Le bassin versant du Bouregreg est situé dans le centre Nord-ouest du Maroc. C’est un bassin semi-aride de la partie humide de ce royaume. L’agriculture constitue un pilier essentiel de l’économie marocaine. Cependant, la surface agricole utile du pays reste très limitée à cause de conditions climatiques défavorables. Cette surface agricole utile, localisée principalement dans les régions humides, ne représente qu’environ 20% du territoire national, d’où un intérêt particulier pour les espaces agricoles favorables comme le bassin versant du Bouregreg. En outre, bien que le Maroc ait entrepris d’importants investissements en matière d’irrigation depuis l’indépendance, certains espaces comme le bassin du Bouregreg sont restés en marge de cette politique pour des raisons liées à leur fragilité naturelle. Paradoxalement, malgré l’attention particulière accordée à l’agriculture irriguée dans les différentes politiques de développement agricole depuis l’indépendance, l’agriculture pluviale reste la principale source de production agricole, surtout céréalière. Ainsi, cette agriculture pluviale, associée à un important élevage extensif, se concentre de plus en plus sur des espaces climatiquement favorables comme le bassin du Bouregreg, sans tenir compte de la fragilité des sols et du couvert végétal naturel de ces espaces. L’étude présente, menée avec le soutien du projet SIGMED (approche Spatialisée de l’Impact des activités aGricoles au Maghreb sur les transports solides et les ressources en Eau Des grands bassins versants), met en relief la dynamique spatiale et temporelle de la végétation et des sols du bassin du Bouregreg sous l’action combinée de pressions anthropiques et climatiques défavorables de 1980 à 2009. Cette étude fait appel à l’outil de télédétection, de statistique et de SIG. L’analyse de télédétection est faite à partir d’échelles multiples, de la basse résolution à la très haute résolution spatiale. Il en est de même de l’analyse temporelle où sont exploitées, à la fois, des images de très grande répétitivité temporelle (NOAA et MODIS) et des images de basse résolution temporelle (LANDSAT et SPOT 5). L’exploitation de ces images combine la télédétection et les analyses statistiques de série chronologiques et de corrélation. L’analyse des interactions diverses entre la dynamique des facteurs naturels, notamment climatiques, et celle des facteurs anthropiques est réalisée par système d’information géographique. Pour pousser la réflexion dans le domaine de la prospective géographique quant au devenir de ce bassin dans un environnement climatique de plus en plus défavorable, des analyses climatiques ont été faites à partir de projection de modèles climatiques régionaux pour les horizons 2050 et 2100. Les principaux résultats de cette étude indiquent une baisse marquée de la productivité végétale due à une dégradation de plus en plus importante du milieu sous actions agropastorales et climatiques. Sur la base des projections des modèles climatiques, cette dynamique est amenée à se poursuivre, si bien qu’au-delà de 2050, le système de production agricole pluvial sera amené à disparaitre, d’où l’importance de la question de l’adaptation du bassin aux conditions d’un changement climatique. / The Bouregreg watershed is located in the Northwest central Morocco. It’s a semi-arid basin of the humid part of the kingdom. Agriculture is a key pillar of the Moroccan economy. However, the agricultural area of the country is limited due to adverse climate conditions. This agricultural, area located in humid regions is only 20% of the national territory, hence a particular interest in favorable agricultural areas as Bouregreg watershed. Furthermore, although Morocco has undertaken major investments in irrigation, some areas such as the Bouregreg basin remained on the sidelines of this policy for reasons related to their natural fragility. Paradoxically, despite the attention given to irrigated agriculture in the various agricultural development policies of the country since independence, rainfed agriculture remains the main source of agricultural production, especially grain. Well, this rainfed agriculture associated with a significant ranching, focuses more on climatically favorable areas such as the Bouregreg basin, without taking into account the fragility of the soil and natural vegetation of these areas. The present study, conducted with the support of the SIGMED project, highlights the spatial and temporal dynamics of vegetation and soil of the Bouregreg basin under the combined action of adverse anthropogenic and climatic pressures from 1980 to 2009. This study uses the tool of remote sensing, GIS and statistical. Analysis of remote sensing is made from multiple scales from low resolution to high spatial resolution. It is the same for the temporal analysis, where are used both images of high temporal repetitiveness (NOAA and MODIS) and low temporal resolution (LANDSAT AND SPOT 5). Exploitation of these images combines remote sensing and statistical time series analysis and correlation. Analysis of various interactions between the dynamics of natural factors, including climate, and the anthropogenic factors, is carried out by GIS. For further reflection in the field of geographical prospective about the future of the basin in a climate environment increasingly unfavorable, climate analyzes were made from projections of regional climate models for 2050 and 2100 horizons. The main results of this study showed a significant decrease in plant productivity due to more increasing degradation caused by farming and climate actions. Based on the projections of climate models, this dynamics is likely to continue, so that beyond 2050, the system of rainfed production will have to disappear. As for forest formation, they should suffer as result more pressure which should lead to their disappearance. If an effective backup policy is not implemented. This dynamics to be highlights the importance of the issue of adaptation basin conditions of climate change.

Cette thèse porte sur la configurationAutomatisée des algorithmes qui vise à trouver le meilleur paramétrage à un problème donné ou une catégorie deproblèmes.Le problème de configuration de l'algorithme revient doncà un problème de métaFoptimisation dans l'espace desparamètres, dont le métaFobjectif est la mesure deperformance de l’algorithme donné avec une configuration de paramètres donnée.Des approches plus récentes reposent sur une description des problèmes et ont pour but d’apprendre la relationentre l’espace des caractéristiques des problèmes etl’espace des configurations de l’algorithme à paramétrer.Cette thèse de doctorat porter le CAPI (Configurationd'Algorithme Par Instance) pour résoudre des problèmesd'optimisation de boîte noire continus, où seul un budgetlimité d'évaluations de fonctions est disponible. Nous étudions d'abord' les algorithmes évolutionnairesPour l'optimisation continue, en mettant l'accent sur deux algorithmes que nous avons utilisés comme algorithmecible pour CAPI,DE et CMAFES.Ensuite, nous passons en revue l'état de l'art desapproches de configuration d'algorithme, et lesdifférentes fonctionnalités qui ont été proposées dansla littérature pour décrire les problèmesd'optimisation de boîte noire continue.Nous introduisons ensuite une méthodologie générale Pour étudier empiriquement le CAPI pour le domainecontinu, de sorte que toutes les composantes du CAPIpuissent être explorées dans des conditions réelles.À cette fin, nous introduisons également un nouveau Banc d'essai de boîte noire continue, distinct ducélèbre benchmark BBOB, qui est composé deplusieurs fonctions de test multidimensionnelles avec'différentes propriétés problématiques, issues de lalittérature.La méthodologie proposée est finalement appliquée 'àdeux AES. La méthodologie est ainsi, validéempiriquement sur le nouveau banc d’essaid’optimisation boîte noire pour des dimensions allant jusqu’à 100. / This PhD thesis focuses on the automated algorithm configuration that aims at finding the best parameter setting for a given problem or a' class of problem. The Algorithm Configuration problem thus amounts to a metal Foptimization problem in the space of parameters, whosemetaFobjective is the performance measure of the given algorithm at hand with a given parameter configuration. However, in the continuous domain, such method can only be empirically assessed at the cost of running the algorithm on some problem instances. More recent approaches rely on a description of problems in some features space, and try to learn a mapping from this feature space onto the space of parameter configurations of the algorithm at hand. Along these lines, this PhD thesis focuses on the Per Instance Algorithm Configuration (PIAC) for solving continuous black boxoptimization problems, where only a limited budget confessionnalisations available. We first survey Evolutionary Algorithms for continuous optimization, with a focus on two algorithms that we have used as target algorithm for PIAC, DE and CMAFES. Next, we review the state of the art of Algorithm Configuration approaches, and the different features that have been proposed in the literature to describe continuous black box optimization problems. We then introduce a general methodology to empirically study PIAC for the continuous domain, so that all the components of PIAC can be explored in real Fworld conditions. To this end, we also introduce a new continuous black box test bench, distinct from the famous BBOB'benchmark, that is composed of a several multiFdimensional test functions with different problem properties, gathered from the literature. The methodology is finally applied to two EAS. First we use Differential Evolution as'target algorithm, and explore all the components of PIAC, such that we empirically assess the best. Second, based on the results on DE, we empirically investigate PIAC with Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMAFES) as target algorithm. Both use cases empirically validate the proposed methodology on the new black box testbench for dimensions up to100.

Plus de 50% de la population mondiale vit dans des zones urbaines et cette proportion devrait augmenter dans les prochaines décennies. Comprendre ce qui régit l'évolution des systèmes urbains est donc devenu d'une importance fondamentale. Ce renouveau d'intérêt combiné avec la disponibilité de données à grande échelle, permet d'entrevoir l'avènement d'une nouvelle science des villes, interdisciplinaire et basée sur les données.Des études récentes ont montré l'existence de régularités statistiques et de lois d'échelle pour plusieurs indicateurs socio-économiques, tels que la consommation d'essence, la distance moyenne parcourue quotidiennement, le cout des infrastructures, etc. Malgré plusieurs tentatives récentes, la compréhension théorique de ces résultats observés empiriquement demeure très partielle.Le but de cette thèse est d'obtenir une modélisation simplifiée, hors-équilibre de la croissance urbaine, en s'appuyant sur un petit nombre de mécanismesimportants et qui fournit des prédictions quantitatives en accord avec lesdonnées empiriques. Pour cela, nous nous inspirerons des études en géographiequantitative et en économie spatiale et nous revisiterons certains de ces anciens modèles avec une nouvelle approche intégrant les outils et concepts de la physique. / More than 50 % of the world population lives in urban areas and this proportion is expected to increase in the coming decades. Understanding what governs the evolution of urban systems has thus become of paramount importance.This renewed interest combined with the availability of large-scale data, allows a glimpse into the dawn of a new science of cities, interdisciplinary and based on data.Recent studies have shown the existence of statistical regularities and scaling laws for several socio-economic indicators such as fuel consumption, average commuting distance, cost of infrastructure, etc., and despite several recent attempts, the theoretical understanding of these results empirically observed remains very partial. The purpose of this thesis is to obtain a simplified, out of equilibrium model of urban growth, based on a small number of important mechanisms and which provides quantitative predictions in agreement with empirical data. For this, we will draw on studies in quantitative geography and spatial economy and we will revisit some of these old models with a new approach that integrates the tools and concepts of physics.

Le Transport Optimal régularisé par l’Entropie (TOE) permet de définir les Divergences de Sinkhorn (DS), une nouvelle classe de distance entre mesures de probabilités basées sur le TOE. Celles-ci permettentd’interpolerentredeuxautresdistancesconnues: leTransport Optimal(TO)etl’EcartMoyenMaximal(EMM).LesDSpeuventêtre utilisées pour apprendre des modèles probabilistes avec de meilleures performances que les algorithmes existants pour une régularisation adéquate. Ceci est justifié par un théorème sur l’approximation des SDpardeséchantillons, prouvantqu’unerégularisationsusantepermet de se débarrasser de la malédiction de la dimension du TO, et l’on retrouve à l’infini le taux de convergence des EMM. Enfin, nous présentons de nouveaux algorithmes de résolution pour le TOE basés surl’optimisationstochastique‘en-ligne’qui,contrairementàl’étatde l’art, ne se restreignent pas aux mesures discrètes et s’adaptent bien aux problèmes de grande dimension. / This thesis proposes theoretical and numerical contributions to use Entropy-regularized Optimal Transport (EOT) for machine learning. We introduce Sinkhorn Divergences (SD), a class of discrepancies betweenprobabilitymeasuresbasedonEOTwhichinterpolatesbetween two other well-known discrepancies: Optimal Transport (OT) and Maximum Mean Discrepancies (MMD). We develop an ecient numerical method to use SD for density fitting tasks, showing that a suitable choice of regularization can improve performance over existing methods. We derive a sample complexity theorem for SD which proves that choosing a large enough regularization parameter allows to break the curse of dimensionality from OT, and recover asymptotic ratessimilartoMMD.Weproposeandanalyzestochasticoptimization solvers for EOT, which yield online methods that can cope with arbitrary measures and are well suited to large scale problems, contrarily to existing discrete batch solvers.

In this thesis, we study the transport of charged particles in mesoscopic systems where the long-range electrostatic interaction plays a key role. In particular, we focus on the statistical properties of currents which satisfy the relation known as fluctuation theorem. A stochastic approach is presented in consistency with the laws of electricity, thermodynamics, and microreversibility. In this approach, densities of charged particles are ruled by stochastic partial differential equations and the electric field generated by the charges is determined with the Poisson equation.We start by proposing a coarse-grained model to describe the long-time behavior of particle transport in nonequilibrium systems in contact with several reservoirs. In this model, the particle exchanges between the reservoirs can be determined after a long enough time by the first and second cumulants of the probability distribution of particle transfers, thus enabling the numerical evaluation of the driving forces. It is proved that, close to equilibrium, the coarse-grained model is applicable to any system in nonequilibrium steady state. Moreover, the studies with specific examples show that the range of application of the coarse-grained model can be extended to the regime arbitrarily far from equilibrium if the detailed transition rates have linear dependence on the local particle concentration. In addition, the finite-time fluctuation theorem is established for systems with linear rates.Then, we use our stochastic approach to study charge transport in diodes and transistors. The counting statistics of the carrier current and the measured total current including the contribution of the displacement current are performed. The fluctuation theorem is shown to hold for both currents. The convergence of the finite-time affinities towards their asymptotic values over long-time scales is tested using our proposed coarse-grained model. Accurate agreement between the numerical affinities and the theoretical predictions is found when affinities take moderate values. This brings further numerical support to the fluctuation theorem for the currents in these nonlinear electronic devices. For diodes, the current-voltage characteristics is obtained, which can be well fit by Shockley curve under the extreme condition where the concentration of majority charge carriers is overwhelmingly larger than that of minority charge carriers. For transistors, the signal amplifying effect is realized under their working conditions. Moreover, the Onsager reciprocal relations and their generalizations to nonlinear transport properties deduced from the fluctuation theorem are numerically shown to be satisfied.Finally, we proceed to investigate the charge transport in a system of three tunneling junctions coupled together through a conductive island or quantum dot. The cumulant generating function is obtained by numerically solving the eigenvalue problem regarding the modified evolution operator including the counting parameters. The symmetry relation implied by the fluctuation theorem is verified, and the Onsager reciprocal relations together with their generalizations are again shown to be satisfied. Furthermore, under certain conditions, the current-voltage characteristics shows the staircase pattern due to the Coulomb blockade effect. / Le transport de particules charg´ees est ´etudi´e dans les syst`emes m´esoscopiques o`u l’interaction ´electrostatique`a longue port´ee joue un rˆole central. En particulier, l’´etude porte sur les propri´et´es statistiques des courants quisatisfont la relation appel´ee th´eor`eme de fluctuations. Une approche stochastique est pr´esent´ee en accord avec leslois de l’´electricit´e, la thermodynamique et la micror´eversibilit´e. Dans cette approche, les densit´es des particlescharg´ees sont gouvern´ees par des ´equations stochastiques aux d´eriv´ees partielles et le champ ´electrique est d´etermin´epar l’´equation de Poisson. Tout d’abord, un mod`ele stochastique r´eduit est propos´e pour d´ecrire le transport departicules dans les syst`emes de non-´equilibre en contact avec plusieurs r´eservoirs. Dans ce mod`ele, les ´echanges departicules entre les r´eservoirs sont d´etermin´es aux temps longs en termes des premiers et seconds cumulants de ladistribution de probabilit´e des transferts de particules, ce qui permet l’´evaluation num´erique des forces d’entraˆınement.Il est prouv´e que, pr`es de l’´equilibre, ce mod`ele peut s’appliquer `a tout syst`eme dans un ´etat stationnaire de non-´equilibre. Par ailleurs, l’´etude d’exemples sp´ecifiques montre que le domaine d’application de ce mod`ele s’´etend `a desr´egimes arbitrairement loin de l’´equilibre si les taux de transition ont des d´ependances lin´eaires en la concentrationde particules. En plus, le th´eor`eme de fluctuations `a temps fini est ´etabli pour ces syst`emes avec des taux lin´eaires.Ensuite, l’approche stochastique est utilis´ee pour ´etudier le transport de charges dans les diodes et les transistors.La statistique de comptage est effectu´ee pour le courant des porteurs de charge et le courant total mesur´e incluantla contribution du courant de d´eplacement. Le th´eor`eme de fluctuations est d´emontr´e pour les deux courants. Laconvergence des affinit´es `a temps fini vers leur valeur asymptotique est test´ee en utilisant le mod`ele stochastiquer´eduit. Un accord est observ´e entre les affinit´es obtenues num´eriquement et les pr´edictions th´eoriques si les affinit´esprennent des valeurs mod´er´ees. Tous ces r´esultats apportent des v´erifications num´eriques du th´eor`eme de fluctuationsdes courants dans les circuits ´electroniques non-lin´eaires. Pour les diodes, la courbe caract´eristique courant-tension estobtenue et celle-ci peut ˆetre ajust´ee par la courbe de Shockley si la concentration des porteurs de charge majoritairesest beaucoup plus grande que celle des porteurs minoritaires. Pour les transistors, l’effet d’amplification du signal estmis en ´evidence dans les conditions de fonctionnement normal. De plus, il est montr´e num´eriquement que les relationsde r´eciprocit´e d’Onsager sont satisfaites, ainsi que certaines de leurs g´en´eralisations aux propri´et´es non-lin´eaires detransport d´eduites du th´eor`eme de fluctuations. Finalement, le transport de charges est ´etudi´e dans un syst`eme form´ede trois jonctions `a effet tunnel coupl´ees par un plot conducteur (quantique). La fonction g´en´eratrice des cumulantsest alors obtenue par r´esolution num´erique du probl`eme aux valeurs propres de l’op´erateur d’´evolution modifi´e pourinclure les param`etres de comptage. La relation de sym´etrie d´eduite du th´eor`eme de fluctuations est v´erifi´ee, ainsique les relations de r´eciprocit´e d’Onsager et leurs g´en´eralisations. Par ailleurs, sous certaines conditions, les courbescaract´eristiques courant-tension montrent une structure en marches d’escalier due `a l’effet de blocage coulombien. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les oxydes d'azote (NOx) sont les indicateurs principaux de la pollution atmosphérique produite par les véhicules. La concentration de NO2, polluant réglementé pour ses effets sur la santé, dépasse en 2006, à Paris et en proche banlieue, les niveaux réglementaires pour l'ensemble des stations qui le mesurent, et en particulier à proximité du trafic. Ainsi, les six stations franciliennes de proximité au trafic automobile, dépassent largement l'objectif de qualité (jusqu'à 2.5 fois) et la valeur limite (jusqu'à deux fois). L'objectif de ma thèse visait à mettre au point un modèle qtatistique de détermination des concentrations "respirables" par la population, pour le NO2 en milieu urbain. Compte tenu de la nécessité d'une base de données statistiquement représentative, le modèle a été développé sur la région parisienne. Nous avons sélectionné les variables nécessaires à la description du système et à la définition de la fonction de régression neuronale sur la base de notre connaissance du phénomène étudié. Les paramètres de la régression ont été optimisés au cours d'une phase d'apprentissage à partir d'observations relevées à 5 stations de "trafic" et 5 stations "urbaines". Les variables que nous avons retenues sont (i) des concentrations de fond en NO2 estimées par un modèle de chimie transport à l'échelle régionale, (ii) des paramètres d'émissions locales pour les sources urbaines, (iii) des paramètres de la topographie urbaine qui participent à la dispersion en milieu urbain et enfin (iv) des paramètres météorologiques. Le modèle construit (nommé PAP) est un modèle hybride prenant en compte les sorties d'un modèle régional déterministe CHIMERE, pour quantifier le niveau de fonds urbain, et intégre une fonction statistique de réduction d'échelle pour estimer les champs de concentrations au niveau "respirable" de la rue / Résumé anglais manquant

Cette thèse traite des processus morphogénétiques au cours de l’embryogenèse pré-coce des vertébrés par le biais d’une étude mathématique et physique des lignagescellulaires spatio-temporels reconstruits à partir d’imagerie 3D+temps in vivo. Notreméthodologie repose sur une représentation de type système complexe de l’embryonavec ses différents niveaux d’organisation en interaction et l’analyse formelle des dé-placements cellulaires dans l’espace et dans le temps. Nous avons conçu et mis enœuvre une méthodologie originale pour identifier dans les lignages cellulaires la for-mation de compartiments en cohérence avec les repères anatomiques et l’organisationdes organes présomptifs. En outre, nous proposons une stratégie pour inférer les forcesbiomécaniques sous-jacentes. Nous délivrons également une interface informatique er-gonomique, d’abord déployée pour mettre en œuvre notre méthodologie, mais aussiconçue pour être extensible et versatile. Ces outils visent à construire une représenta-tion commune pour les biologistes, les mathématiciens, les physiciens et les informati-ciens explorant les processus de la morphogenèse des organismes vivants. / This thesis approaches morphogenetic processes in the early embryogenesis of verte-brates through the mathematical and physical study of spatio-temporal cell lineagesreconstructed from in vivo 3D+time images. Our methodology is based on a complexsystems representation of the embryo, with the interaction between levels of organiza-tion and the formal analysis of cell displacements in space and time. We designed andimplemented an original methodology to identify in cell lineages the formation of com-partments in consistency with anatomical landmarks and the organization of presump-tive organs. In addition, we proposed a strategy to infer the underlying biomechanicalforces. We also delivered a user-friendly computer interface, first deployed for usingour methodology but also designed to be extensible and versatile, which aims to bea common ground for biologists, mathematicians, physicists and computer scientistsinvestigating morphogenetic processes in living systems.

Cette thèse se consacre à une analyse rigoureuse des algorithmes d'optimisation globale équentielle. On se place dans un modèle de bandits stochastiques où un agent vise à déterminer l'entrée d'un système optimisant un critère. Cette fonction cible n'est pas connue et l'agent effectue séquentiellement des requêtes pour évaluer sa valeur aux entrées qu'il choisit. Cette fonction peut ne pas être convexe et contenir un grand nombre d'optima locaux. Nous abordons le cas difficile où les évaluations sont coûteuses, ce qui exige de concevoir une sélection rigoureuse des requêtes. Nous considérons deux objectifs, d'une part l'optimisation de la somme des valeurs reçues à chaque itération, d'autre part l'optimisation de la meilleure valeur trouvée jusqu'à présent. Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'optimisation bayésienne lorsque la fonction est une réalisation d'un processus stochastique connu, et introduit également une nouvelle approche d'optimisation par ordonnancement où l'on effectue seulement des comparaisons des valeurs de la fonction. Nous proposons des algorithmes nouveaux et apportons des concepts théoriques pour obtenir des garanties de performance. Nous donnons une stratégie d'optimisation qui s'adapte à des observations reçues par batch et non individuellement. Une étude générique des supremums locaux de processus stochastiques nous permet d'analyser l'optimisation bayésienne sur des espaces de recherche nonparamétriques. Nous montrons également que notre approche s'étend à des processus naturels non gaussiens. Nous établissons des liens entre l'apprentissage actif et l'apprentissage statistique d'ordonnancements et déduisons un algorithme d'optimisation de fonctions potentiellement discontinue. / This dissertation is dedicated to a rigorous analysis of sequential global optimization algorithms. We consider the stochastic bandit model where an agent aim at finding the input of a given system optimizing the output. The function which links the input to the output is not explicit, the agent requests sequentially an oracle to evaluate the output for any input. This function is not supposed to be convex and may display many local optima. In this work we tackle the challenging case where the evaluations are expensive, which requires to design a careful selection of the input to evaluate. We study two different goals, either to maximize the sum of the rewards received at each iteration, or to maximize the best reward found so far. The present thesis comprises the field of global optimization where the function is a realization from a known stochastic process, and the novel field of optimization by ranking where we only perform function value comparisons. We propose novel algorithms and provide theoretical concepts leading to performance guarantees. We first introduce an optimization strategy for observations received by batch instead of individually. A generic study of local supremum of stochastic processes allows to analyze Bayesian optimization on nonparametric search spaces. In addition, we show that our approach extends to natural non-Gaussian processes. We build connections between active learning and ranking and deduce an optimization algorithm of potentially discontinuous functions.

Titre de l'écran-titre (visionné le 16 janvier 2024) / Ce mémoire mobilise l'interdisciplinarité des sciences sociales computationnelles afin d'étudier les conséquences d'une approche non probabiliste aux sondages. Spécifiquement, il a pour objectif d'illustrer ce en quoi les sondages « opt-in » sont problématiques et à quel point il est possible de les corriger. Le chapitre 1 aborde les origines du débat concernant le biais de sélection, et établit les bases théoriques et statistiques requises à sa compréhension. Le chapitre 2 est le cœur du mémoire et applique concrètement le principe d'ignorabilité à l'aide de données simulées. On y apprend qu'il n'y a pas de limites théoriques à la capacité de correction de la pondération. Le chapitre 3 mobilise des données réelles afin d'explorer les limites rencontrées en pratiques. Ce dernier développe également le prototype d'une méthode d'analyse de sensibilité des quantités descriptives afin de tester la performance de la correction. / This Master's thesis mobilizes the interdisciplinarity of computational social science to study the consequences of a non-probabilistic approach to surveys. Specifically, it illustrates why opt-in surveys are problematic and how they can be corrected. Chapter 1 addresses the origins of the debate regarding selection bias, and establishes the theoretical and statistical understanding required. Chapter 2 is the heart of the thesis and concretely applies the ignorability principle using simulated data. We learn that there are no theoretical limits to the correction capacity of weighting techniques. Chapter 3 uses real data to explore the limits encountered in practice. The latter also develops a tentative method for sensibility analysis of descriptive quantities in order to test the performance of the correction.

Ajuster adéquatement pour les variables confondantes est une problématique majeure en économie de la santé. Différentes méthodes ont été proposées. Les études qui ont comparé ces méthodes l'ont rarement fait à partir de données simulées, mais plutôt sur la base d'arguments conceptuels. Notre étude visait ainsi à réaliser des simulations de Monte-Carlo pour comparer les méthodes les plus recommandées dans la littérature telles que la régression par le bénéfice monétaire net et les régressions apparemment indépendantes, en générant des données pour les réponses en log-linéaire et linéaire. Nous avons estimé l'effet causal sous la forme d'un rapport de coût-efficacité différentiel et d'un bénéfice monétaire net, soit pour la population générale, soit chez les traités, afin de déterminer les méthodes qui contrôlent le mieux le biais en utilisant divers scénarios où la taille d'échantillon et les corrélations variaient. Seul la méthode d'appariement complet sur le score de propension ajusté pour tous les confondants permettait d'obtenir un biais faible. Des analyses supplémentaires ont permis de déterminer que lorsque les réponses sont générées selon des modèles log-linéaires, la modélisation linéaire de ces réponses induit un biais. Ce biais n'était pas atténué par la modélisation des confondants à l'aide de splines cubiques, alors qu'il était résorbé en utilisant l'estimation ciblée par maximum de vraisemblance couplé à l'apprentissage machine, d'autant que les coûts soient ajustés pour leurs propres confondants ainsi que les confondants simultanés des coûts et de l'efficacité, et que l'efficacité soit ajustée pour ses propres confondants et les confondants simultanés des coûts et de l'efficacité. Puisque les réponses en évaluation économique sont potentiellement souvent log-linéaires, nous recommandons l'utilisation de l'appariement complet en ajustant pour tous les confondants, ou l'utilisation d'apprentissage machine pour modéliser les réponses où chaque réponse est ajustée pour ses confondants et les confondants simultanés du coût et de l'efficacité. / Adjusting for confounding variables is a major issue in health economics. Various methods have been proposed. Studies that have compared these methods have rarely done so on the basis of simulated data, but rather on the basis of conceptual arguments. The aim of our study was therefore to carry out Monte Carlo simulations to compare the methods most recommended in the literature, such as regression by net monetary benefit and seemingly unrelated regressions, by generating log-linear or linear outcome data. We estimated the causal effect in the form of incremental cost-effectiveness ratio and net monetary benefit, either for the general population or among the treated, to determine which methods best controlled for bias using various scenarios where sample size and correlations varied. Only the full matching on a propensity score adjusted for all confounders achieved a low bias. Further analysis determined that when outcomes were generated according to log-linear models, linear modeling of these outcomes induced bias. This bias was not mitigated by modeling confounders using cubic splines, whereas it was removed using targeted maximum likelihood estimation coupled with machine learning, provided that costs were adjusted for their own confounders as well as simultaneous cost and effictiveness confounders, and effectiveness was adjusted for its own confounders and simultaneous cost and effectiveness confounders. Since outcomes in economic evaluation are potentially often log-linear, we recommend the use of full matching by adjusting for all confounders, or the use of machine learning to model outcomes where each outcome is adjusted for its confounders and the simultaneous confounders of cost and effectiveness.