Cette thèse propose une infrastructure pour la spécification de gestionnaires de présentations multimédias spatio-temporelles (JAGUAR). Un gestionnaire assure la définition, le stockage, l'interrogation et la mise en forme des présentations qui sont stockées dans un système de gestion de bases de données multimédias. Les gestionnaires spécifiés servent de médiateurs entre des applications multimédias et des sources hétérogènes d'objets réparties et accessibles au travers du Web (via leur URL). Les objets gérés par un gestionnaire pour un ensemble d'applications sont décrits par un schéma de données qui associe à chaque type une présentation par défaut. Ainsi ce schéma définit la manière dont les objets sont vus par les applications. Un modèle spatio-temporel a été défini pour traiter de manière homogène les objets intégrés dans les présentations. Ce modèle permet également de décrire un objet composé en mettant en évidence les relations spatio-temporelles entre ses composants. Nous proposons également le langage OQLiST qui intègre des opérateurs spatiaux et temporels pour la spécification et l'interrogation de présentations. Ainsi, le langage et le modèle permettent de spécifier, d'interroger et de représenter de manière homogène les descriptions inter et intra-médias. Un prototype de gestionnaire a été implanté pour valider l'infrastructure JAGUAR. Il a été adapté à la construction d'applications sur des plates-formes SMIL et Java Media Framework (JMF). Ce gestionnaire a été utilisé pour la spécification et la mise en oeuvre d'une application touristique. Il a également été employé pour spécifier un outil de visualisation d'objets stockés dans un entrepo>t de données.

abstract: In today's world, unprecedented amounts of data of individual mobile objects have become more available due to advances in location aware technologies and services. Studying the spatio-temporal patterns, processes, and behavior of mobile objects is an important issue for extracting useful information and knowledge about mobile phenomena. Potential applications across a wide range of fields include urban and transportation planning, Location-Based Services, and logistics. This research is designed to contribute to the existing state-of-the-art in tracking and modeling mobile objects, specifically targeting three challenges in investigating spatio-temporal patterns and processes; 1) a lack of space-time analysis tools; 2) a lack of studies about empirical data analysis and context awareness of mobile objects; and 3) a lack of studies about how to evaluate and test agent-based models of complex mobile phenomena. Three studies are proposed to investigate these challenges; the first study develops an integrated data analysis toolkit for exploration of spatio-temporal patterns and processes of mobile objects; the second study investigates two movement behaviors, 1) theoretical random walks and 2) human movements in urban space collected by GPS; and, the third study contributes to the research challenge of evaluating the form and fit of Agent-Based Models of human movement in urban space. The main contribution of this work is the conceptualization and implementation of a Geographic Knowledge Discovery approach for extracting high-level knowledge from low-level datasets about mobile objects. This allows better understanding of space-time patterns and processes of mobile objects by revealing their complex movement behaviors, interactions, and collective behaviors. In detail, this research proposes a novel analytical framework that integrates time geography, trajectory data mining, and 3D volume visualization. In addition, a toolkit that utilizes the framework is developed and used for investigating theoretical and empirical datasets about mobile objects. The results showed that the framework and the toolkit demonstrate a great capability to identify and visualize clusters of various movement behaviors in space and time. / Dissertation/Thesis / Ph.D. Geography 2011

Cette thèse a été conduite dans le cadre d’une convention industrielle avec SNCF Réseau. Elle se situe dans le domaine de la géovisualisation d’informations spatio-temporelles, et porte plus particulièrement sur l’élaboration de méthodes de visualisation cartographiques adaptées à l’analyse des impacts des inondations sur le système ferroviaire. Les événements historiques sont une source d’informations importante pour la compréhension et la gestion des risques naturels. La cartographie s’est imposée comme un outil clé pour appréhender les risques dans leurs contextes territoriaux. Mais l’élaboration de visualisations cartographiques qui soient lisibles tout en restituant la complexité des processus survenus lors d’une catastrophe naturelle n’est pas aisée. Les verrous principaux sont la nécessité de représenter à la fois les dimensions spatiales et temporelles des événements issus de risques, le besoin de visualiser les effets dominos, qui conduisent à amplifier les dommages, et la volonté d’adapter les représentations aux besoins et aux capacités cognitives des utilisateurs. Ce travail a conduit à quatre contributions. La première contribution a consisté à formaliser les récits d’inondations dans une ontologie de domaine, qui décrit à la fois les événements issus d’inondations, les effets dominos et leurs impacts sur le système ferroviaire et les mesures de réaction pour ramener le système ferroviaire à l’état d’équilibre. Cinq cas d’inondations historiques ont été instanciés dans le modèle. Leur étude a permis de formuler des principes sémiologiques génériques pour cartographier les récits d’inondations, ce qui constitue la deuxième contribution. La troisième contribution est la production d’une interface de géovisualisation intégrant des représentations graphiques innovantes pour visualiser les temporalités associées aux événements. Cette interface de géovisualisation a fait l’objet d’une expérimentation auprès des experts ferroviaires. Les résultats ont validé les propositions relatives à la représentation du temps mais ont infirmé les propositions de visualisation des effets dominos. Suite à l’analyse des résultats, la quatrième contribution consiste en un modèle de protocole expérimental réutilisable, adapté au test d’interfaces de géovisualisation. / This research was led in an industrial partnership with SNCF Réseau. In the field of geovisualization of spatio-temporal information, it focuses on developing cartographical visualization methods adapted to the analysis of the impacts of floods on the railway system.Historical events are of great help to understand and manage natural risks. Cartography became a key tool to analyze risks in their territorial contexts. But making maps which remain legible while showing all the complexity of risk processes that occurred during natural disaster is not easy. The main challenges are the need to represent both the temporal and the spatial dimensions of risk events, the need to visualize domino-effect, because they often lead to worsen damages, and the will to adapt representations to the cognitive capacities of users.This research resulted in four contributions. The first one is the formalization of flood narratives in a domain ontology, which describes flood events, domino-effects, their impacts on the railway system and also response measures to restore the system. Five case studies of historical floods were instantiated in the model. Resulting from their study, the second contribution consists in generic semiology principles to visualize the narratives of floods on maps. The third contribution is a geovisualization interface, which includes original graphical representations to visualize the temporal features associated with flood events. This geovisualization interface was tested in an experiment with expert users of the railway field. Results confirmed the proposals of representation of time but disconfirm proposals of visualization of domino effects. The analysis of results led to the fourth contribution, which consists in a reusable model of an experimental procedure that is adapted to test geovisualization interfaces.

Cette thèse résume une démarche intégrée visant à évaluer l’exposition humaine et ses variations spatio-temporelles en cas de tsunami dans une zone urbaine littorale en Indonésie, ainsi que la capacité d’évacuation vers des refuges. Ce travail de recherche systématise des méthodes permettant d’estimer la quantité de population présente heure par heure durant n’importe quel jour de la semaine et de l’année, à une échelle très fine, dans une zone urbaine. Il se fonde pour cela sur une hypothèse de rythme de vie contrôlant les activités et donc la distribution de la population. L’heure d’arrivée d’un tsunami étant imprévisible, ces informations sont très importantes pour améliorer les programmes de réduction du risque. Cette démarche permet ainsi de dégager des scénarios types de distribution de la population, utilisés pour ensuite évaluer la capacité d’évacuation de ces populations. Le modèle de simulation dynamique issu de cette recherche permet de mesurer l’accessibilité des zones selon certains scénarios, et de proposer des améliorations pour une meilleure préparation de la protection des civils. / This dissertation summarizes an integrated approach whose aim is to assess the human exposure and its spatial and temporal variations in the event of a tsunami in a costal urban zone of Indonesia, as well as the capacity to join evacuation shelters for populations under threat. This research systematizes methods to estimate the amount of people present hour by hour during any day of the week and the year, at a very fine scale, in an urban area. It uses a hypothesis about a common rhythm of life which controls the activities and therefore the distribution of the Padang inhabitants. Considering that time of a tsunami occurrence is impossible to estimate, this information is very important to improve risk reduction programs. This approach allows in particular identifying various types of scenarios for the distribution of the population that can then be used to evaluate the evacuation capacity of these populations. A dynamic simulation model resulting from this research allows for the measurement of the accessibility of shelters following these scenarios. The analysis of the results suggests improvements for a better preparation on the part of authorities to protect civilians.

Les Hydrocarbures Aromatiques polycycliques (HAP) sont des polluants organiques persistants, dont la faible disponibilité dans les sols historiquement contaminés limite leur biodégradation. La capacité des plantes à favoriser l’élimination de ces polluants par l’action des microorganismes associés à leur rhizosphère a été montrée (rhizodégradation). Toutefois les résultats sont variables, suggérant la variabilité spatio-temporelle des processus. Des études à différentes échelles de temps et d’espace, utilisant des microcosmes et des dispositifs in situ ont été menées pour préciser ces phénomènes. L’étude de la variabilité spatiale des HAP et de la diversité bactérienne a été menée au sein de deux rhizosphères contrastées (ray-grass et luzerne), à l’échelle centimétrique après 37 jours de culture sur un sol de friche industrielle. Les résultats ont montré une spatialisation de la teneur en sucre et du pH, de la diversité bactérienne et de l’abondance microbienne, spécifique de l’espèce végétale, mais sans structuration de la teneur en HAP. L’étude de la variabilité temporelle de ces processus a révélé la dissipation en 6 jours des polluants biodisponibles ainsi qu’un effet positif des plantes par rapport au sol nu sur la dissipation des HAP et sur l’expression des gènes de HAP-dioxygénase. Une étude à plus long terme (6 ans) et in situ a montré que le couvert végétal ralentit la dissipation des HAP et influencent fortement la diversité microbienne, tout comme certains paramètres édaphiques. L’ensemble de ces résultats montre l’importance de la biodisponibilité des HAP qui conditionne leur dissipation, et de la dynamique des communautés microbiennes dans la rhizosphère / Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAH) are persistent organic pollutants in soil, whose degradation in aged-contaminated soil is limited by their low bioavailability. The ability of plants to promote pollutant dissipation through the action of rhizosphere microorganisms has been shown (rhizodegradation). However contrasted results were obtained suggesting spatio-temporal variability of processes. Different experiments, with different time and space scales, using microcosm and field trials were achieved to precise phenomena. Study of spatial variability of PAH and bacterial diversity were done in two-contrasted rhizospheres (ryegrass and alfalfa) at centimeter scale after 37 days of plant growth, on a wasteland aged contaminated soil Results showed spatial structuration of sugar content, pH, bacterial diversity and microbial density, depending on plant species, but no vertical gradient was observed for PAH concentration. Study of temporal variability of processes showed dissipation of bioavailable fraction of pollutant in just 6 days and in comparison with bare soil, a positive impact of plant was shown on PAH dissipation and on expression of PAH dioxygenase genes. A long-term study (over 6 years) in a field trial revealed that plant cover slowed down PAH dissipation and impacted bacterial and fungal diversity as edaphic parameters. All these results underlined the importance of PAH bioavailability for the dissipation process and of spatio-temporal dynamic of microbial community, in the rhizosphere

Le problème de la stéréovision à partir de caméras multiples calibrées capturant une scène fixe est étudié depuis plusieurs décennies. Les résultats présentés dans le benchmark de stéréovision proposé par Strecha et al., attestent de la qualité des reconstructions obtenues. En particulier, les travaux du laboratoire IMAGINE, mènent à des résultats visuellement impressionnant. Aussi, il devient intéressant de calibrer des scènes de plus en plus vastes, afin d'appliquer ces algorithmes de stéréovision de façon optimale. Trois objectifs essentiels apparaissent : – La précision de la calibration doit être améliorée. En effet comme pointé par Yasutaka Furukawa, même les benchmarks de stéréovision fournissent parfois des caméras bruitées à la précision imparfaite. Un des moyen d'améliorer les résultats de stéréovision est d'augmenter la précision de la calibration. – Il est important de pouvoir prendre en compte les cycles dans le graphe des caméras de façon globale. En effet la plupart des méthodes actuelles sont séquentielles, et dérivent. Ainsi ces méthodes ne garantissent pas, pour une très grande boucle, de retrouver cette configuration cyclique, mais peuvent plutôt retrouver une configuration des caméras en spirale. Comme on calibre des réseaux d'images, de plus en plus grand, ce point est donc crucial. – Pour calibrer des réseaux d'images très grands, il convient d'avoir des algorithmes rapides. Les méthodes de calibration que nous proposons dans la première partie, permettent de calibrer des réseaux avec une précision très proche de l'état de l'art. D'autre part elle permettent de gérer les contraintes de cyclicité par le biais d'optimisations linéaires sous contraintes linéaires. Ainsi ces méthodes permettent de prendre en compte les cycles et bénéficient de la rapidité de la programmation linéaire. Enfin, la recherche en stéréovision étant arrivée à maturité, il convient de s'intéresser à l'étape suivante, à savoir la reconstruction spatio-temporelle. La méthode du laboratoire IMAGINE représentant l'état de l'art en stéréovision, il est intéressant de développer cette méthode et de l'étendre à la reconstruction spatio-temporelle, c'est-à-dire la reconstruction d'une scène dynamique capturée par un dôme de caméras. Nous verrons cette méthode dans la seconde partie de ce manuscrit / The issue of retrieving a 3D shape from a static scene captured with multiple view point calibrated cameras has been deeply studied these last decades. Results presented in the stereovision benchmark made by Strecha et al., show the high quality of state of the art methods. Particularly, works from IMAGINE laboratory lead to impressive results. So, it becomes convenient to calibrate wider and wider scenes, in order to apply these stereovision algorithms to large scale scenes. Three main objectives appear : – The calibration accuracy should be improved. As stated by Yasutaka Furukawa, even stereovision benchmarks use noisy cameras. So one obvious way to improve stereovision, is to improve camera calibration. – It is crucial to take cycles into account in cameras graph in a global way. Most of nowadays methods are sequential and so present a drift. So these methods do not offer the guarantee to retrieve the loopy configuration for a loop made of a high number of images, but retrieve a spiral configuration. As we aim to calibrate wider and wider cameras networks, this point becomes quite crucial. – To calibrate wide cameras networks, having quick and linear algorithms can be necessary. Calibration methods we propose in the first part, allow to calibrate with an accuracy close to state of the art. Moreover, we take cyclicity constraints into account in a global way, with linear optimisations under linear constraints. So these methods allow to take cycle into account and benefit from quickness of linear programming. Finally, sterovision being a well studied topic, it is convenient to concentrate on the next step, that is, spatio-temporal reconstruction. The IMAGINE' stereovision method being the state of the art, it is interesting to extend this method to spatio-temporal reconstruction, that is, dynamique scene reconstruction captured from a dome of cameras

Notre recherche se situe dans le cadre du projet QWECI (Quantifying Weather and Climate Impacts on Health in Developing Countries, UE FP7) en partenariat avec l’UCAD, le CSE et l’IPD, autour de la thématique environnement-santé avec comme cas pratique les maladies à vecteurs au Sénégal et plus particulièrement la Fièvre de la Vallée du Rift (FVR). La santé des populations humaines et animales est souvent fortement influencée par l’environnement. D’ailleurs, la recherche sur les facteurs de propagation des maladies à transmission vectorielle, telle que la FVR, prend en compte cette problématique dans sa dimension aussi bien physique que socio-économique. Apparue en 1912-1913 au Kenya, la FVR est une anthropo-zoonose virale répandue dans les régions tropicales qui concerne principalement les animaux mais dont les hommes peuvent aussi être touchés. Au Sénégal, la zone à risque concerne en majorité la vallée du fleuve Sénégal et la zone sylvo-pastorale du Ferlo. Bien que de climat sahélien, le Ferlo regorge de nombreuses mares qui sont des sources d’approvisionnement en eau pour les hommes et le bétail mais également les gîtes larvaires pour les vecteurs potentiels de la FVR. La maîtrise de la FVR, carrefour de trois (03) grands systèmes (agro-écologique, pathogène, économique/sanitaire/social), implique nécessairement la prise en compte de plusieurs paramètres si l’on veut d’abord comprendre les mécanismes d’émergence mais aussi envisager le travail de modélisation du risque. Notre travail porte sur le processus décisionnel pour quantifier l’utilisation de données sanitaires et environnementales dans l’évaluation de leur impact pour le suivi de la FVR. Les équipes de recherche impliquées produisent des données lors de leurs enquêtes de terrains et des analyses de laboratoire. Ce flot de données croissant devrait être stocké et préparé à des études corrélées grâce aux nouvelles techniques de stockage que sont les entrepôts de données. A propos de l’analyse des données, il ne suffit pas de s’appuyer seulement sur les techniques classiques telles que les statistiques. En effet, la valeur ajoutée de contribution sur la question s’oriente vers une analyse prédictive combinant à la fois les techniques agrégées de stockage et des outils de traitement. Ainsi, pour la découverte d’informations, nouvelles et pertinentes à priori non évidentes, il est nécessaire de s’orienter vers la fouille de données. Par ailleurs, l’évolution de la maladie étant fortement liée à la dynamique spatio-temporelle environnementale des différents acteurs (vecteurs, virus et hôtes), cause pour laquelle nous nous appuyons sur les motifs spatio-temporels pour identifier et mesurer certaines interactions entre les paramètres environnementaux et les acteurs impliqués. Grâce au processus décisionnel, les résultats qui en découlent sont multiples :i. suivant la formalisation de la modélisation multidimensionnelle, nous avons construit un entrepôt de données intégré qui regroupe l’ensemble des objets qui participent à la gestion du risque sanitaire – ce modèle peut être généralisé aux maladies à vecteurs ;ii. malgré une très grande variété de moustiques, les Culex de type neavei et les Aedes de type ochraceus et vexans sont les vecteurs potentiels de la FVR les plus présents dans la zone d’étude et ce, durant la saison des pluies, période la plus sujette à des cas suspects ; la période à risque reste quand même le mois d’octobre ;iii. les mares analysées ont quasiment le même comportement, mais des variations significatives subsistent par endroits.Ce travail de recherche démontre une fois de plus l’intérêt pour la mise en évidence des relations entre les données environnementales et la FVR à partir de méthodes de fouille de données, pour la surveillance spatio-temporelle du risque d’émergence. / Our research is in part of the QWeCI european project (Quantifying Weather and Climate Impacts on Health in Developing Countries, EU FP7) in partnership with UCAD, the CSE and the IPD, around the theme of environmental health with the practical case on vector-borne diseases in Senegal and particularly the Valley Fever (RVF). The health of human and animal populations is often strongly influenced by the environment. Moreover, research on spread factors of vector-borne diseases such as RVF, considers this issue in its dimension both physical and socio-economic. Appeared in 1912-1913 in Kenya, RVF is a widespread viral anthropo-zoonosis in tropical regions which concerns animals but men can also be affected. In Senegal, the risk area concerns mainly the Senegal River Valley and the forestry-pastoral areas Ferlo. With a Sahelian climate, the Ferlo has several ponds that are sources of water supply for humans and livestock but also breeding sites for potential vectors of RVF. The controlling of the RVF, which is crossroads of three (03) large systems (agro-ecological, pathogen, economic/health/social), necessarily entails consideration of several parameters if one wants to first understand the mechanisms emergence but also consider the work on risk modeling. Our work focuses on the decision making process for quantify the use of health data and environmental data in the impact assessment for the monitoring of RVF. Research teams involved produce data during their investigations periods and laboratory analyzes. The growing flood of data should be stored and prepared for correlated studies with new storage techniques such as datawarehouses. About the data analysis, it is not enough to rely only on conventional techniques such as statistics. Indeed, the contribution on the issue is moving towards a predictive analysis combining both aggregate storage techniques and processing tools. Thus, to discover information, it is necessary to move towards datamining. Furthermore, the evolution of the disease is strongly linked to environmental spatio-temporal dynamics of different actors (vectors, viruses, and hosts), cause for which we rely on spatio-temporal patterns to identify and measure interactions between environmental parameters and the actors involved. With the decision-making process, we have obtained many results :i. following the formalization of multidimensional modeling, we have built an integrated datawarehouse that includes all the objects that are involved in managing the health risk - this model can be generalized to others vector-borne diseases;ii. despite a very wide variety of mosquitoes, Culex neavei, Aedes ochraceus and Aedes vexans are potential vectors of FVR. They are most present in the study area and, during the rainy season period which is most prone to suspected cases; the risk period still remains the month of October;iii. the analyzed ponds have almost the same behavior, but significant variations exist in some points.This research shows once again the interest in the discovery of relationships between environmental data and the FVR with datamining methods for the spatio-temporal monitoring of the risk of emergence.

L'humidité du sol est une variable climatique essentielle dont le suivi à l'échelle globale est possible grâce à des instruments micro-ondes à bord des satellites. La précision de ces estimations est validée par comparaison directe aux mesures au sol. Tandis que les estimations satellitaires ont des résolutions allant de 30 à 100 km, les capteurs in situ sont généralement représentatifs d'une zone de quelques centimètres (résolution ponctuelle). Cette différence entre l'échelle spatiale des estimations satellitaires et in situ impacte le processus de validation et les statistiques obtenues à un niveau qui n'est pas connu actuellement. Cette thèse vise à améliorer la connaissance de l'impact du changement d'échelle spatiale, ainsi qu'à fournir des méthodes d'évaluation de celle-ci applicables à toute zone de validation. Pour ce faire, la relation entre les échelles spatiales et temporelles a été étudiée. Des séries modélisées et mesurées sur des régions différentes du globe ont été décomposées en échelles de temps allant de 0,5 et 128 jours, en utilisant des transformées en ondelettes. La représentativité spatiale des mesures à résolution ponctuelle a ensuite été évaluée, par échelle de temps, avec 4 approches différentes : l'analyse de la stabilité temporelle, la triple colocation, le pourcentage de zones corrélées (CArea) et une nouvelle approche utilisant des corrélations basées sur des ondelettes (WCor). De plus, l'incertitude d'échantillonnage a été évaluée séparément avec des approches bootstrap et des simulations de Monte Carlo de séries à résolution ponctuelle. À l'issue de ces expériences, il y a été constaté que la moyenne des valeurs de représentativité spatiale obtenues tend à augmenter avec l'échelle de temps, mais aussi leur dispersion. Cela implique que certaines stations ont de vastes zones de représentativité à des échelles saisonnières, tandis que d'autres ne l'ont pas. Aux échelles sous-hebdomadaires, toutes les stations présentaient de très petites zones de représentativité. Enfin, l'impact de l'incertitude d'échantillonnage s'est avéré assez important dans les métriques de validation satellitaire. / Soil moisture is an essential climate variable that is globally monitored with the help of satellite borne microwave instruments. The accuracy of satellite soil moisture estimations is assessed by direct comparison to in situ measurements. While satellite estimates have a resolution ranging between 30 and 100 km, in situ sensors typically measure over an area of a few centimetres (point resolution). This spatial scale mismatch between satellite and in situ soil moisture estimates impairs the validation process and the respective summary statistics to an extent that is not currently known. This thesis aims at improving the knowledge of the spatial scale mismatch, as well as providing methods for its assessment applicable to any validation area. To this end, the connection between the SM spatial and time scales was investigated. Modelled and measured soil moisture series at different regions of the globe were decomposed into time scales ranging from 0.5 to 128 days, using wavelet transforms. The spatial representativeness of the point measurements was then assessed, on a per time scale basis, with 4 different approaches: temporal stability analysis, triple collocation, the percentage of correlated areas (CArea) and a new approach that uses wavelet- based correlations (WCor). Moreover, one of the components of the mismatch, the sampling uncertainty, has been assessed separately with bootstrap and Monte Carlo simulations of point-support series. It was found that the average of the spatial representativeness values tends to increase with the time scales but so does their dispersion. This implies that some stations had large representativeness areas at seasonal scales, while others do not. At sub-weekly scales, all stations exhibited very small representativeness areas. Finally, the sampling uncertainty has been observed to have a considerable impact on satellite validation statistics.

Les bactéries sont une composante indissociable des réseaux de distribution d’eau potable qui, en les colonisant, forment des communautés complexes. Il est émis l’hypothèse que des variations de structure et de composition de ce microbiome pourraient refléter des changements de la qualité de l’eau liés à différents phénomènes (stagnation, biocorrosion, changement de pression, ...). Une importante campagne de prélèvements menée sur le réseau d’eau potable de Paris a permis d’apprécier la dynamique de ces communautés bactériennes selon trois méthodes différentes : la description de la communauté par metabarcoding, la culture de la flore hétérotrophe totale et la quantification par PCR de trois pathogènes opportunistes, Mycobacterium spp. L. pneumophila, et P. aeruginosa. Cette étude a mis en évidence une certaine diversité au sein des communautés bactériennes de l’eau potable malgré une prédominance des genres Hyphomicrobium et Phreatobacter. Les méthodes de culture et de PCR quantitative mettent également à jour l’importance écologique du genre Mycobacterium. L’intégration aux analyses des paramètres spatio-temporels et physico-chimiques de l’eau potable a permis de constater une relative stabilité des communautés bactériennes. Cependant, suite à d’importants évènements climatiques, des variations dans la structure des communautés sont visibles sans conséquence sur la qualité sanitaire de l’eau. Ces travaux suggèrent que l’utilisation en parallèle de différentes méthodologies, et notamment l’apport du metabarcoding, permet d’améliorer la connaissance sur le réseau de distribution d’eau potable et de mieux observer des changements fins, invisibles aux méthodes classiques. / Bacteria are an indivisible component of drinking water distribution systems which, by colonizing them, form complex communities. It is assumed that variations in the structure and composition of this microbiome could reflect a change in water quality related to different events (stagnation, biocorrosion, pressure change, etc.). A major sampling campaign was conducted within the Paris drinking water distribution systems allowing to assess the diversity and the dynamic of these bacterial communities using three different methods: description of the community by metabarcoding, heterotrophic plate count and quantification by PCR of three opportunistic pathogens, Mycobacterium spp. L. pneumophila, and P. aeruginosa. This study revealed some diversity within the drinking water bacterial communities. Culture and quantitative PCR methods also reveal the ecological importance of the Mycobacterium genus. The integration of spatio-temporal and physico-chemical parameters of drinking water into analyses has highlighted a relative stability of bacterial communities. However, variations in the structure of the communities are visible following important climatic events, without consequences on the sanitary quality of the water. Altogether, our work suggests that the use in parallel of different methodologies, particularly metabarcoding, has improved our knowledge of the bacterial communities within the Paris drinking water distribution systems and better observe subtle changes, invisible to conventional methods.

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