Ce travail de thèse porte sur une variable océanographique importante dans le suivi du climat : la température de surface des océans. Au niveau global, les observations de cette température sont fournies principalement par des radiomètres embarqués sur des satellites. Afin de traiter ce flux important de données, un traitement statistique s'impose dans le but de synthétiser l'information en des cartes globales et quotidiennes de notre variable d'intérêt. Pour ce faire, nous proposons un modèle linéaire de type espace-d'état avec des erreurs Gaussiennes. Nous commençons par présenter ce modèle sur des données issues de séries temporelles ayant un échantillonnage irrégulier. Suit un travail d'inférence avec la mise en place d'un schéma d'estimation des paramètres, basé sur la combinaison d'une méthode des moments et du maximum de vraisemblance au travers de l'algorithme EM et des probabilités de filtrage et lissage de Kalman. Nous appliquons enfin cette méthodologie pour estimer les variances d'erreurs et le paramètre de corrélation temporelle à tout l'océan Atlantique. Nous ajoutons ensuite la composante spatiale et proposons une structure d'ordre deux, séparable, basée sur le produit d'une covariance temporelle et d'une covariance spatiale ani- sotrope. Les paramètres de cette dernière sont estimés sur l'océan Atlantique à partir de techniques géostatistiques usuelles et forment un atlas pertinent pour les océanographes. Fi- nalement, nous montrons que l'apport de l'information spatiale augmente le pouvoir prédictif du modèle.

L'imagerie a récemment émergée comme outil de mesure de la dynamique du zooplancton en donnant des informations à la fois taxonomiques et de structure en taille de la communauté — nécessaires à la bonne compréhension de la dynamique du zooplancton au sein de l'écosystème pélagique. Ce travail est cependant davantage centré sur l'étude de la structure en taille du zooplancton dont différents aspects seront examinés au cours de trois chapitres: méthodes, analyse et description écologique d'une série temporelle de 11 ans, modélisation. Le chapitre méthodologique évalue la validité de l'imagerie en examinant l'effet de nouveaux biais, directement issus de l'imagerie, sur ledit spectre de taille (objets en contact au cours de l'acquisition d'image, efficacité de la classification automatique, modèle utilisé pour le calcul des biovolumes et biomasses). Il s'agit d'une discussion sur ce que le scientifique veut mesurer et sur ce qu'il analyse finalement compte tenu des contraintes méthodologiques. Le second chapitre est consacré à l'évolution temporelle (1995-2005) de l'écosystème pélagique de la mer Ligure — plus spécifiquement de la station d'observation côtière de la rade de Villefranche-sur-Mer. Par l'étude combinée des données disponibles (taxonomie, structure en taille, climat, météorologie locale, hydrologie et biologie), les facteurs physiques, chimiques et biologiques déterminant pour l'écosystème sont extraits. Il s'agit principalement du climat hivernal, précipitations et températures, ainsi que de l'irradiation solaire reçu au printemps et en été. Les interactions entre ces facteurs déterminent différents états de la communauté zooplanctonique. Enfin, le dernier chapitre propose un modèle du zooplancton basé sur sa structuration en taille. Puisque les modèles classiques, en boîte, représentent difficilement la dynamique du zooplancton, l'approche par la taille fut proposée comme alternative. Le modèle présenté est exploratoire, incluant la croissance du zooplancton selon une modélisation de type “budget énergétique dynamique” et la prédation selon des rapports de taille proies/prédateurs. Le but étant de comprendre ce qui détermine la structure en taille du zooplancton dans l'environnement. Les simulations effectuées sont ainsi comparées à la dynamique observée dans les phases majeures identifiées au chapitre précédent. C'est un premier pas vers l'intégration de ce type de modèles au sein de modèles plus généraux en vue d'améliorer la qualité de représentation du zooplancton. Le présent travail enrichit la connaissance du concept plus vaste de l'observation et de l'analyse théorique de la structuration en taille du zooplancton, mais il enrichit aussi la compréhension des liens entre le zooplancton et son environnement.

Cette thèse porte sur l'imparfait de l'indicatif en français. Elle a pour objet l'étude du signifié de l'imparfait et du fonctionnement de ce temps dans ses différents usages. Il s'agit ici d'articuler la valeur de l'imparfait à la multiplicité des effets de sens auxquels il est lié en discours. Ce travail s'interroge ainsi, dans une première partie, sur les outils dont dispose l'analyse linguistique pour décrire les temps verbaux et sur les principales approches actuelles de l'imparfait. À partir de cette réflexion, nous proposons un signifié de ce temps et un dispositif théorique traitant de la production de sens en discours. Nous mettons en œuvre dans une seconde partie notre approche en l'appliquant à un corpus de données recueillies dans des textes littéraires, journalistiques et interactionnels. Nous nous focalisons alors sur l'étude des emplois temporels et modaux de l'imparfait et sur les relations temporelles auxquelles il peut être associé.

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

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

L'évolution sédimentaire des milieux lagunaires est un phénomène complexe faisant intervenir à la fois des processus intenses sur le court terme (crues, tempêtes) et des processus plus lents sur le long terme (variations du niveau marin moyen, changements climatiques). Si les mécanismes généraux de ces phénomènes sont bien connus, leur variabilité spatiale et temporelle les rends difficiles à estimer au niveau local. La grande diversité des milieux lagunaires et l'influence des actions anthropiques rendent plus hasardeuse encore cette estimation. Dans cette étude, je me suis intéressé au cas du système lagunaire méditerranéen des « étangs Palavasiens, étang de l'Or, canal du Rhône à Sète » situé dans le Golfe du Lion (Sud de la France). L'utilisation d'une approche pluridisciplinaire a permis d'évaluer la dynamique sédimentaire sur des échelles de temps multiples. Sur les deux derniers siècles, le comblement du système lagunaire a pu être estimé à la vitesse moyenne de 1,3 mm.an-1 à travers l'utilisation conjointe de données géographiques historiques et d'analyses géochronologiques (210Pb, 137Cs). Une perte de surface imputable pour moitié aux aménagements anthropiques est également mise en avant au cours du XXème siècle. Une campagne de mesures haute fréquence de la dynamique hydro-sédimentaire a été menée à court-terme (2 ans). Elle a permis de déterminer l'influence des conditions de forçages physiques sur les processus internes (érosion, remise en suspension, dépôt). Les seuils caractéristiques tels que la tension critique d'érosion ont pu être estimés et reliés aux conditions météorologiques. Le bilan net sur les stations suivies durant cette période montre une perte de sédiment. Ce bilan opposé aux estimations historiques sur les mêmes secteurs est probablement en lien avec les conditions d'apports réduites durant la période investiguée. L'adaptation d'un modèle numérique sur la zone d'étude a été entreprise afin de préciser cette dynamique sur une plus large échelle spatiale et temporelle. / The sedimentary evolution of coastal lagoons is a complex phenomenon involving both short term extreme processes (floods, storms) and long term processes (mean sea level variations, climate change). If general mechanisms of these phenomena are well known, their spatial and temporal variability makes them difficult to assess at the local scale. The diversity of lagoonal environments and human influence makes this even more risky. I have focussed this study on the case of a Mediterranean lagoon system : “Palavasian lagoons, Or lagoon, and Rhône-Sète waterway” which is located in the Gulf of Lion (South of France). A multidisciplinary approach was used to assess sediment dynamics on multiple time scales. An average filling rate of 1.3 mm.year-1 over the two last centuries was assessed using a both historical maps and geochronology (210Pb, 137Cs). An area loss due for half to anthropogenic impacts was also highlighted in the twentieth century. A short term (2 years) and high frequency monitoring of in situ hydro-sedimentary dynamics was performed to determine the influence of physical forcing over internal processes (erosion, resuspension, deposition). The main characteristics thresholds were estimated and related to weather conditions. The observed net balance during this monitoring shows a loss of sediment. This assessment, opposite of historical trends, is probably related to the conditions of reduced river contribution. The implementation of a numerical model is going on in order to explain the dynamics on a larger spatial and temporal scales.

La composition musicale utilise de plus en plus les outils informatiques, mais la question de l'interprétation des pièces soit résoule. Dans le cas des pièces électro-acoustiques sur support, enregistrement d'une organisation temporelle de sons, l'exécution des oeuvres se restreint à leur diffusion. A la différence des pièces instrumentales, un interprète ne peut modifier certains paramètres musicaux lors de l'exécution. Nous cherchons à définir un système de composition et d'exécution de pièces interprétables, en nous focalisant sur les modifications de dates d'événements de la partition. Nous proposons un formalisme de partitions interactives utilisant la programmation par contraintes pour définir l'organisation temporelle et les limites de l'interprétation. Nous présentons un modèle de machine abstraite pour l'exécution des partitions, basée sur les réseaux de Petri et la propagation de contraintes. Enfin, nous exposons quelques applications du système. / Abstract

Cette thèse porte sur un certain nombre de problèmes algorithmiques motivés par la planification temporelle automatisée et la vérification formelle des systèmes réactifs et finis. Nous nous sommes concentrés sur les méthodes théoriques des jeux pour obtenir de nouvelles connaissances, des limites de complexité améliorées et des algorithmes plus rapides pour les modèles suivants: réseaux temporels hyper, réseaux conditionnels Simples / Hyper temporels, jeux de mise à jour, jeux Muller McNaughton et jeux Mean Payoff / This dissertation deals with a number of algorithmic problems motivated by automated temporal planning and formal verification of reactive and finite state systems. We focused on game theoretical methods to obtain novel insights, improved complexity bounds, and faster algorithms for the following models: Hyper Temporal Networks, Conditional Simple/Hyper Temporal Networks, Update Games, Muller McNaughton Games, and Mean Payoff Games

La détection d'anomalies est une tâche cruciale qui a suscité l'intérêt de plusieurs travaux de recherche dans les communautés d'apprentissage automatique et fouille de données. La complexité de cette tâche dépend de la nature des données, de la disponibilité de leur étiquetage et du cadre applicatif dont elles s'inscrivent. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à cette problématique pour les données complexes et particulièrement pour les séries temporelles uni et multi-variées. Le terme "anomalie" peut désigner une observation qui s'écarte des autres observations au point d'éveiller des soupçons. De façon plus générale, la problématique sous-jacente (aussi appelée détection de nouveautés ou détection des valeurs aberrantes) vise à identifier, dans un ensemble de données, celles qui différent significativement des autres, qui ne se conforment pas à un "comportement attendu" (à définir ou à apprendre automatiquement), et qui indiquent un processus de génération différent. Les motifs "anormaux" ainsi détectés se traduisent souvent par de l'information critique. Nous nous focalisons plus précisément sur deux aspects particuliers de la détection d'anomalies à partir de séries temporelles dans un mode non-supervisé. Le premier est global et consiste à ressortir des séries relativement anormales par rapport une base entière. Le second est dit contextuel et vise à détecter localement, les points anormaux par rapport à la structure de la série étudiée. Pour ce faire, nous proposons des approches d'optimisation à base de clustering pondéré et de déformation temporelle pour la détection globale ; et des mécanismes à base de modélisation matricielle pour la détection contextuelle. Enfin, nous présentons une série d'études empiriques sur des données publiques pour valider les approches proposées et les comparer avec d'autres approches connues dans la littérature. De plus, une validation expérimentale est fournie sur un problème réel, concernant la détection de séries de prix aberrants sur les pneumatiques, pour répondre aux besoins exprimés par le partenaire industriel de cette thèse / Anomaly detection is a crucial task that has attracted the interest of several research studies in machine learning and data mining communities. The complexity of this task depends on the nature of the data, the availability of their labeling and the application framework on which they depend. As part of this thesis, we address this problem for complex data and particularly for uni and multivariate time series. The term "anomaly" can refer to an observation that deviates from other observations so as to arouse suspicion that it was generated by a different generation process. More generally, the underlying problem (also called novelty detection or outlier detection) aims to identify, in a set of data, those which differ significantly from others, which do not conform to an "expected behavior" (which could be defined or learned), and which indicate a different mechanism. The "abnormal" patterns thus detected often result in critical information. We focus specifically on two particular aspects of anomaly detection from time series in an unsupervised fashion. The first is global and consists in detecting abnormal time series compared to an entire database, whereas the second one is called contextual and aims to detect locally, the abnormal points with respect to the global structure of the relevant time series. To this end, we propose an optimization approaches based on weighted clustering and the warping time for global detection ; and matrix-based modeling for the contextual detection. Finally, we present several empirical studies on public data to validate the proposed approaches and compare them with other known approaches in the literature. In addition, an experimental validation is provided on a real problem, concerning the detection of outlier price time series on the tyre data, to meet the needs expressed by, LIZEO, the industrial partner of this thesis

La production d’énergie, et en particulier la production d’électricité, est la principale responsable de l’émission de gaz à effet de serre au niveau mondial. Le secteur résidentiel étant le plus consommateur d’énergie, il est essentiel d’agir au niveau personnel afin de réduire ces émissions. Avec le développement de l’informatique ubiquitaire, il est désormais aisé de récolter des données de consommation d’électricité des appareils électriques d’un logement. Cette possibilité a permis le développement des technologies eco-feedback, dont l’objectif est de fournir aux consommateurs un retour sur leur consommation dans le but de la diminuer. Dans cette thèse nous proposons une méthode de visualisation de données temporelles personnelles basée sur une interaction what if, qui signifie que les utilisateurs peuvent appliquer des changements de comportement de manière virtuelle. En particulier notre méthode permet de simuler une modification de l’utilisation des appareils électriques d’un logement, puis d’évaluer visuellement l’impact de ces modifications sur les données. Cette méthode a été implémentée dans le système Activelec, que nous avons évalué avec des utilisateurs sur des données réelles. Nous synthétisons les éléments de conception indispensables aux systèmes eco-feedback dans un état de l’art. Nous exposons également les limitations de ces technologies, la principale étant la difficulté rencontrée par les utilisateurs pour trouver des modifications de comportement pertinentes leur permettant de consommer moins d’énergie.Nous présentons ensuite trois contributions. La première contribution est la conception d’une méthode what if appliquée à l’eco-feedback ainsi que son implémentation dans le système Activelec. La seconde contribution est l’évaluation de notre méthode grâce à deux expérimentations menées en laboratoire. Dans ces expérimentations nous évaluons si des participants utilisant notre méthode trouvent des modifications qui économisent de l’énergie et qui nécessitent suffisamment peu d’efforts pour être appliquées en vrai. Enfin la troisième contribution est l’évaluation in-situ du système Activelec dans des logements personnels pour une durée d’environ un mois. Activelec a été déployé dans trois appartements privés afin de permettre l’évaluation de notre méthode en contexte domestique réel. Dans ces trois expérimentations, les participants ont pu trouver des modifications d’utilisation des appareils qui économiseraient une quantité d’énergie significative, et qui ont été jugées faciles à appliquer en réalité. Nous discutons également de l’application de notre méthode what if au-delà des données de consommation électrique au domaine de la visualisation personnelle, qui est définie comme l’analyse visuelle des données personnelles. Nous présentons ainsi plusieurs applications possibles à d’autres données temporelles personnelles, par exemple concernant l’activité physique ou les transports. Cette thèse ouvre de nouvelles perspectives pour l’utilisation d’un paradigme d’interaction what if pour la visualisation personnelle. / The production of energy, in particular the production of electricity, is the main responsible for the emission of greenhouse gases at world scale. The residential sector being the most energy consuming, it is essential to act at a personal scale to reduce these emissions. Thanks to the development of ubiquitous computing, it is now easy to collect data about the electricity consumption of electrical appliances of a housing. This possibility has allowed the development of eco-feedback technologies, whose objective is to provide to consumers a feedback about their consumption with the aim to reduce it. In this thesis we propose a personal visualization method for time-dependent data based on a what if interaction, which means that users can apply modifications in their behavior in a virtual way. Especially our method allows to simulate the modification of the usage of electrical appliances of a housing, and then to evaluate visually the impact of the modifications on data. This approach has been implemented in the Activelec system, which we have evaluated with users on real data.We synthesize the essential elements of conception for eco-feedback systems in a state of the art. We also outline the limitations of these technologies, the main one being the difficulty faced by users to find relevant modifications in their behavior to decrease their energy consumption. We then present three contributions. The first contribution is the development of a what if approach applied to eco-feedback as well as its implementation in the Activelec system. The second contribution is the evaluation of our approach with two laboratory studies. In these studies we assess if participants using our method manage to find modifications that save energy and which require a sufficiently low effort to be applied in reality. Finally the third contribution is the in-situ evaluation of the Activelec system. Activelec has been deployed in three private housings and used for a duration of approximately one month. This in-situ experiment allows to evaluate the usage of our approach in a real domestic context. In these three studies, participants managed to find modifications in the usage of appliances that would savea significant amount of energy, while being judged easy to be applied in reality.We also discuss of the application of our what if approach to the domain of personal visualization, beyond electricity consumption data, which is defined as the visual analysis of personal data. We hence present several potential applications to other types of time-dependent personal data, for example related to physical activity or to transportation. This thesis opens new perspectives for using a what if interaction paradigm for personal visualization.