse est de développer des outils méthodologiques et algorithmiques pour l’analyse de données longitudinales, dans le cas de phénomènes dont la dynamique d'évolution est multiple et d'appliquer ces nouveaux outils pour le suivi de chimiothérapie. Nous proposons un modèle non-linéaire à effets mixtes dans lequel les trajectoires d'évolution individuelles sont vues comme des déformations spatio-temporelles d'une trajectoire géodésique par morceaux et représentative de l'évolution de la population. Nous présentons ce modèle sous des hypothèses très génériques afin d'englober une grande classe de modèles plus spécifiques.L'estimation des paramètres du modèle géométrique est réalisée par un estimateur du maximum a posteriori dont nous démontrons l'existence et la consistance sous des hypothèses standards. Numériquement, du fait de la non-linéarité de notre modèle, l'estimation est réalisée par une approximation stochastique de l'algorithme EM, couplée à une méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC-SAEM). La convergence du SAEM vers les maxima locaux de la vraisemblance observée ainsi que son efficacité numérique ont été démontrées. En dépit de cette performance, l'algorithme SAEM est très sensible à ses conditions initiales. Afin de palier ce problème, nous proposons une nouvelle classe d'algorithmes SAEM dont nous démontrons la convergence vers des minima locaux. Cette classe repose sur la simulation par une loi approchée de la vraie loi conditionnelle dans l'étape de simulation. Enfin, en se basant sur des techniques de recuit simulé, nous proposons une version tempérée de l'algorithme SAEM afin de favoriser sa convergence vers des minima globaux. / Beyond transversal studies, temporal evolution of phenomena is a field of growing interest. For the purpose of understanding a phenomenon, it appears more suitable to compare the evolution of its markers over time than to do so at a given stage. The follow-up of neurodegenerative disorders is carried out via the monitoring of cognitive scores over time. The same applies for chemotherapy monitoring: rather than tumors aspect or size, oncologists asses that a given treatment is efficient from the moment it results in a decrease of tumor volume. The study of longitudinal data is not restricted to medical applications and proves successful in various fields of application such as computer vision, automatic detection of facial emotions, social sciences, etc.Mixed effects models have proved their efficiency in the study of longitudinal data sets, especially for medical purposes. Recent works (Schiratti et al., 2015, 2017) allowed the study of complex data, such as anatomical data. The underlying idea is to model the temporal progression of a given phenomenon by continuous trajectories in a space of measurements, which is assumed to be a Riemannian manifold. Then, both a group-representative trajectory and inter-individual variability are estimated. However, these works assume an unidirectional dynamic and fail to encompass situations like multiple sclerosis or chemotherapy monitoring. Indeed, such diseases follow a chronic course, with phases of worsening, stabilization and improvement, inducing changes in the global dynamic.The thesis is devoted to the development of methodological tools and algorithms suited for the analysis of longitudinal data arising from phenomena that undergo multiple dynamics and to apply them to chemotherapy monitoring. We propose a nonlinear mixed effects model which allows to estimate a representative piecewise-geodesic trajectory of the global progression and together with spacial and temporal inter-individual variability. Particular attention is paid to estimation of the correlation between the different phases of the evolution. This model provides a generic and coherent framework for studying longitudinal manifold-valued data.Estimation is formulated as a well-defined maximum a posteriori problem which we prove to be consistent under mild assumptions. Numerically, due to the non-linearity of the proposed model, the estimation of the parameters is performed through a stochastic version of the EM algorithm, namely the Markov chain Monte-Carlo stochastic approximation EM (MCMC-SAEM). The convergence of the SAEM algorithm toward local maxima of the observed likelihood has been proved and its numerical efficiency has been demonstrated. However, despite appealing features, the limit position of this algorithm can strongly depend on its starting position. To cope with this issue, we propose a new version of the SAEM in which we do not sample from the exact distribution in the expectation phase of the procedure. We first prove the convergence of this algorithm toward local maxima of the observed likelihood. Then, with the thought of the simulated annealing, we propose an instantiation of this general procedure to favor convergence toward global maxima: the tempering-SAEM.

Le domaine de la modélisation du trafic routier vise à comprendre son évolution. Dans les dernières années, plusieurs modèles du trafic ont été proposés dans l’objectif de géolocaliser les embouteillages au sein du trafic, détecter des motifs dans le trafic routier, estimer l’état du trafic etc. La plupart des modèles proposés considèrent le trafic routier en termes de ses constituants ou comme une entité agrégée en fonction de l’échelle choisie et expliquent l’évolution du trafic quantitativement en tenant compte des relations entre les variables de trafic comme le flot, la densité et la vitesse. Ces modèles décrivent le trafic en utilisant des données très précises acquises par différents capteurs. La précision des données rend son calcul coûteux en termes de ressources requises. Une des solutions à ce problème est la représentation qualitative du trafic routier qui réduit le nombre de ressources de traitement nécessaires. Puisque le trafic routier est un phénomène spatio-temporel, les modèles proposés pour représenter ce type de phénomène pourraient être appliqués dans le cas du trafic routier. Les modèles spatio-temporels, proposés par la communauté de l’Analyse Spatio-Temporelle, ont comme objectif la représentation d’un phénomène tant du point de vue qualitatif que quantitatif. Certains de ces modèles proposent une discrétisation des phénomènes modélisés en considérant un phénomène comme constitué d’entités. Appliquée au trafic routier, cette notion permet d’identifier différentes entités, comme les véhicules, les piétons, les bâtiments etc., qui le constituent. Ces entités influent sur l’évolution du trafic. Les modèles spatio-temporels qualitatifs définissent l’effet des différentes entités les unes sur les autres en terme de relations spatiales. L’évolution spatio-temporelle du phénomène modélisé est représenté par la variation temporelle de ces relations. La prise en compte des entités du trafic et des relations spatiales formalise une structure qui peut être représentée en utilisant un graphe, où les nœuds modélisent des entités et les arcs des relations spatiales. Par conséquent, l’évolution du trafic, modélisée via ce graphe, devient l’évolution du graphe et peut être représenté en terme de la variation de la structure du graphe ainsi que celle des attributs de ses nœuds et de ses arcs. Dans cette thèse, nous proposons une modélisation du trafic routier de ce type basée sur la théorie des graphes. Une des applications à la modélisation du trafic routier est la détection des motifs pertinents au sein du trafic. Dans les modèles du trafic existants, les motifs détectés sont statistiques et sont représentés en utilisant des caractéristiques numériques. Le modèle que nous pro posons dans cette thèse met en avant la structure représentant le trafic routier et peut donc être utilisé pour définir des motifs structurels du trafic qui prennent en compte des différentes entités du trafic et leurs relations. Ces motifs structurels sont sous-jacents à une modélisation sous forme de graphe dynamique. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme pour détecter ces motifs structurels du trafic dans le graphe spatio-temporel représentant le trafic routier. Ce problème est formalisé comme celui de l’isomorphisme de sous-graphe pour des graphes dynamiques. L’algorithme proposé est évalué en fonction desdifférents paramètres de graphes. / For past several decades, researchers have been interested in understanding traffic evolution, hence, have proposed various traffic models to identify bottleneck locations where traffic congestion occurs, to detect traffic patterns, to predict traffic states etc. Most of the existing models consider traffic as many-particle system, describe it using different scales of representation and explain its evolution quantitatively by deducing relations between traffic variables like flow, density and speed. Such models are mainly focused on computing precise information about traffic using acquired traffic data. However, computation of such precise information requires more processing resources. A way to remedy this problem is to consider traffic evolution in qualitative terms which reduces the required number of processing resources. Since traffic is spatio-temporal in nature, the models which deal with spatio-temporal phenomenon can be applied in case of traffic. Such models represent spatio-temporal phenomenon from qualitative as well as quantitative standpoints. Depending on the intended application, some models are able to differentiate between various entities taking part in the phenomenon, which proves useful in case of traffic since different objects like vehicles, buildings, pedestrians, bicycles etc., directly affecting traffic evolution, can be included in traffic models. Qualitative spatio-temporal models consider the effects of different entities on each other in terms of spatial relations between them and spatio-temporal evolution of the modeled phenomenon is described in terms of variation in such relations over time. Considering different traffic constituents and spatial relations between them leads to the formation of a structure which can be abstracted using graph, whose nodes represent individual constituents and edges represent the corresponding spatial relations. As a result, the evolution of traffic, represented using graph, is described in terms of evolution of the graph itself, i. e. change in graph structure and attributes of nodes and edges, with time. In this thesis, we propose such a graph model to represent traffic. As mentioned above, one of the applications of existing traffic models is in detecting traffic patterns. However, since such models consider traffic quantitatively, in terms of acquired traffic data, the patterns detected using such models are statistical (a term employed by Pattern Recognition researchers) in the sense that they are represented using numerical description. Since graph-based traffic model proposed in this thesis represents the structure of traffic, it can be employed to redefine the meaning of traffic patterns from statistical to structural (also a term from Pattern Recognition community). Structural traffic patterns include different traffic constituents and their inter-links and are represented using time-varying graphs. An algorithm to detect a given structural traffic pattern in the spatio-temporal graph representing traffic is proposed in this thesis. It formalizes this problem as subgraph isomorphism for time-varying graphs. In the end, the performance of the algorithm is tested using various graph parameters.

La Modélisation spatio-temporelle permet la prédiction d’une variable régionalisée à des sites non observés du domaine d’étude, basée sur l’observation de cette variable en quelques sites du domaine à différents temps t donnés. Dans cette thèse, l’approche que nous avons proposé consiste à coupler des modèles numériques et statistiques. En effet en privilégiant l’approche bayésienne nous avons combiné les différentes sources d’information : l’information spatiale apportée par les observations, l’information temporelle apportée par la boîte noire ainsi que l’information a priori connue du phénomène. Ce qui permet une meilleure prédiction et une bonne quantification de l’incertitude sur la prédiction. Nous avons aussi proposé un nouveau critère d’optimalité de plans d’expérience incorporant d’une part le contrôle de l’incertitude en chaque point du domaine et d’autre part la valeur espérée du phénomène. / Spatio-temporal modeling allows to make the prediction of a regionalized variable at unobserved points of a given field, based on the observations of this variable at some points of field at different times. In this thesis, we proposed a approach which combine numerical and statistical models. Indeed by using the Bayesian methods we combined the different sources of information : spatial information provided by the observations, temporal information provided by the black-box and the prior information on the phenomenon of interest. This approach allowed us to have a good prediction of the variable of interest and a good quantification of incertitude on this prediction. We also proposed a new method to construct experimental design by establishing a optimality criterion based on the uncertainty and the expected value of the phenomenon.

Cette thèse présente un cadre de travail d'analyse de trajectoires contenant une phase de prétraitement et un processus d’extraction de trajectoires d’objets mobiles. Le cadre offre des fonctions visuelles reflétant le comportement d'évolution des motifs de trajectoires. L'originalité de l’approche est d’allier extraction de motifs fréquents, extraction de motifs émergents et analyse formelle de concepts pour analyser les trajectoires. A partir des données de trajectoires, les méthodes proposées détectent et caractérisent les comportements d'évolution des motifs. Trois contributions sont proposées : Une méthode d'analyse des trajectoires, basée sur les concepts formels fréquents, est utilisée pour détecter les différents comportements d’évolution de trajectoires dans le temps. Ces comportements sont “latents”, "emerging", "decreasing", "lost" et "jumping". Ils caractérisent la dynamique de la mobilité par rapport à l'espace urbain et le temps. Les comportements détectés sont visualisés sur des cartes générées automatiquement à différents niveaux spatio-temporels pour affiner l'analyse de la mobilité dans une zone donnée de la ville. Une deuxième méthode basée sur l'extraction de concepts formels séquentiels fréquents a également été proposée pour exploiter la direction des mouvements dans la détection de l'évolution. Enfin, une méthode de prédiction basée sur les chaînes de Markov est présentée pour prévoir le comportement d’évolution dans la future période pour une région. Ces trois méthodes sont évaluées sur ensembles de données réelles . Les résultats expérimentaux obtenus sur ces données valident la pertinence de la proposition et l'utilité des cartes produites / This dissertation presents a trajectory analysis framework, which includes both a preprocessing phase and trajectory mining process. Furthermore, the framework offers visual functions that reflect trajectory patterns evolution behavior. The originality of the mining process is to leverage frequent emergent pattern mining and formal concept analysis for moving objects trajectories. These methods detect and characterize pattern evolution behaviors bound to time in trajectory data. Three contributions are proposed: (1) a method for analyzing trajectories based on frequent formal concepts is used to detect different trajectory patterns evolution over time. These behaviors are "latent", "emerging", "decreasing", "lost" and "jumping". They characterize the dynamics of mobility related to urban spaces and time. The detected behaviors are automatically visualized on generated maps with different spatio-temporal levels to refine the analysis of mobility in a given area of the city, (2) a second trajectory analysis framework that is based on sequential concept lattice extraction is also proposed to exploit the movement direction in the evolution detection process, and (3) prediction method based on Markov chain is presented to predict the evolution behavior in the future period for a region. These three methods are evaluated on two real-world datasets. The obtained experimental results from these data show the relevance of the proposal and the utility of the generated maps

This work treats the representation of moving objects and operations over these objects. Intro­duces the support for spatio-temporal data in Oracle Database 10g and presents two designs of moving objects database structure. Upon these designs a database was implemented using the user-defined data types. Sample application provides a graphical output of stored spatial data and allows us to call an implemented spatio-temporal operations. Finally, an evaluation of achieved results is done and possible extensions of project are discussed.

Dans l'Arctique, le risque de transmission de maladies zoonotiques comme la rage est encore une préoccupation pour la santé publique, avec plusieurs cas rapportés chaque année chez différentes espèces animales. L’interface entre la faune sauvage, les animaux domestiques et les humains pour la transmission de maladies sera en augmentation en raison des pressions grandissantes du développement anthropique et du réchauffement climatique. Les interactions directes entre les chiens domestiques des villages nordiques et les renards sauvages, les principales sources d’exposition à la rage, sont des évènements critiques pour l’exposition des humains au virus, mais très peu d’études se sont attardées à ce sujet. Les objectifs de ce projet sont 1- de décrire et de quantifier l’activité spatiale et temporelle des renards et des chiens libres et d’identifier les facteurs anthropiques et environnementaux qui influencent leur présence à proximité et dans les villages nordiques, 2- de quantifier les contacts directs et le potentiel d’interactions entre les renards et les chiens libres afin de mieux identifier les périodes et les zones avec un risque de transmission de la rage, 3- de comparer et discuter des résultats de l’activité des renards et des chiens libres et leur potentiel d’interactions entre les deux villages nordiques à l’étude et 4- d’identifier des méthodes de gestion pour diminuer les opportunités d’interactions entre les renards et les chiens libres. Afin de détecter la présence des deux carnivores, un réseau de caméras automatiques a été installé sur une grille spatiale autour et à l’intérieur de deux villages typiques du Nord, Kuujjuaq (près de la limite des arbres) et Inukjuak (à > 100 km de la limite des arbres). Pour chaque station caméra, différents facteurs anthropiques et environnementaux ont été évalués (distance au dépotoir, distance à l’aéroport, densité d’habitations, densité de chiens de traîneau, distance aux rues, distance à l’eau, indice de végétation). Les contacts directs et les indices d’interaction ont été calculés pour évaluer le potentiel d’interactions entre les renards et les chiens libres. Les opportunités d’interactions entre les renards et les chiens sont plus élevées à l’aube et au crépuscule pendant les mois d'octobre et de novembre en périphérie des deux villages, particulièrement près des chiens de traîneau et légèrement près du dépotoir municipal (KU) et de l’aéroport (IN). Les renards roux et les renards arctiques ont été observés à proximité et dans les deux villages, mais les renards roux sont plus souvent observés à Kuujjuaq (87% des observations) qu’à Inukjuak (renards arctiques : 74% des observations), ce qui reflète également des particularités biotiques et abiotiques uniques à chaque village. Les résultats suggèrent que les opportunités d’interactions entre les renards et les chiens représentent un risque d’exposition à la rage pour les chiens et les humains, et possiblement pour d’autres pathogènes nordiques transmissibles entre les chiens et la faune. Cependant, les évènements de contacts directs interspécifiques renard-chien sont rares et les opportunités d’interactions sont concentrées dans le temps et dans des zones restreintes, ce qui peut aider à cibler des mesures préventives visant à limiter les évènements de transmission. Cette étude fournit la première documentation sur l'activité des renards et leurs interactions avec les chiens libres dans les villages de l'Arctique. L’application d’une approche « Une seule Santé » devrait être utilisée pour prévenir ou diminuer le risque de transmission de la rage entre les renards et les chiens. / In the Arctic, the risk of transmission of zoonotic diseases like rabies is still a public health concern, with several cases reported each year in different animal species. The interface between wildlife, domestic animals and humans for disease transmission will be increasing due to pressures from anthropogenic development and global warming. Direct interactions between domestic dogs in northern communities and wild foxes, the main source of rabies exposure, are critical of human exposure to the virus, but very few studies have focused on this. The objectives of this project are 1- to describe and quantify the spatial and temporal activity of free-ranging dogs and foxes, and identify the anthropogenic and environmental factors that influence their presence near and within northern villages, 2- to quantify direct contacts and the potential for interactions between free-ranging dogs and foxes in order to better identify periods and areas of higher risk of rabies transmission, 3- to compare and contrast dog-fox activity and interactions between the two northern villages under study, and 4- to identify management methods to reduce opportunities for fox-dog interactions. To detect the presence of the two carnivores, we set up a network of automatic cameras near and within two typical northern villages, i.e., Kuujjuaq (near the tree line) and Inukjuak (> 100 km from the tree line). For each camera, different anthropogenic and environmental factors were evaluated (distance to the landfill, distance to the airport, density of dwellings, density of sled dogs, distance to streets, distance to water, vegetation index). Direct contacts and interaction index were calculated to assess the potential for interactions between foxes and free-roaming dogs. Interaction opportunities between foxes and dogs are more likely to occur at dawn and dusk during the months of October and November, and on the outskirts of both villages, particularly near sled dogs and slightly nearer to the landfill (KU) and the airport (IN). Red and Arctic foxes were observed in and around both villages, but red foxes were more frequently observed in Kuujjuaq (87% of observations) while Arctic foxes were more frequent in Inukjuak (74% of observations), which also reflects the biotic and abiotic particularities specific to each village. These results suggest that fox-dog contacts around and within the village are likely, posing a real risk of peri-domestic rabies transmission to dogs and humans, and possibly for other northern pathogens transmissible between wildlife and dogs. Nevertheless, interspecific direct contact events are rare and interaction opportunities are concentrated in time and space, which may help target preventive measures aimed at limiting transmission events. This study provides the first documentation on the activity of foxes and their interactions with dogs and humans in Arctic communities. Considering the potential risk-by-proximity described in our study, a “One Health” approach could be applied to prevent or lower fox-dog rabies transmission.

Le contexte particulier de la pandémie de la COVID-19 a engendré pour tous des bouleversements sociaux et économiques et plusieurs mesures exceptionnelles ont été mises en place, dont celle du couvre-feu, imposée au Québec en date du 9 janvier 2021 à 20 h 00. Les politiques adoptées pour atténuer la propagation de la COVID-19 constituent une expérience sociale sans précédent. La théorie des activités routinières prédit que les mesures qui influencent les activités sociales auront un impact certain sur la criminalité. Le couvre-feu a considérablement réduit les probabilités d’un tel regroupement, du moins pendant une période définie (par exemple, de 20 h 00 à 5 h 00). Il est possible que le couvre-feu ait pu avoir un impact sur la délinquance, mais aussi sur son déplacement dans l'espace et dans le temps. L’objectif de cette recherche est d’évaluer l’impact du couvre-feu imposé en janvier 2021 sur la criminalité dans la ville de Montréal. Plus spécifiquement, ce mémoire vise à évaluer : (1) s’il y a eu une augmentation ou une diminution de la criminalité, tout en examinant l’impact sur les différents types de crimes, (2) les heures de commission des délits et les types de lieux affectés par ces variations. Les analyses de type spatio-temporelles sont basées sur les données officielles de la criminalité du Service de police de la ville de Montréal (SPVM). Alors que la plupart des études disponibles jusqu'à présent se sont penchées sur l'impact du COVID sur le nombre de crimes (enregistrés), celle-ci recherche spécifiquement l'existence de déplacement dans l'espace et dans le temps. Ce mémoire apporte donc une contribution importante à la littérature sur les impacts d’un couvre-feu sur le crime. En effet, les résultats indiquent que la criminalité diminue initialement à la suite de l’imposition du couvre-feu, cependant cette perturbation est temporaire uniquement. De plus, un déplacement temporel est constaté puisque les taux de crimes sont plus élevés dans les heures où la mesure n’est pas en vigueur. Au niveau géographique, il n’y a pas de déplacement spatial de la criminalité observé à la suite du couvre-feu. Il est intéressant pour les décideurs de connaître les impacts de ce type de mesure sur la criminalité. / The particular context of the COVID-19 pandemic has caused social and economic upheavals for all and several exceptional measures have been put in place, including a curfew, imposed in Quebec on January 9, 2021 at 8:00 p.m. The policies adopted to mitigate the propagation of COVID-19 are an unprecedented social experiment. Routine activity theory predicts that measures that influence social activities will significantly impact crime. The curfew has greatly reduced the likelihood of such a gathering, at least for a defined period (e.g., from 8:00 p.m. to 5:00 a.m.). It is possible that the curfew could have impacted not only crime but also its movement in space and time. This research aims to assess the impact of the curfew on crime in the city of Montreal. More specifically, it aims to assess: (1) whether there has been an increase or a decrease in crime while examining the impact on different types of crime, (2) the times of commission of the offences and the types of locations affected by these variations. Spatio-temporal analyses are based on official crime data from the police department of Montreal. While most studies available so far have looked at the impact of COVID on the number of (recorded) crimes, this one specifically seeks the existence of displacement in space and in time. This dissertation contributes significantly to the literature on the impacts of a curfew on crime. Indeed, the results indicate that crime initially decreases following the imposition of the curfew, but this disruption is only temporary. Additionally, a temporal displacement is observed as crime rates are higher during the hours when the curfew is not in effect. There are no indicators of spatial displacement due to the curfew. Understanding the impacts of such measures on crime is important for policymakers.

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

In this work, we present a workflow for semi-automatic extraction of geo-references and motion events from the book 'The Travels of Marco Polo'. These are then used to create 3D renderings of the space and movement which allows readers to visually trace Marco Polo's route themselves to provide the exprience of the entirety of the journey

L'apparition de structures spatiales est un phénomène universel. En optique non linéaire, générer des structures transverses et contrôler leur dynamique est important non seulement d'un point de vue fondamental mais aussi d'un point de vue des applications. Ce travail de thèse s'inscrit dans cette logique de caractérisation et manipulation des structures spatiales optiques, engendrées dans une expérience de valve à cristaux liquides. Une première partie est consacrée aux effets de forçages spatiaux sur la propagation de fronts, induits avec un modulateur spatial de lumière. Une étude unidimensionnelle, incluant des comparaisons avec des modèles analytiques et des résultats numériques, montre l'existence d'une région d'agrafage à l'intérieur de laquelle des états localisés de taille différente peuvent être générés. Une extension à deux dimensions est aussi présentée pour différentes géométries du forçage spatial. La seconde partie s'intéresse aux effets d'une rétroaction non locale sur les structures localisées, apparaissant en présence simultanée de diffraction et d'interférence de polarisation. Dans le cas d'un effet de translation, un phénomène d'advection des structures est observé, associé à l'apparition de singularités de phase dans leur sillage. Au-delà d'un certain taux de translation, un autre régime est atteint avec une périodicité le long de la direction de translation. Dans le cas où rotation et translation sont présentes simultanément, les modes d'auto-organisation des structures localisées présentent des analogies avec certains modes de croissance des végétaux. L'influence des différents paramètres, dont la rotation, est caractérisée sur les motifs obtenus.