Notre capacité à intégrer des informations venant de nos différents sens est fondamentale pour produire et réguler les mouvements de notre corps. L’objectif général de cette thèse est d’étudier les effets des déterminants de l’intégration multisensorielle sur nos comportements sensorimoteurs rythmiques. Les effets de l’intégration multisensorielle sur ce type de comportements sont peu connus car peu étudiés. Ces comportements caractérisent pourtant la majorité de nos activités quotidiennes comme marcher, écrire ou encore lors de la pratique d’activités sportives. Jusqu’à présent les processus multisensoriels ont été étudiés principalement dans le cadre de nos capacités de discrimination et de détection, révélant notamment la nécessaire synchronie temporelle entre les modalités pour leur intégration. Les conséquences de cette cohérence temporelle et des mécanismes associés n’ont jamais été testées sur les comportements sensorimoteurs rythmiques. Nous chercherons donc à généraliser leurs effets sur ces comportements. Par ailleurs, la littérature rapporte que les caractéristiques du mouvement modifient le traitement des informations sensorielles et semblent également influencer l’intégration multisensorielle. Nous testerons ainsi l’effet des caractéristiques de stabilité du système sensorimoteur, i.e. stabilité intrinsèque de la marche, sur l’intégration multisensorielle.Les deux contributions de cette thèse sont les suivantes : (1) Les comportements rythmiques obéissent aux mêmes principes que les comportements de discrimination temporelle ou de détection. Nos résultats généralisent les effets de cohérence temporelle et montrent pour la première fois l’effet de bénéfice multisensoriel sur la marche. (2) Nous formulons une hypothèse novatrice de compensation sensorimotrice, qui souligne l’utilisation adaptée des informations multisensorielles par le système sensorimoteur. Ce dernier compense la diminution de stabilité intrinsèque de la marche par une plus grande et/ou meilleure utilisation des informations externes audio-tactiles. / Our ability to merge information coming from several senses is crucial to produce and regulate our body movements. The main objective of this thesis is to study the effects of multisensory integration factors on our sensorimotor rhythmic behaviours. The multisensory integration effects on these behaviours are not well understood, being seldom studied. However, those behaviours characterize most of our daily activities such as walking, writing or doing sports. So far, multisensory processes have essentially been studied with regard to our discrimination and detection skills, highlighting the necessity of a temporal synchrony between senses for their integration. The consequences of this temporal coherence and the associated mechanisms have never been tested on sensorimotor rhythmic behaviours. Thus, we will extend their effects to these behaviours. Besides, literature shows that the movements’ features modify the processing of sensory information and can influence multisensory integration. We will test the effects of the stability of the sensorimotor system, i.e. intrinsic stability of gait, on the multisensory integration.The two main contributions of the thesis are the following ones: (1) Rhythmic behaviours obey the same principles as temporal discrimination and detection behaviours. Our results generalize the effects of temporal coherence and show for the first time a multisensory benefit on gait. (2) We suggest a novel sensorimotor compensatory assumption, highlighting the adaptive use of multisensory information by the sensorimotor system, which compensates the decrease of the intrinsic stability of the gait with a larger and/or better use of external audio-tactile information.

La Variabilité dans le Big Data se réfère aux données dont la signification change de manière continue. Par exemple, les données des plateformes sociales et les données des applications de surveillance, présentent une grande variabilité. Cette variabilité est dûe aux différences dans la distribution de données sous-jacente comme l’opinion de populations d’utilisateurs ou les mesures des réseaux d’ordinateurs, etc. L’Analyse de Différences a comme objectif l’étude de la variabilité des Données Massives. Afin de réaliser cet objectif, les data scientists ont besoin (a) de mesures de comparaison de données pour différentes dimensions telles que l’âge pour les utilisateurs et le sujet pour le traffic réseau, et (b) d’algorithmes efficaces pour la détection de différences à grande échelle. Dans cette thèse, nous identifions et étudions trois nouvelles tâches analytiques : L’Exploration des Différences, l’Explication des Différences et l’Evolution des Différences.L’Exploration des Différences s’attaque à l’extraction de l’opinion de différents segments d’utilisateurs (ex., sur un site de films). Nous proposons des mesures adaptées à la com- paraison de distributions de notes attribuées par les utilisateurs, et des algorithmes efficaces qui permettent, à partir d’une opinion donnée, de trouver les segments qui sont d’accord ou pas avec cette opinion. L’Explication des Différences s’intéresse à fournir une explication succinte de la différence entre deux ensembles de données (ex., les habitudes d’achat de deux ensembles de clients). Nous proposons des fonctions de scoring permettant d’ordonner les explications, et des algorithmes qui guarantissent de fournir des explications à la fois concises et informatives. Enfin, l’Evolution des Différences suit l’évolution d’un ensemble de données dans le temps et résume cette évolution à différentes granularités de temps. Nous proposons une approche basée sur le requêtage qui utilise des mesures de similarité pour comparer des clusters consécutifs dans le temps. Nos index et algorithmes pour l’Evolution des Différences sont capables de traiter des données qui arrivent à différentes vitesses et des types de changements différents (ex., soudains, incrémentaux). L’utilité et le passage à l’échelle de tous nos algorithmes reposent sur l’exploitation de la hiérarchie dans les données (ex., temporelle, démographique).Afin de valider l’utilité de nos tâches analytiques et le passage à l’échelle de nos algo- rithmes, nous réalisons un grand nombre d’expériences aussi bien sur des données synthé- tiques que réelles.Nous montrons que l’Exploration des Différences guide les data scientists ainsi que les novices à découvrir l’opinion de plusieurs segments d’internautes à grande échelle. L’Explication des Différences révèle la nécessité de résumer les différences entre deux ensembles de donnes, de manière parcimonieuse et montre que la parcimonie peut être atteinte en exploitant les relations hiérarchiques dans les données. Enfin, notre étude sur l’Evolution des Différences fournit des preuves solides qu’une approche basée sur les requêtes est très adaptée à capturer des taux d’arrivée des données variés à plusieurs granularités de temps. De même, nous montrons que les approches de clustering sont adaptées à différents types de changement. / Variability in Big Data refers to data whose meaning changes continuously. For instance, data derived from social platforms and from monitoring applications, exhibits great variability. This variability is essentially the result of changes in the underlying data distributions of attributes of interest, such as user opinions/ratings, computer network measurements, etc. {em Difference Analysis} aims to study variability in Big Data. To achieve that goal, data scientists need: (a) measures to compare data in various dimensions such as age for users or topic for network traffic, and (b) efficient algorithms to detect changes in massive data. In this thesis, we identify and study three novel analytical tasks to capture data variability: {em Difference Exploration, Difference Explanation} and {em Difference Evolution}.Difference Exploration is concerned with extracting the opinion of different user segments (e.g., on a movie rating website). We propose appropriate measures for comparing user opinions in the form of rating distributions, and efficient algorithms that, given an opinion of interest in the form of a rating histogram, discover agreeing and disargreeing populations. Difference Explanation tackles the question of providing a succinct explanation of differences between two datasets of interest (e.g., buying habits of two sets of customers). We propose scoring functions designed to rank explanations, and algorithms that guarantee explanation conciseness and informativeness. Finally, Difference Evolution tracks change in an input dataset over time and summarizes change at multiple time granularities. We propose a query-based approach that uses similarity measures to compare consecutive clusters over time. Our indexes and algorithms for Difference Evolution are designed to capture different data arrival rates (e.g., low, high) and different types of change (e.g., sudden, incremental). The utility and scalability of all our algorithms relies on hierarchies inherent in data (e.g., time, demographic).We run extensive experiments on real and synthetic datasets to validate the usefulness of the three analytical tasks and the scalability of our algorithms. We show that Difference Exploration guides end-users and data scientists in uncovering the opinion of different user segments in a scalable way. Difference Explanation reveals the need to parsimoniously summarize differences between two datasets and shows that parsimony can be achieved by exploiting hierarchy in data. Finally, our study on Difference Evolution provides strong evidence that a query-based approach is well-suited to tracking change in datasets with varying arrival rates and at multiple time granularities. Similarly, we show that different clustering approaches can be used to capture different types of change.

La recherche développée dans cette thèse introduit une approche qualitative pour représenter et raisonner à partir d'entités spatiales dans un espace géographique à deux dimensions. Les patrons de mouvements entre entités dynamiques sont catégorisés à partir d'un modèle qualitatif de relations topologiques entre une ligne orientée et une région, et de relations d'orientation entre deux lignes orientées, respectivement. Les mouvements qualitatifs sont dérivés à partir de relations spatio-temporelles qui caractérisent des entités dynamiques conceptualisées comme des points ou des régions dans un espace à deux dimensions. Cette architecture de raisonnement permet de dériver des configurations de mouvements basiques dérivées à partir d'entités statiques et dynamiques. L'approche est complétée par une qualification de ces configurations à partir d'expressions du langage naturel. Les compositions de mouvements sont étudiées tout comme les transitions possibles dans des cas de données incomplètes. Les tables de compositions sont également explorées et permettent d'étendre les possibilités de raisonnement. Le modèle est expérimenté dans le contexte de l'analyse de trajectoires aériennes et maritimes. / The research developed in this thesis introduces a qualitative approach for representing and reasoning on moving entities in a two-dimensional geographical space. Movement patterns of moving entities are categorized based on a series of qualitative spatial models of topological relations between a directed line and a region, and orientation relations between two directed lines, respectively. Qualitative movements are derived from the spatio-temporal relations that characterize moving entities conceptualized as either points or regions in a two-dimensional space. Such a spatio-temporal framework supports the derivation of the basic movement configurations inferred from moving and static entities. The approach is complemented by a tentative qualification of the possible natural language expressions of the primitive movements identified. Complex movements can be represented by a composition of these primitive movements. The notion of conceptual transition that favors the exploration of possible trajectories in the case of incomplete knowledge configurations is introduced and explored.Composition tables are also studied and provide additional reasoning capabilities. The whole approach is applied to the analysis of flight patterns and maritime trajectories.

L’objectif de ma thèse était d’étudier de façon plus approfondie l’influence des émotions sur la perception du temps, et surtout d’essayer d’identifier les mécanismes sous-jacents, encore méconnus aujourd’hui. Pour cela, j’ai mené 6 études organisées autour de 2 axes. L’objectif de l’Axe 1 était d’identifier les mécanismes impliqués dans l’effet des émotions sur la perception de la durée de stimuli émotionnels dans une tâche de bissection temporelle. L’objectif de l’Axe 2 était d’élaborer de nouvelles techniques d’induction permettant d’observer des effets plus robustes. Les résultats révèlent un allongement subjectif du temps, avec différents types de stimuli émotionnels fortement activateurs sur le plan physiologique. Cet effet apparait avec plusieurs types de stimuli menaçants et un large éventail de durées, allant de 0.3 à 8 s. Il apparait également de manière similaire chez l’adulte et l’enfant, du moins dès l’âge de 5 ans. De plus, cette dilatation du temps n’est pas accompagnée d’une amélioration de la sensibilité au temps, même quand la discrimination temporelle s’avère difficile. L’ensemble de ces données suggère un effet robuste des émotions fortement activatrices sur le jugement du temps, qui serait expliqué principalement par des mécanismes automatiques, et provoquerait l’accélération de l’horloge interne. Dans les situations de menace, cette accélération de l'horloge permettrait d’agir le plus rapidement possible. Quand le temps passe plus vite, l’individu est plus promptement prêt à agir. Toutefois, d’autres études sont encore nécessaires pour trancher la question de l’automaticité des processus et l’absence d’effet attentionnel. / The objective of this thesis was to study more precisely the influence of emotions on time perception, and above all to try to identify the underlying mechanisms, still unknown to this day. For this, I conducted 6 studies organized around 2 axes. The goal of Axis 1 was to identify the mechanisms involved in the effect of emotions on the duration judgment of emotional stimuli in a temporal bisection task. The goal of Axis 2 was to develop new induction methods in order to observe more robust effects.The results reveal a subjective lengthening of time, with different types of highly arousing emotional stimuli. This effect appears with several types of threatening stimuli and a wide range of durations, ranging from 0.3 to 8 s. It also appears similarly in adults and children, at least from the age of 5. Moreover, this time dilatation is not accompanied by an improvement in time sensitivity, even when temporal discrimination was difficult. All of these data suggest a robust effect of highly arousing emotions on time perception, which would be explained mainly by automatic mechanisms, and would cause the acceleration of the internal clock. In a situation of danger, this clock acceleration would allow the individual to react as quickly as possible. When time goes faster, the individual is prepared to act quicker. However, further studies are still needed to resolve the issue of automatic processes and the absence of attentional effects.

L’inversion géoacoustique permet d’estimer les propriétés du milieu marin à partir de ses effets sur la propagation acoustique. Les politiques de protection de l’environnement, mais également les besoins militaires liés à la discrétion, ont conduit la communauté à se pencher sur des alternatives discrètes et moins invasives que les méthodes actuelles actives. En contexte passif, l’environnement est étudié à partir de son impact sur la propagation de signaux émis par des sources d’opportunité déjà présentes dans le milieu. Les travaux présentés dans ce manuscrit sont consacrés au développement et à l’évaluation d’une méthode d’inversion géoacoustique passive à partir de modulations de fréquences de mammifères marins enregistrées sur un unique hydrophone. Cette méthode monocapteur exploite la propagation multitrajets de ces modulations de fréquences, propagées en environnement petits fonds pour en extraire l’information nécessaire à l’estimation du coefficient de réflexion du fond. Le traitement d’une collection de signaux permet de décrire une courbe du coefficient de réflexion en fonction de l’angle de rasance sur le fond. La méthode est dotée d’outils permettant l’extraction des observables nécessaires à l’inversion. Des outils de séparation haute résolution des trajets ont été développés pour les cas de propagation multitrajets non résolue. Avec un unique capteur, la localisation en 3D est rendue possible grâce à l’apport de la bathymétrie, même lorsque les trajets d’arrivée sont non séparables et non identifiables. La directivité des sources hautes fréquences, ciblées pour l’inversion, a été analysée et sa prise en compte dans le cas d’un diagramme de directivité connu est présentée. / The geoacoustic inversion aims at giving an estimate of the oceanographic properties impacting the acoustic propagation. Most of the current geoacoustic inversion methods are active methods. However, the environment protection policy as well as military necessity of discretion is leading the community into working on less invasive and more discrete inversion schemes. The main idea of passive geoacoustic inversion is to take advantage of opportunity sources by listening to the effect of the environmental properties on their propagation. This PhD work focuses on the development and the validation of a new passive geoacoustic inversion scheme relying on marine mammals frequency modulations recorded on a single hydrophone in shallow waters. This mono-receiver method uses the multipath propagation. The processing of a set of calls provide an estimate of the reflexion coefficient regarding the grazing angle. High resolution separation tools based on bespoke time warping operators have been developed to improve the range of the method in case of not reported multipaths. When the paths remains unresolved (thus unidentified), others tools have been implemented that allows to locate the source with groups of unidentified paths. This localisation can be reached in 3D using only one receiver in varied bathymetry. We analyse the directivity for the high-frequency signals we planed to use and demonstrate how to take into account the directivity as soon as the source directivity pattern is available.

No description available.

Notre objectif principal est de permettre l’utilisation de propriétés temporelles dans une politique d’adaptation en tenant compte des spécificités de la vérification à l’exécution.Pour y répondre, nous définissons un modèle de système à composants supportant les reconfigurations dynamiques. Nous introduisons les reconfigurations gardées qui nous permettent d’utiliser des opérations primitives en tant que “briques” pour construire des reconfigurations plus élaborées impliquant des constructions, non seulement, séquentielles, mais aussi alternatives ou répétitives, tout en garantissant la consistance des configurations du système.En outre, nous étendons (aux événements externes) la logique temporelle utilisée précédemment pour exprimer des contraintes architecturales sur des configurations. Avec une sémantique, dite progressive, nous pouvons, dans la plupart des cas, évaluer (de fac¸on centralisée ou décentralisée)une expression temporelle pour une configuration donnée `a partir d’ évaluations déjà réalisées à la seule configuration précédente. Nous utilisons cette logique dans des politiques d’adaptation permettant de guider et contrôler les reconfigurations de systèmes à composants à l’exécution.Enfin, l’implémentation de politiques d’adaptation a été expérimentée dans divers cas d’ études sur les plateformes Fractal et FraSCAti. Nous utilisons notamment le fuzzing comportemental afin de pouvoir tester des aspects spécifiques d’une politique d’adaptation. / Our main goal is to allow the usage of temporal properties within an adaptation policy while takinginto account runtime verification specificities.In order to reach it, we define a component-based system model that supports dynamicreconfigurations. We introduce guarded reconfigurations in order to use primitive operations as“building blocks” to craft more elaborated reconfigurations involving, not only sequential, but also,alternate and repetitive constructs while ensuring the system’s configurations consistency.Furthermore, we extend (to external events) the temporal logic previously used to expressarchitectural constraints on configurations. Using, so called, progressive semantics, we can, in mostof the cases, evaluate (in a centralised or decentralised fashion) a temporal expression for a givenconfiguration using evaluations performed only at the previous configuration. We use this logic withinadaptation policies enabling the steering and control of dynamic reconfigurations at runtime.Finally, we implemented such adaptation policies in various case studies using frameworks such asFractal and FraSCAti. We also use behavioural fuzzing to test various specific aspects of a givenadaptation policy.

La problématique générale de notre travail s'inscrit dans le domaine scientifique de la recherche d'information (RI). Les modèles de RI classiques sont généralement basés sur une définition de la notion de pertinence qui est liée essentiellement à l'adéquation thématique entre le sujet de la requête et le sujet du document. Le concept de pertinence a été revisité selon différents niveaux intégrant ainsi différents facteurs liés à l'utilisateur et à son environnement dans une situation de RI. Dans ce travail, nous abordons spécifiquement le problème lié à la modélisation de la pertinence multidimensionnelle à travers la définition de nouveaux modèles d'agrégation des critères et leur évaluation dans des tâches de recherche de RI. Pour répondre à cette problématique, les travaux de l'état de l'art se basent principalement sur des combinaisons linéaires simples. Cependant, ces méthodes se reposent sur l'hypothèse non réaliste d'additivité ou d'indépendance des dimensions, ce qui rend le modèle non approprié dans plusieurs situations de recherche réelles dans lesquelles les critères étant corrélés ou présentant des interactions entre eux. D'autres techniques issues du domaine de l'apprentissage automatique ont été aussi proposées, permettant ainsi d'apprendre un modèle par l'exemple et de le généraliser dans l'ordonnancement et l'agrégation des critères. Toutefois, ces méthodes ont tendance à offrir un aperçu limité sur la façon de considérer l'importance et l'interaction entre les critères. En plus de la sensibilité des paramètres utilisés dans ces algorithmes, est très difficile de comprendre pourquoi un critère est préféré par rapport à un autre. Pour répondre à cette première direction de recherche, nous avons proposé un modèle de combinaison de pertinence multicritères basé sur un opérateur d'agrégation qui permet de surmonter le problème d'additivité des fonctions de combinaison classiques. Notre modèle se base sur une mesure qui permet de donner une idée plus claire sur les corrélations et interactions entre les critères. Nous avons ainsi adapté ce modèle pour deux scénarios de combinaison de pertinence multicritères : (i) un cadre de recherche d'information multicritères dans un contexte de recherche de tweets et (ii) deux cadres de recherche d'information personnalisée. Le deuxième axe de recherche s'intéresse à l'intégration du facteur temporel dans le processus d'agrégation afin de tenir compte des changements occurrents sur les collection de documents au cours du temps. Pour ce faire, nous avons proposé donc un modèle d'agrégation sensible au temps pour combinant le facteur temporel avec le facteur de pertinence thématique. Dans cet objectif, nous avons effectué une analyse temporelle pour éliciter l'aspect temporel des requêtes, et nous avons proposé une évaluation de ce modèle dans une tâche de recherche sensible au temps. / The main research topic of this document revolve around the information retrieval (IR) field. Traditional IR models rank documents by computing single scores separately with respect to one single objective criterion. Recently, an increasing number of IR studies has triggered a resurgence of interest in redefining the algorithmic estimation of relevance, which implies a shift from topical to multidimensional relevance assessment. In our work, we specifically address the multidimensional relevance assessment and evaluation problems. To tackle this challenge, state-of-the-art approaches are often based on linear combination mechanisms. However, these methods rely on the unrealistic additivity hypothesis and independence of the relevance dimensions, which makes it unsuitable in many real situations where criteria are correlated. Other techniques from the machine learning area have also been proposed. The latter learn a model from example inputs and generalize it to combine the different criteria. Nonetheless, these methods tend to offer only limited insight on how to consider the importance and the interaction between the criteria. In addition to the parameters sensitivity used within these algorithms, it is quite difficult to understand why a criteria is more preferred over another one. To address this problem, we proposed a model based on a multi-criteria aggregation operator that is able to overcome the problem of additivity. Our model is based on a fuzzy measure that offer semantic interpretations of the correlations and interactions between the criteria. We have adapted this model to the multidimensional relevance estimation in two scenarii: (i) a tweet search task and (ii) two personalized IR settings. The second line of research focuses on the integration of the temporal factor in the aggregation process, in order to consider the changes of document collections over time. To do so, we have proposed a time-aware IR model for combining the temporal relavance criterion with the topical relevance one. Then, we performed a time series analysis to identify the temporal query nature, and we proposed an evaluation framework within a time-aware IR setting.

La caractérisation des incertitudes est un enjeu essentiel qui permet une conception fiable des structures. Par ailleurs, la surveillance du phénomène de vieillissement est primordiale pour l'inspection et la prévention des risques. Ces deux enjeux peuvent être étudiés simultanément dans une analyse de fiabilité dépendante du temps. Toutefois, une telle analyse est souvent complexe et très couteuse en temps de calcul parce qu'elle demande plusieurs évaluations du modèle physique décrivant la performance de la structure. Dans ce contexte, on propose l'utilisation de la métamodélisation pour l'analyse de fiabilité dépendante du temps, concept largement exploré dans le cas de problèmes indépendants du temps. Ceci consiste à remplacer le modèle physique par un métamodèle analytique facile à évaluer de sorte que la méthode de simulation de Monte-Carlo peut être utilisée à coût de calcul réduit. D'autres problèmes sont liés aussi à ce type d'analyse, notamment la grande dimensionnalité du problème, la non Gaussianité et non stationnarité des processus stochastiques mis en jeu et la non linéarité de la fonction d'état limite. La thèse vise alors à proposer des méthodes précises mais aussi efficaces pour l'analyse de fiabilité dépendant du temps qui permettent de surmonter ces difficultés. Elle propose également une extension de ces méthodes au problème de conception fiabiliste dépendant du temps. / Uncertainty quantification is essential for designing reliable structures. Moreover, monitoring the aging process is of vital importance for the inspection and prevention of risks. These two aspects may be considered simultaneously throughout a time-variant reliability analysis. However, such analysis is in general complex and very time consuming because it requires numerous evaluations of the mechanical model describing the structural behavior. To overcome this issue, we propose to use the metamodeling approach that has been widely explored in the context of the probabilistic analysis, for time-variant reliability problems. This consists in replacing the mechanical model with a simple analytical function that is easy to evaluate and on which Monte-Carlo simulation can be performed at a low computational cost. Other challenges also encounter this analysis and are basically related to the high dimensionality of the problem, the non Gaussianity and non stationarity of the input stochastic processes and the non linearity of the limit state function. The thesis aims then to develop accurate and efficient approaches for time-variant reliability analysis that overcome the aforementioned difficulties. It also proposes to extend these methods to the field of time-variant reliability-based design optimization.

L'innovation constitue un facteur de croissance particulièrement critique dans le secteur des hautes technologies. Or, le taux de lancements aboutissant à des échecs commerciaux y est bien plus élevé dans ce secteur que dans d'autres industries. Ce constat a incité des chercheurs à s'intéresser de plus près aux spécificités des innovations technologiques par rapport aux autres innovations.En particulier, Hoeffler (2003) constate que les innovations technologiques se distinguent par le fait qu'elles suscitent deux formes spécifiques d'incertitude : la première est liée à la difficulté de compréhension des nouveaux bénéfices, et la seconde aux coûts d'apprentissage du produit. Castano et alii (2008) montrent que ces deux formes d'incertitude sont plus ou moins saillantes dans les pensées du consommateur, selon l'échéance à laquelle il envisage l'achat d'un produit technologique, appelée « distance temporelle ». La robustesse de ces résultats a été confirmée lors d'une étude préliminaire. Par ailleurs, nous avons eu recours à deux techniques de simulation mentale anticipative pour réduire la double incertitude du consommateur ressentie à l'égard d'innovations semi-continues et discontinues. Nos résultats indiquent que lorsque l'achat est envisagé dans un délai proche, la simulation « orientée vers le processus » réduit l'incertitude liée aux coûts d'apprentissage et l'anxiété du consommateur, et augmente l'intention d'achat et d'utilisation du produit. A plus long terme, c'est la simulation « orientée vers le résultat » qui favorise l'intention d'achat et d'utilisation, en réduisant l'incertitude envers les bénéfices et en augmentant l'optimisme du consommateur. Les mécanismes par lesquels l'interaction entre la distance temporelle et la simulation mentale agit sur les réactions et comportements du consommateur ont été mis au jour dans cette thèse. De plus, nous avons démontré que les effets bénéfiques de cette interaction se produisaient pour les consommateurs experts, mais qu'ils ne se produisaient pas pour les consommateurs non experts. Cette recherche pose donc une limite à l'utilisation de cette interaction comme technique marketing pour favoriser l'adoption d'innovations technologiques. Cinq études ont été réalisées dans le cadre de cette thèse, dont deux en collaboration avec IDEAs Laboratory, une entreprise grenobloise opérant dans le secteur des hautes technologies. / Although innovation is a critical growth factor in the high technology sector, the rate of introductions leading to commercial failure is much higher in this sector than in other industries. This prompted researchers to pay closer attention to the characteristics differentiating technological innovations from innovations in other fields. As part of this recent and fruitful research current, Hoeffler (2003) finds that technological innovations are distinguished by the fact that they raise two specific forms of uncertainty. The first relates to the difficulty of understanding the new benefits; the second, to the fact that these innovations require consumer learning. According to Castano et alii (2008), these two forms of uncertainty are more or less prominent in the minds of consumers according to the time frame during which the individual is considering purchasing a technology product – this time frame is referred to as “temporal distance” in the literature. The robustness of these results was confirmed in a preliminary study. Moreover, we employed two anticipatory mental simulation techniques to reduce the consumer's double uncertainty when considering the purchase of semi-continuous and discontinuous innovations. Our results show that when the purchase is planned within the near future, the “process-oriented” simulation reduces learning cost uncertainty and anxiety, and increases intent to use and intent to purchase. Over the long term, “result-oriented simulation” decreases uncertainty about benefits and raises optimism, intent to use and intent to purchase. This research identifies the mechanisms through which the interaction between temporal distance and mental simulation act on consumer's behavior. Moreover, we have shown that the beneficial effects stemming from this interaction are only true for the expert consumers and not for those who are not. Therefore, this research raises a limit to the use of this interaction to promote the adoption of technological innovations. Five studies were conducted, including two that were made in collaboration with IDEAs Laboratory, a company from Grenoble operating in the sector of high technology.