Les machines à vecteurs support (SVM) sont des modèles de l'apprentissage automatique qui font actuellement l'objet de nombreux travaux de recherche, ceci pour deux raisons principales : d'une part, <br />leurs performances constituent l'état de l'art dans de multiples domaines<br />de la reconnaissance des formes, d'autre part, elles possèdent des propriétés statistiques remarquables. Le premier modèle de SVM proposé par Vapnik et ses co-auteurs calcule des dichotomies. Il peut être utilisé pour effectuer des tâches de discrimination à catégories multiples, dans le cadre de l'application de méthodes de décomposition. Des SVM multi-classes ont également été proposées dans la littérature, parmi lesquelles nous distinguons celles qui s'appuient sur un modèle affine multivarié, que nous nommons M-SVM. Ce mémoire se présente comme une étude synthétique de la discrimination à catégories multiples au moyen de SVM. Il se concentre plus particulièrement sur l'analyse des M-SVM.<br /><br />Le chapitre deux est consacré à la description des SVM multi-classes,<br />à leur mise en oeuvre et à l'analyse de leurs performances. Nous présentons successivement le cadre théorique de leur étude, les différents modèles, une étude théorique de leurs performances en généralisation, leur programmation ainsi que les différentes méthodes de sélection de modèle qui leur sont dédiées. Le chapitre trois décrit une application de la M-SVM de Weston et Watkins en biologie structurale prédictive. Le problème traité est la prédiction de la structure secondaire des protéines globulaires.

Le Facteur d'Initiation 6 (IF6) est une protéine qui participe, dans plusieurs organismes, à la régulation de la synthèse des autres protéines. Elle a été trouvée aussi dans l'archaebactérie Methanoccoccus Jannascii qui vit au fond de la mer, près des cheminées hydrothermales, où la température atteint 80°C et la pression hydrostatique est entre 250 et 500bar. L'objectif de ce travail a été celui d'étudier pour la première fois les propriétés dynamiques et structurales de la IF6 issue du M.Jannaschii en comparaison avec celles de son homologue présent dans le Saccharomyces cerevisiae qui vit dans des conditions environnementales "normales" (27°C et 1bar). La simulation moléculaire nous a permis de montrer que l'adaptation de ces deux protéines aux conditions physiologiques induit des propriétés dynamiques et structurales similaires: dans leur conditions "naturelles" respectives, les deux protéines montrent des fluctuations structurales très similaires et les temps caractéristiques qui identifient leur propriétés dynamiques subissent les mêmes changements dans la transition d'une condition défavorable vers la condition physiologique. Cette création d' "états correspondants" entre les deux protéines a été étudiée par le modèle de dynamique Brownienne fractionnaire et par une nouvelle méthode pour la caractérisation des structures secondaires des protéines. Cette dernière est présentée en détail avec des brefs exemples d'autres applications. Les données préliminaires obtenues par diffusion de neutrons semblent confirmer les résultats issues des simulations moléculaires.