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

Les données permettant de décrire des phénomènes spatio-temporels sont de plus en plus nombreuses. Ces nouvelles données peuvent alors être éloignées de celles habituellement observées pour l'étude de certains phénomènes. Leur analyse, selon une approche hypothético-déductive telle qu'elle est majoritairement effectuée en statistique et dans les SIG, peut ainsi passer sous silence certaines informations insoupçonnées, mais pertinentes, sur les dynamiques de ces phénomènes spatio-temporels.Il peut alors être intéressant de simplement donner à voir les données, pour observer ce qu'elles ont à montrer, avant de les analyser. Ce principe est celui de l'analyse exploratoire: le procédé est de permettre à un utilisateur d'effectuer une exploration libre des données, au moyen de représentations visuelles, afin de mettre en lumière des structures ou des relations insoupçonnées. Aujourd'hui, l'analyse exploratoire est notamment possible au moyen d'environnements de visualisation, intégrant différentes représentations graphiques et cartographiques interactives.Les environnements de visualisation sont majoritairement développés de manière ad hoc, dans le cadre d'une thématique particulière. Or l'émergence constante de nouvelles données incite à promouvoir des méthodes d'analyse applicables à des phénomènes de différentes natures. En fonction de la problématique dans laquelle s'insèrent ces derniers, les dynamiques sur lesquelles va se focaliser l'analyse diffèrent. Analyser un phénomène météorologique dans un but de prévision implique de s’intéresser aux récurrences cycliques du phénomène. Analyser l'évolution d'une population pour la mise en place de politiques publiques implique d’analyser ce phénomène sur le temps long et selon différentes zones de l’espace.Notre objectif est de proposer une méthode d'analyse exploratoire des phénomènes spatio-temporels et de leurs dynamiques, indépendante du thème traité. Pour cela, nous proposons un environnement de géovisualisation, GrAPHiST (Géovisualisation pour l'Analyse des PHenomenes Spatio-Temporels), permettant l'analyse de différentes dynamiques, selon différentes échelles spatiales et temporelles (linéaires ou cycliques). Développer cet environnement implique de s’interroger sur la modélisation du changement dans l’espace, la nature des dynamiques spatio-temporelles à étudier, et les outils visuels et interactifs permettant de les identifier.Ainsi, les contributions de notre recherche se situent à plusieurs niveaux :- une modélisation générique des phénomènes spatio-temporels, sous la forme de séries événementielles;- de nouvelles méthodes de représentations graphiques et interactives, autorisant la recherche et l'identification des dynamiques spatio-temporelles, notamment: l'introduction de diagrammes temporels interactifs permettant la recherche visuelle de récurrences cycliques dans les données spatio-temporelles; l'utilisation de règles de symbologie permettant la visualisation des relations entre les composantes temporelle et spatiale des phénomènes; de nouvelles méthodes de représentations des agrégats d'événements proches, permettant d'identifier des structures dans leur distribution spatio-temporelle;- la formalisation d’une approche d'analyse exploratoire des dynamiques spatio-temporelles, déclinée en plusieurs scénarios selon l’objectif poursuivi.Nous validons notre approche en l'appliquant à l'analyse de différents jeux de données. L'objectif est de vérifier la possibilité d'identifier des dynamiques, relatives au temps linéaire ou cyclique, au moyen de GrAPHiST, et d'illustrer le caractère générique de l'approche, ainsi que les opportunités d'analyse offertes par l'environnement. / Datasets allowing the description of spatio-temporal phenomena are becoming ever more numerous. These new data can be very different from those usually observed for studying spatio-temporal phenomena. An analysis through a hypothetico-deductive approach, like is mainly done in statistic and GIS domains, can ignore some unsuspected, but relevant, information about the dynamics of these spatio-temporal phenomena.It can be interesting then, to just present the data, to observe what they have to show, before analysing them. This is the principle of the exploratory data analysis: the process is to allow a user to freely explore data, through visual representations, in order to highlight unsuspected structures or relationships. Today, exploratory analysis is possible through visualization environments, which integrate different graphic or cartographic interactive representations.Visualization environments are mainly developed in an ad hoc manner, in the context of a particular thematic field. However, the constant appearance of new data encourages promoting analysis methods, which could be applied to several types of phenomena. According to the domain related to these phenomena, the analysis will be focused on different dynamics. Analysing a meteorological phenomenon, in a forecasting purpose, implies a focus on the cyclic recurrences of the phenomenon. Analysing the increase of a population, for the purpose of deciding public policies, implies an analysis of the phenomenon on a long-term, through different spatial areas.Our objective is to propose a method for the exploratory analysis of spatio-temporal phenomena and their dynamics, which would be independent of the topic. In order to achieve this, we propose a geovisualization environment, GrAPHiST (Géovisualisation pour l'Analyse des PHenomenes Spatio-Temporels; Geovisualization for spatio-temporal phenomena analysis), allowing the analysis of several dynamics, through different spatial and temporal (linear or cyclic) scales. Developing this environment implies to focus on how spatial changes are modelled, on the nature of the spatio-temporal dynamics we have to study, and on the visual and interactive tools, which allow the identification of these dynamics.So, the contributions of our research can be found at several levels:a generic modelling approach of spatio-temporal phenomena, in the form of event series;new graphical and interactive representation methods, which allow the searching and the identification of spatio-temporal dynamics, including: the introduction of interactive temporal diagrams, which allow the visual searching of cyclic recurrences in spatio-temporal data; the use of symbology rules, which allow the visualization of relationships between the spatial and temporal components of phenomena; new methods to represent aggregated closed events, which allow to identify structures in their spatio-temporal distribution;the formalization of an exploratory approach for the spatio-temporal dynamics analysis, divided into several scenarios, according to the purpose of the analysis.We validate our proposition by applying it to the analysis of several datasets. The objective is to verify the possibility to identify dynamics, related to linear or cyclic time, through the use of GrAPHiST, and to illustrate the generic aspect of the approach, as well as the analysis opportunities given by the environment.

Les techniques habituelles d'indexation de vidéos passent généralement par une phase d'apprentissage qui nécessite préalablement la constitution d'une base d'apprentissage. Même si la taille de cette base est souvent réduite, la phase d'annotation réalisée par un expert de l'application est souvent longue et fastidieuse. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé un dispositif qui permet de pré-sélectionner un ensemble de prototypes susceptibles de contenir le concept qui doit apparaître dans la base d'apprentissage. Cette base réduite de prototypes sera ensuite annotée par l'expert. Nous nous sommes intéressés à des concepts temporels, ce qui nous a amené à étudier particulièrement des caractéristiques liées au mouvement, comme les points d'intérêt spatio-temporels (STIP Spatial Temporal Interest Points). D'autres caractéristiques ont aussi été utilisées concernant la couleur et la présence de formes particulières. Ces caractéristiques sont ensuite exploitées pour structurer la base de vidéos en briques spatio-temporelles homogènes. Cette structuration correspond à une sorte de segmentation de la base en fonction de chacune des caractéristiques. La liaison entre le concept à définir et les briques extraites de la base est en lien avec le fossé sémantique bien connu dans la problématique d'indexation automatique. La création de ce lien nécessite l'utilisation de la connaissance de l'expert de l'application sur le concept. Nous avons développé un système dans lequel cette connaissance est extraite par un système de questions/réponses. Les couples de questions/réponses permettent de sélectionner des briques répondant à la contrainte, de définir des relations entre certaines briques, et en- fin de naviguer dans l'arborescence des questions. Des tests ont été réalisés sur des bases de vidéos de provenances diverses telles que des vidéos provenant d'émissions de télévision, de films d'animation, ou encore des vidéos de laboratoire disponibles sur le net, ou réalisées par nos soins. Ces tests montrent les performances satisfaisantes mais aussi les limites de l'approche et ouvrent des perspectives intéressantes, particulièrement sur les aspects collaboratifs et les aspects adaptatifs qui permettraient de capitaliser les connaissances des experts applicatifs et rendraient le système plus efficient.

Les techniques habituelles d'indexation de vidéos passent généralement par une phase d'apprentissage qui nécessite préalablement la constitution d'une base d'apprentissage. Même si la taille de cette base est souvent réduite, la phase d'annotation réalisée par un expert de l'application est souvent longue et fastidieuse. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé un dispositif qui permet de pré-sélectionner un ensemble de prototypes susceptibles de contenir le concept qui doit apparaître dans la base d'apprentissage. Cette base réduite de prototypes sera ensuite annotée par l'expert. Nous nous sommes intéressés à des concepts temporels, ce qui nous a amené à étudier particulièrement des caractéristiques liées au mouvement, comme les points d'intérêt spatio-temporels (STIP Spatial Temporal Interest Points). D'autres caractéristiques ont aussi été utilisées concernant la couleur et la présence de formes particulières. Ces caractéristiques sont ensuite exploitées pour structurer la base de vidéos en briques spatio-temporelles homogènes. Cette structuration correspond à une sorte de segmentation de la base en fonction de chacune des caractéristiques. La liaison entre le concept à définir et les briques extraites de la base est en lien avec le fossé sémantique bien connu dans la problématique d'indexation automatique. La création de ce lien nécessite l'utilisation de la connaissance de l'expert de l'application sur le concept. Nous avons développé un système dans lequel cette connaissance est extraite par un système de questions/réponses. Les couples de questions/réponses permettent de sélectionner des briques répondant à la contrainte, de définir des relations entre certaines briques, et enfin de naviguer dans l'arborescence des questions. Des tests ont été réalisés sur des bases de vidéos de provenances diverses telles que des vidéos provenant d'émissions de télévision, de films d'animation, ou encore des vidéos de laboratoire disponibles sur le net, ou réalisées par nos soins. Ces tests montrent les performances satisfaisantes mais aussi les limites de l'approche et ouvrent des perspectives intéressantes, particulièrement sur les aspects collaboratifs et les aspects adaptatifs qui permettraient de capitaliser les connaissances des experts applicatifs et rendraient le système plus efficient. / The usual techniques of video indexing generally go through a learning phase that requires the prior establishment of a training database. Even if the size of the database is often reduced, the annotation phase by an expert of the application is often long and tedious. In this thesis, we developed a system that allows pre-selecting a set of prototypes that can contain the concept that must appear in the training set. This reduced base of prototypes will then be annotated by the expert. We are interested in time concepts, which led us to study particular features related to movement, such as Spatial Temporal Interest Points (STIP). Other features have also been used concerning the color and the presence of particular shapes. These characteristics are then used to structure the video database in homogeneous space-time blocks. This structure corresponds to segmentation related to each characteristic. The link between the concept to define and blocks extracted from the base corresponds to the well known problem of automatic indexing, the semantic gap. The definition of this link requires the introduction of the application expert's knowledge. We developed a system in which this knowledge is extracted by a questions/answers system. The couples of questions/answers allow the system to select blocks corresponding to the constraint, to define relationships between some blocks, and finally to navigate on the questions/answers tree. Tests were performed on video databases from various sources such as videos from tele- vision shows, animated films, laboratory videos available on the net, or made by us. These tests show the satisfying performances but also the limitations of the approach and open interesting perspectives, particularly on the collaborative and adaptive aspects that would capitalize in the application expert knowledge and would make the system more efficient.

Mon travail porte sur la construction de générateurs aléatoires de conditions de vent en Bretagne. Ces modèles permettent de simuler artificiellement des conditions météorologiques réalistes et sont couramment utilisés pour la gestion des risques liés aux aléas climatiques. Ils sont construits sur la base de données historiques dans le but de produire des simulations cohérentes avec le climat actuel mais peuvent intégrer des scénarios de changement climatique. Les séquences simulées permettent de pallier le manque de données réelles et sont utilisées en entrée de modèles économiques ou écologiques. / This work is aimed at constructing stochastic weather generators. These models enable to simulate artificially weather data that have statistical properties consistent with observed meteorology and climate. Outputs of these models are generally used in impact studies in agriculture or in ecology.

Les voies de signalisation exercent à l’échelle moléculaire un contrôle spatiotemporel précis sur de nombreux processus cellulaires. Par exemple, à l’échelle d’un organisme en développement, ces réseaux complexes d’interaction opèrent entre différents groupes cellulaires et établissent une régulation fine, dynamique et intégrée de multiples processus tels la spécification, la différentiation, la prolifération et la migration cellulaire. Comprendre ces phénomènes requiert d’étudier la fonction précise de ces molécules et de ces réseaux de signalisation. Il est donc nécessaire de concevoir des outils adaptés contrôlant localement l’activité de molécules de signalisation pour étudier leur implication dans la régulation de processus cellulaires fondamentaux. Afin de développer des outils innovants pour l’étude de systèmes biologiques, nous proposons d’implémenter la technique de la relaxation chimique au sein de microsystèmes. Cette approche repose sur la conception de micro-dispositifs dédiés qui génèrent une modulation spatio-temporelle précise de la concentration de molécules de signalisation. Une telle perturbation génère une réponse spécifique du système biologique qui livre des informations décisives quant à la dynamique des réactions et quant à l’organisation des réseaux moléculaires à l’œuvre. Cette stratégie d’ingénierie pour l’étude de systèmes biologiques est générique et intrinsèquement multidisciplinaire. Au cours de ce travail, elle a été mise en œuvre pour deux projets collaboratifs, d’une part BioModulator à l’échelle cellulaire, et d’autre part Electromice à l’échelle d’un organisme complet. Nous avons mis nos compétences de physiciens spécialistes de micro/nanofabrication au service de l’équipe du Dr. Zoher Gueroui de l’Ecole Normale Supérieure ainsi que de l’équipe du Dr. Aitana Perea-Gomez de l’Institut Jacques Monod, ces deux équipes étudiant respectivement les processus impliqués dans l’auto-assemblage des microtubules et le développement de l’embryon précoce de souris. Plus précisément, le projet BioModulator repose sur la génération de gradients localisés de protéines présumées régulatrices du fuseau mitotique alors que le projet Electromice propose l’électroporation localisée d’acides nucléiques au sein d’embryons de souris pour modifier spatio-temporellement l’expression des gènes qui régissent le devenir des cellules visées et ainsi étudier les interactions contrôlant la croissance, la migration et la spécification de différents types cellulaires. Au cours de cette thèse, nous avons donc développé des méthodologies expérimentales ainsi que des protocoles adaptés à l’utilisation d’une instrumentation miniaturisée dédiée à l’étude de systèmes biologiques multi-échelles. Enfin, nous avons pu démontrer l’efficacité ainsi que la validité d’approches collaboratives et multidisciplinaires. En effet, elles permettent à la fois l’émergence de stratégies innovantes et ambitieuses et aussi de répondre à d’importantes questions en sciences de la vie et ce, pour le plus grand profit de toutes les communautés scientifiques participant à ce type de projet. / Cell-fate decisions and cellular functions are dictated by the spatiotemporal dynamics of molecular signaling networks. Moreover, at the scale of an entire organism, especially during its development, complex interactions between cell groups enable the fine, dynamic, and integrated regulation of tissue specification. Understanding these phenomena necessitates new dedicated tools. In this doctoral research, we propose to implement relaxation techniques in microfluidic systems. Our goal is to be able to precisely modulate in space and time the concentration of signaling molecules and to deduce, from the response of the biological system, information on the dynamics of the scrutinized reaction networks. More exactly, microsystems are used to perturbate living systems and associated models accounting for the recorded response are validated thanks to computer simulations. We have implemented this strategy both at the cellular level and at the organism scale during two collaborative projects. On one hand, we focused on the control by magnetic fields of microtubules regulators conjugated to magnetic particles, in order to decipher the basic molecular mechanisms responsible for the assembly and regulation of the mitotic spindle. On the other hand, we proposed a device for localized electroporation of DNA constructs into mouse embryos, in order to be able to study the dynamic cellular interactions that control the growth, migration and specification of the visceral endoderm between 5 and 7 days of development. A distinctive feature of this work lies in the proposed interdisciplinary approach. Combining several states of the art techniques from Chemistry, Physics, and Biophysics, our ambition has been to demonstrate that micro/nanotechnologies can open new perspectives in Biology.

Cette thèse est une collaboration entre le LAboratoire des Sciences et Matériaux pour l'Électronique et d'Automatique (LASMEA) de Clermont-Ferrand et le Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC) du CEA LIST à Saclay. La première moitié de la thèse a été accomplie au sein de l'équipe ComSee (1) du LASMEA et la deuxième au LVIC. L'objectif de ces travaux est de concevoir un système de vidéo-assistance temps réel pour la détection d'évènements dans des scènes possiblement denses.La vidéosurveillance intelligente de scènes denses telles que des foules est particulièrement difficile, principalement à cause de leur complexité et de la grande quantité de données à traiter simultanément. Le but de cette thèse consiste à élaborer une méthode de détection d'évènements rares dans de telles scènes, observées depuis une caméra fixe. La méthode en question s'appuie sur l'analyse automatique de mouvement et ne nécessite aucune information à priori. Les mouvements nominaux sont déterminés grâce à un apprentissage statistique non supervisé. Les plus fréquemment observés sont considérés comme des évènements normaux. Une phase de classification permet ensuite de détecter les mouvements déviant trop du modèle statistique, pour les considérer comme anormaux. Cette approche est particulièrement adaptée aux lieux de déplacements structurés, tels que des scènes de couloirs ou de carrefours routiers. Aucune étape de calibration, de segmentation de l'image, de détection d'objets ou de suivi n'est nécessaire. Contrairement aux analyses de trajectoires d'objets suivis, le coût calculatoire de notre méthode est invariante au nombre de cibles présentes en même temps et fonctionne en temps réel. Notre système s'appuie sur une classification locale du mouvement de la scène, sans calibration préalable. Dans un premier temps, une caractérisation du mouvement est réalisée, soit par des méthodes classiques de flot optique, soit par des descripteurs spatio-temporels. Ainsi, nous proposons un nouveau descripteur spatio-temporel fondé sur la recherche d'une relation linéaire entre les gradients spatiaux et les gradients temporels en des zones où le mouvement est supposé uniforme. Tout comme les algorithmes de flot optique, ce descripteur s'appuie sur la contrainte d'illumination constante.Cependant en prenant en compte un voisinage temporel plus important, il permet une caractérisation du mouvement plus lisse et plus robuste au bruit. De plus, sa faible complexité calculatoire est bien adaptée aux applications temps réel. Nous proposons ensuite d'étudier différentes méthodes de classification : La première, statique, dans un traitement image par image, s'appuie sur une estimation bayésienne de la caractérisation du mouvement au travers d'une approche basée sur les fenêtres de Parzen. Cette nouvelle méthode est une variante parcimonieuse des fenêtres de Parzen. Nous montrons que cette approche est algorithmiquement efficace pour approximer de manière compacte et précise les densités de probabilité. La seconde méthode, basée sur les réseaux bayésiens, permet de modéliser la dynamique du mouvement. Au lieu de considérer ce dernier image par image, des séquences de mouvements sont analysées au travers de chaînes de Markov Cachées. Ajouté à cela, une autre contribution de ce manuscrit est de prendre en compte la modélisation du voisinage d'un bloc afin d'ajouter une cohérence spatiale à la propagation du mouvement. Ceci est réalisé par le biais de couplages de chaînes de Markov cachées.Ces différentes approches statistiques ont été évaluées sur des données synthétiques ainsi qu'en situations réelles, aussi bien pour la surveillance du trafic routier que pour la surveillance de foule.Cette phase d'évaluation permet de donner des premières conclusions encourageantes quant à la faisabilité de la vidéosurveillance intelligente d'espaces possiblement denses.

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.

Les techniques habituelles d'indexation de vidéos passent généralement par une phase d'apprentissage qui nécessite préalablement la constitution d'une base d'apprentissage. Même si la taille de cette base est souvent réduite, la phase d'annotation réalisée par un expert de l'application est souvent longue et fastidieuse. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé un dispositif qui permet de pré-sélectionner un ensemble de prototypes susceptibles de contenir le concept qui doit apparaître dans la base d'apprentissage. Cette base réduite de prototypes sera ensuite annotée par l'expert. Nous nous sommes intéressés à des concepts temporels, ce qui nous a amené à étudier particulièrement des caractéristiques liées au mouvement, comme les points d'intérêt spatio-temporels (STIP Spatial Temporal Interest Points). D'autres caractéristiques ont aussi été utilisées concernant la couleur et la présence de formes particulières. Ces caractéristiques sont ensuite exploitées pour structurer la base de vidéos en briques spatio-temporelles homogènes. Cette structuration correspond à une sorte de segmentation de la base en fonction de chacune des caractéristiques. La liaison entre le concept à définir et les briques extraites de la base est en lien avec le fossé sémantique bien connu dans la problématique d'indexation automatique. La création de ce lien nécessite l'utilisation de la connaissance de l'expert de l'application sur le concept. Nous avons développé un système dans lequel cette connaissance est extraite par un système de questions/réponses. Les couples de questions/réponses permettent de sélectionner des briques répondant à la contrainte, de définir des relations entre certaines briques, et enfin de naviguer dans l'arborescence des questions. Des tests ont été réalisés sur des bases de vidéos de provenances diverses telles que des vidéos provenant d'émissions de télévision, de films d'animation, ou encore des vidéos de laboratoire disponibles sur le net, ou réalisées par nos soins. Ces tests montrent les performances satisfaisantes mais aussi les limites de l'approche et ouvrent des perspectives intéressantes, particulièrement sur les aspects collaboratifs et les aspects adaptatifs qui permettraient de capitaliser les connaissances des experts applicatifs et rendraient le système plus efficient.

Dans cette thèse, nous avons proposé un nouveau schéma de transmission basé sur l'échange de données entre relais (fDSTC). Via des simulations numériques et des analyses mathématiques, le protocole fDSTC est comparé en termes de taux d'erreur, de probabilité de coupure, de diversité et d'efficacité énergétique avec les schémas plus classiques de codes spatio-temporel distribués (cDSTC), en utilisant des relais non-régénératif (NR-relais) et des relais régénératif (R-relais). De plus, le protocole fDSTC est exploité dans un système multi-antennes et son efficacité énergétique est montrée en utilisant un modèle d'énergie typique largement utilisé dans la littérature, ainsi qu' un modèle réaliste basé sur la plate-forme de réseaux de capteurs PowWow. Bien que peu considéré dans la littérature sur les techniques de relais coopératifs , le protocole MAC a une grande influence sur la consommation d'énergie totale des réseaux. Cela conduit à une grande motivation pour concevoir un protocole MAC coopératif, MAC-RIC, en combinant les techniques d'échantillonnage de préambule et relais coopératifs. Les résultats analytiques confirment encore l'intérêt d'utiliser les techniques de relais coopératif, mais leur efficacité énergétique peut être affectée par les charges de trafic et la latence désirée.