Le thème principal de cette thèse est l'étude des processus de Fragmentation et de Coalescence dit homogènes. Le premier chapitre se concentre sur les propriétés des fragmentations de masses, en particulier on établit une correspondance utile entre les fragmentations de masses et les fragmentations de partitions. La deuxième partie se concentre sur les fragmentations d'intervalles. On s'intéresse particulièrement aux ensembles de points ayant une vitesse de fragmentation anormale et on calcule explicitement la dimension de Hausdorff de tels ensembles. Enfin, dans le dernier tiers on définit et on étudie les processus de fragmentation-coalescence homogènes qui décrivent l'évolution de systèmes de particules dans lesquels le phénomènes de coalescences et de fragmentations sont présent simultanément. On montre que la condition d'homogénéité est suffisante pour assurer l'existence d'une mesure d'équilibre que l'on étudie.

Cette thèse comprend deux parties. La première traite de la construction d'un ensemble aléeatoire qui a la propriété de régénération. Plus précisement, on construit des intervalles aléatoires issus des maxima locaux d'un processus de Poisson ponctuel. Ceux-ci sont utilisés pour recouvrir partiellement la semi--droite des réels positifs et on s'intéresse alors à l'ensemble résiduel $\Rs,$ des points qui n'ont pas été recouverts. On donne des critères intégrales pour déterminer si l'ensemble $\Rs$ a une mesure de Lebesgue non nulle, si il est discret ou encore si il est borné. On montre que l'ensemble $\Rs$ est régenératif et on caractérise le subordinateur associé via sa mesure potentiel. On donne des formules pour calculer quelques dimensions fractales pour $\Rs.$ La deuxième partie est constituée de quelques contributions à la théorie des processus de Markov auto--similaires positifs. Pour obtenir les résultats de cette partie on utilise amplement la transformation de Lamperti qui permet de rélier les processus de Markov auto--similaires positif aux processus de Lévy à valeurs dans $\re.$ On s' interesse d'abord, au comportement à l'infini d'un processus de Markov auto--similaire croissant. On détermine, sous certaines hypothèses, une fonction déterministe $f$ telle que la limite inférieure, lorsque $t$ tend vers l'infini, du quotient $X_t/f(t)$ est finie et non nulle avec probabilité $1.$ Un résultat analogue est obtenu pour déterminer le comportement près de 0 du processus $X$ issu de 0. Ensuite, on étudie les différentes manières de construire un processus de Markov auto--similaire $\widetilde(X)$ pour lequel 0 est un point régulier et récurrent. En premier lieu, on donne des conditions qui nous permettent d'assurer qu'un tel processus existe et d'expliciter sa résolvante. En second lieu, on fait une étude systématique de la mesure d'excursions d'Itô $\exc$ pour le processus $\widetilde(X)$. On donne en particulier une description à la Imhof de $\exc,$ on determine la loi sous $\exc$ de l'excursion normalisée et l'image sous retournement de temps de $\exc$. De plus, on construit et on décrit un processus qui est en dualité faible avec le processus $\widetilde(X).$ On obtient diverses estimations de la queue de probabilité de la loi d'une variable aléatoire fonctionnelle exponentielle d'un processus de Lévy.

On présente une nouvelle approche de simulation pour la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine, pour des modèles de risque déterminés par des subordinateurs de Lévy. Cette approche s'inspire de la décomposition "Ladder height" pour la probabilité de ruine dans le Modèle Classique. Ce modèle, déterminé par un processus de Poisson composé, est un cas particulier du modèle plus général déterminé par un subordinateur, pour lequel la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine s'applique aussi. La Fonction de Pénalité Escomptée, encore appelée Fonction Gerber-Shiu (Fonction GS), a apporté une approche unificatrice dans l'étude des quantités liées à l'événement de la ruine été introduite. La probabilité de ruine et la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine sont des cas particuliers de la Fonction GS. On retrouve, dans la littérature, des expressions pour exprimer ces deux quantités, mais elles sont difficilement exploitables de par leurs formes de séries infinies de convolutions sans formes analytiques fermées. Cependant, puisqu'elles sont dérivées de la Fonction GS, les expressions pour les deux quantités partagent une certaine ressemblance qui nous permet de nous inspirer de la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine pour dériver une approche de simulation pour cette fonction de densité conjointe. On présente une introduction détaillée des modèles de risque que nous étudions dans ce mémoire et pour lesquels il est possible de réaliser la simulation. Afin de motiver ce travail, on introduit brièvement le vaste domaine des mesures de risque, afin d'en calculer quelques unes pour ces modèles de risque. Ce travail contribue à une meilleure compréhension du comportement des modèles de risques déterminés par des subordinateurs face à l'éventualité de la ruine, puisqu'il apporte un point de vue numérique absent de la littérature. / We discuss a simulation approach for the joint density function of the surplus prior to ruin and deficit at ruin for risk models driven by Lévy subordinators. This approach is inspired by the Ladder Height decomposition for the probability of ruin of such models. The Classical Risk Model driven by a Compound Poisson process is a particular case of this more generalized one. The Expected Discounted Penalty Function, also referred to as the Gerber-Shiu Function (GS Function), was introduced as a unifying approach to deal with different quantities related to the event of ruin. The probability of ruin and the joint density function of surplus prior to ruin and deficit at ruin are particular cases of this function. Expressions for those two quantities have been derived from the GS Function, but those are not easily evaluated nor handled as they are infinite series of convolutions with no analytical closed form. However they share a similar structure, thus allowing to use the Ladder Height decomposition of the Probability of Ruin as a guiding method to generate simulated values for this joint density function. We present an introduction to risk models driven by subordinators, and describe those models for which it is possible to process the simulation. To motivate this work, we also present an application for this distribution, in order to calculate different risk measures for those risk models. An brief introduction to the vast field of Risk Measures is conducted where we present selected measures calculated in this empirical study. This work contributes to better understanding the behavior of subordinators driven risk models, as it offers a numerical point of view, which is absent in the literature.

Ce travail a pour but de proposer des outils visant `a comparer des résultats exp´erimentaux avec des modèles pour la dispersion de traceur en milieu poreux, dans le cadre de la dispersion anormale.Le “Mobile Immobile Model” (MIM) a été à l’origine d’importants progrès dans la description du transport en milieu poreux, surtout dans les milieux naturels. Ce modèle généralise l’quation d’advection-dispersion (ADE) e nsupposant que les particules de fluide, comme de solut´e, peuvent ˆetre immo-bilis´ees (en relation avec la matrice solide) puis relˆachées, le piégeage et le relargage suivant de plus une cin´etique d’ordre un. Récemment, une version stochastique de ce modèle a ´eté proposée. Malgré de nombreux succès pendant plus de trois décades, le MIM reste incapable de repr´esenter l’´evolutionde la concentration d’un traceur dans certains milieux poreux insaturés. Eneffet, on observe souvent que la concentration peut d´ecroˆıtre comme unepuissance du temps, en particulier aux grands temps. Ceci est incompatible avec la version originale du MIM. En supposant une cinétique de piégeage-relargage diff´erente, certains auteurs ont propos´e une version fractionnaire,le “fractal MIM” (fMIM). C’est une classe d’´equations aux d´eriv´ees par-tielles (e.d.p.) qui ont la particularit´e de contenir un op´erateur int´egral li´e`a la variable temps. Les solutions de cette classe d’e.d.p. se comportentasymptotiquement comme des puissances du temps, comme d’ailleurs cellesde l’´equation de Fokker-Planck fractionnaire (FFPE). Notre travail fait partie d’un projet incluant des exp´eriences de tra¸cageet de vélocimétrie par R´esistance Magn´etique Nucl´eaire (RMN) en milieuporeux insatur´e. Comme le MIM, le fMIM fait partie des mod`eles ser-vant `a interpréter de telles exp´eriences. Sa version “e.d.p.” est adapt´eeaux grandeurs mesur´ees lors d’exp´eriences de tra¸cage, mais est peu utile pour la vélocimétrie RMN. En effet, cette technique mesure la statistiquedes d´eplacements des mol´ecules excit´ees, entre deux instants fixés. Plus précisément, elle mesure la fonction caractéristique (transform´ee de Fourier) de ces d´eplacements. Notre travail propose un outil d’analyse pour ces expériences: il s’agit d’une expression exacte de la fonction caract´eristiquedes d´eplacements de la version stochastique du mod`ele fMIM, sans oublier les MIM et FFPE. Ces processus sont obtenus `a partir du mouvement Brown-ien (plus un terme convectif) par des changement de temps aléatoires. Ondit aussi que ces processus sont des mouvement Browniens, subordonnéspar des changements de temps qui sont eux-mˆeme les inverses de processusde L´evy non d´ecroissants (les subordinateurs). Les subordinateurs associés aux modèles fMIM et FFPE sont des processus stables, les subordinateursassoci´es au MIM sont des processus de Poisson composites. Des résultatsexp´erimenatux tr`es r´ecents on sugg´er´e d’´elargir ceci `a des vols de L´evy (plusg´en´eraux que le mouvement Brownien) subordonnés aussi.Le lien entre les e.d.p. fractionnaires et les mod`eles stochastiques pourla sous-diffusion a fait l’objet de nombreux travaux. Nous contribuons `ad´etailler ce lien en faisant apparaˆıtre les flux de solut´e, en insistant sur une situation peu ´etudiée: nous examinons le cas o`u la cinétique de piégeage-relargage n’est pas la mˆeme dans tout le milieu. En supposant deux cinétiques diff´erentes dans deux sous-domaines, nous obtenons une version du fMIMavec un opérateur intégro-diff´erentiel li´e au temps, mais dépendant de la position.Ces r´esultats sont obtenus au moyen de raisonnements, et sont illustrés par des simulations utilisant la discrétisation d’intégrales fractionnaires etd’e.d.p. ainsi que la méthode de Monte Carlo. Ces simulations sont en quelque sorte des preuves numériques. Les outils sur lesquels elles s’appuient sont présentés aussi. / We propose tools for to compare experimental data and models for anomalousdispersion in porous media.The “Mobile Immobile Model” (MIM) significantly improved the descrip-tion of mass transport in natural porous media. This model generalizes theadvection-dispersion equation (ADE) by assuming that fluid and solute parti-cles can be found in mobile on immobile states, exchanging matter accordingto first order kinetics. Moreover, it has a stochastic version. Nevertheless,the original MIM does not represent the power-law decrease of some break-through curves observed in some media, better described by a fractionalversion, the “fractal MIM” (fMIM) which assumes a different kinetics. Theacronym “fMIM” denotes partial differential equations (p.d.e.) involving afractional integral with respect to time, having solutions falling-off as powerof times, asymptotically. It keeps in similarity with the fractional Fokker-Planck equation (FFPE). As this equation, the fMIM describes the evolutionof the probability density function of stochastic processes, namely Brownianmotion sujected to a time change that is the hitting time of a stable sub-ordinator, strictly stable or not, according FFPE or fMIM is considered.Using probabilistic arguments and numerical simulation, we extend this re-sult to the case when the transport parameters and the time scales of thetime change vary in space. P.d.es are well suited for comparing with tracer tests data. Yet, they arenot very useful to discuss signals recorded by pulsed field gradient (PFG)nuclear magnetic resonance (NMR), a technique which measures the char-acteristic function (Fourier transform) of molecular displacements betweentwo fixed instants. For to process such data, we derive an expression of thecharacteristic function of the displacements of Brownian motions subordi-nated by the hitting times of stable subordinators, i.e. of processes whosedensity satisfies FFPE of fMIM. We also consider time changes that are hit-ting times of composite Poisson processes (CPP), which correspond to theoriginal version of the MIM.

On présente une nouvelle approche de simulation pour la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine, pour des modèles de risque déterminés par des subordinateurs de Lévy. Cette approche s'inspire de la décomposition "Ladder height" pour la probabilité de ruine dans le Modèle Classique. Ce modèle, déterminé par un processus de Poisson composé, est un cas particulier du modèle plus général déterminé par un subordinateur, pour lequel la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine s'applique aussi. La Fonction de Pénalité Escomptée, encore appelée Fonction Gerber-Shiu (Fonction GS), a apporté une approche unificatrice dans l'étude des quantités liées à l'événement de la ruine été introduite. La probabilité de ruine et la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine sont des cas particuliers de la Fonction GS. On retrouve, dans la littérature, des expressions pour exprimer ces deux quantités, mais elles sont difficilement exploitables de par leurs formes de séries infinies de convolutions sans formes analytiques fermées. Cependant, puisqu'elles sont dérivées de la Fonction GS, les expressions pour les deux quantités partagent une certaine ressemblance qui nous permet de nous inspirer de la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine pour dériver une approche de simulation pour cette fonction de densité conjointe. On présente une introduction détaillée des modèles de risque que nous étudions dans ce mémoire et pour lesquels il est possible de réaliser la simulation. Afin de motiver ce travail, on introduit brièvement le vaste domaine des mesures de risque, afin d'en calculer quelques unes pour ces modèles de risque. Ce travail contribue à une meilleure compréhension du comportement des modèles de risques déterminés par des subordinateurs face à l'éventualité de la ruine, puisqu'il apporte un point de vue numérique absent de la littérature. / We discuss a simulation approach for the joint density function of the surplus prior to ruin and deficit at ruin for risk models driven by Lévy subordinators. This approach is inspired by the Ladder Height decomposition for the probability of ruin of such models. The Classical Risk Model driven by a Compound Poisson process is a particular case of this more generalized one. The Expected Discounted Penalty Function, also referred to as the Gerber-Shiu Function (GS Function), was introduced as a unifying approach to deal with different quantities related to the event of ruin. The probability of ruin and the joint density function of surplus prior to ruin and deficit at ruin are particular cases of this function. Expressions for those two quantities have been derived from the GS Function, but those are not easily evaluated nor handled as they are infinite series of convolutions with no analytical closed form. However they share a similar structure, thus allowing to use the Ladder Height decomposition of the Probability of Ruin as a guiding method to generate simulated values for this joint density function. We present an introduction to risk models driven by subordinators, and describe those models for which it is possible to process the simulation. To motivate this work, we also present an application for this distribution, in order to calculate different risk measures for those risk models. An brief introduction to the vast field of Risk Measures is conducted where we present selected measures calculated in this empirical study. This work contributes to better understanding the behavior of subordinators driven risk models, as it offers a numerical point of view, which is absent in the literature.

Ce travail a pour but de proposer des outils visant 'a comparer des résultats exp'erimentaux avec des modèles pour la dispersion de traceur en milieu poreux, dans le cadre de la dispersion anormale.Le "Mobile Immobile Model" (MIM) a été à l'origine d'importants progrès dans la description du transport en milieu poreux, surtout dans les milieux naturels. Ce modèle généralise l'quation d'advection-dispersion (ADE) e nsupposant que les particules de fluide, comme de solut'e, peuvent ˆetre immo-bilis'ees (en relation avec la matrice solide) puis relˆachées, le piégeage et le relargage suivant de plus une cin'etique d'ordre un. Récemment, une version stochastique de ce modèle a 'eté proposée. Malgré de nombreux succès pendant plus de trois décades, le MIM reste incapable de repr'esenter l''evolutionde la concentration d'un traceur dans certains milieux poreux insaturés. Eneffet, on observe souvent que la concentration peut d'ecroˆıtre comme unepuissance du temps, en particulier aux grands temps. Ceci est incompatible avec la version originale du MIM. En supposant une cinétique de piégeage-relargage diff'erente, certains auteurs ont propos'e une version fractionnaire,le "fractal MIM" (fMIM). C'est une classe d''equations aux d'eriv'ees par-tielles (e.d.p.) qui ont la particularit'e de contenir un op'erateur int'egral li'e'a la variable temps. Les solutions de cette classe d'e.d.p. se comportentasymptotiquement comme des puissances du temps, comme d'ailleurs cellesde l''equation de Fokker-Planck fractionnaire (FFPE). Notre travail fait partie d'un projet incluant des exp'eriences de tra¸cageet de vélocimétrie par R'esistance Magn'etique Nucl'eaire (RMN) en milieuporeux insatur'e. Comme le MIM, le fMIM fait partie des mod'eles ser-vant 'a interpréter de telles exp'eriences. Sa version "e.d.p." est adapt'eeaux grandeurs mesur'ees lors d'exp'eriences de tra¸cage, mais est peu utile pour la vélocimétrie RMN. En effet, cette technique mesure la statistiquedes d'eplacements des mol'ecules excit'ees, entre deux instants fixés. Plus précisément, elle mesure la fonction caractéristique (transform'ee de Fourier) de ces d'eplacements. Notre travail propose un outil d'analyse pour ces expériences: il s'agit d'une expression exacte de la fonction caract'eristiquedes d'eplacements de la version stochastique du mod'ele fMIM, sans oublier les MIM et FFPE. Ces processus sont obtenus 'a partir du mouvement Brown-ien (plus un terme convectif) par des changement de temps aléatoires. Ondit aussi que ces processus sont des mouvement Browniens, subordonnéspar des changements de temps qui sont eux-mˆeme les inverses de processusde L'evy non d'ecroissants (les subordinateurs). Les subordinateurs associés aux modèles fMIM et FFPE sont des processus stables, les subordinateursassoci'es au MIM sont des processus de Poisson composites. Des résultatsexp'erimenatux tr'es r'ecents on sugg'er'e d''elargir ceci 'a des vols de L'evy (plusg'en'eraux que le mouvement Brownien) subordonnés aussi.Le lien entre les e.d.p. fractionnaires et les mod'eles stochastiques pourla sous-diffusion a fait l'objet de nombreux travaux. Nous contribuons 'ad'etailler ce lien en faisant apparaˆıtre les flux de solut'e, en insistant sur une situation peu 'etudiée: nous examinons le cas o'u la cinétique de piégeage-relargage n'est pas la mˆeme dans tout le milieu. En supposant deux cinétiques diff'erentes dans deux sous-domaines, nous obtenons une version du fMIMavec un opérateur intégro-diff'erentiel li'e au temps, mais dépendant de la position.Ces r'esultats sont obtenus au moyen de raisonnements, et sont illustrés par des simulations utilisant la discrétisation d'intégrales fractionnaires etd'e.d.p. ainsi que la méthode de Monte Carlo. Ces simulations sont en quelque sorte des preuves numériques. Les outils sur lesquels elles s'appuient sont présentés aussi.