Les prairies représentent une source importante de biodiversité dans les paysages agricoles qu’il est important de surveiller. Les satellites de nouvelle génération tels que Sentinel-2 offrent de nouvelles opportunités pour le suivi des prairies grâce à leurs hautes résolutions spatiale et temporelle combinées. Cependant, le nouveau type de données fourni par ces satellites implique des problèmes liés au big data et à la grande dimension des données en raison du nombre croissant de pixels à traiter et du nombre élevé de variables spectro-temporelles. Cette thèse explore le potentiel des satellites de nouvelle génération pour le suivi de la biodiversité et des facteurs qui influencent la biodiversité dans les prairies semi-naturelles. Des outils adaptés à l’analyse statistique des prairies à partir de séries temporelles d’images satellites (STIS) denses à haute résolution spatiale sont proposés. Tout d’abord, nous montrons que la réponse spectrotemporelle des prairies est caractérisée par sa variabilité au sein des prairies et parmi les prairies. Puis, pour les analyses statistiques, les prairies sont modélisées à l’échelle de l’objet pour être cohérent avec les modèles écologiques qui représentent les prairies à l’échelle de la parcelle. Nous proposons de modéliser la distribution des pixels dans une prairie par une loi gaussienne. A partir de cette modélisation, des mesures de similarité entre deux lois gaussiennes robustes à la grande dimension sont développées pour la classification des prairies en utilisant des STIS denses: High-Dimensional Kullback-Leibler Divergence et -Gaussian Mean Kernel. Cette dernière est plus performante que les méthodes conventionnelles utilisées avec les machines à vecteur de support (SVM) pour la classification du mode de gestion et de l’âge des prairies. Enfin, des indicateurs de biodiversité des prairies issus de STIS denses sont proposés à travers des mesures d’hétérogénéité spectro-temporelle dérivées du clustering non supervisé des prairies. Leur corrélation avec l’indice de Shannon est significative mais faible. Les résultats suggèrent que les variations spectro-temporelles mesurées à partir de STIS à 10 mètres de résolution spatiale et qui couvrent la période où ont lieu les pratiques agricoles sont plus liées à l’intensité des pratiques qu’à la diversité en espèces. Ainsi, bien que les propriétés spatiales et temporelles de Sentinel-2 semblent limitées pour estimer directement la diversité en espèces des prairies, ce satellite devrait permettre le suivi continu des facteurs influençant la biodiversité dans les prairies. Dans cette thèse, nous avons proposé des méthodes qui prennent en compte l’hétérogénéité au sein des prairies et qui permettent l’utilisation de toute l’information spectrale et temporelle fournie par les satellites de nouvelle génération. / Grasslands are a significant source of biodiversity in farmed landscapes that is important to monitor. New generation satellites such as Sentinel-2 offer new opportunities for grassland’s monitoring thanks to their combined high spatial and temporal resolutions. Conversely, the new type of data provided by these sensors involves big data and high dimensional issues because of the increasing number of pixels to process and the large number of spectro-temporal variables. This thesis explores the potential of the new generation satellites to monitor biodiversity and factors that influence biodiversity in semi-natural grasslands. Tools suitable for the statistical analysis of grasslands using dense satellite image time series (SITS) with high spatial resolution are provided. First, we show that the spectro-temporal response of grasslands is characterized by its variability within and among the grasslands. Then, for the statistical analysis, grasslands are modeled at the object level to be consistent with ecological models that represent grasslands at the field scale. We propose to model the distribution of pixels in a grassland by a Gaussian distribution. Following this modeling, similarity measures between two Gaussian distributions robust to the high dimension are developed for the lassification of grasslands using dense SITS: the High-Dimensional Kullback-Leibler Divergence and the -Gaussian Mean Kernel. The latter outperforms conventional methods used with Support Vector Machines for the classification of grasslands according to their management practices and to their age. Finally, indicators of grassland biodiversity issued from dense SITS are proposed through spectro-temporal heterogeneity measures derived from the unsupervised clustering of grasslands. Their correlation with the Shannon index is significant but low. The results suggest that the spectro-temporal variations measured from SITS at a spatial resolution of 10 meters covering the period when the practices occur are more related to the intensity of management practices than to the species diversity. Therefore, although the spatial and spectral properties of Sentinel-2 seem limited to assess the species diversity in grasslands directly, this satellite should make possible the continuous monitoring of factors influencing biodiversity in grasslands. In this thesis, we provided methods that account for the heterogeneity within grasslands and enable the use of all the spectral and temporal information provided by new generation satellites.

Les événements spatio-temporels regroupent une large diversité de phénomènes comportant des caractéristiques propres. Par exemple, l’étude de flux migratoires se révèle ainsi très différente de l’étude de propagation de maladies. En effet, le domaine d’intérêt de la première porte sur le suivi des trajectoires, tandis que celui de la deuxième porte sur les facteurs de la propagation. De plus, chaque classe d’un problème spatio-temporel peut être abordée différemment, que l’on considère ou non un voisinage spatial, une caractérisation des objets d’étude unique ou multiple, ou bien une (in)dépendance entre les événements. Ainsi, les techniques de fouilles de données développées sont souvent restées spécifiques à une sous-classe de problème spatio-temporel, c’est-à-dire sous un ensemble restreint d’hypothèses.Or, pour réussir à dégager des connaissances nouvelles à partir de données, il est nécessaire d’élargir cet ensemble d’hypothèses, c’est-à-dire élargir le champs des possibles quant aux corrélations qu’il peut exister entre événements. Nous proposons donc une modélisation de ces phénomènes spatio-temporels permettant de prendre en compte plus de considérations que dans l’état de l’art. En outre, cette modélisation permet d’exprimer des événements qui existent dans les phénomènes d’érosion : un objet d’étude peut se diviser en plusieurs objets, ou fusionner avec d’autres objets pour n’en former qu’un seul. Plus précisément, nous modélisons les dynamiques spatio-temporelles sous la forme d’un unique graphe orienté, que la composante temporelle des problèmes rend acyclique, et dont les sommets sont attribués par plusieurs caractéristiques. / Spatio-temporal events denote a large range of phenomena with different characteristics. For example, migration flows studies appear to be very different from disease spread studies. Indeed, interestingness of the first relies on tracking trajectories, whereas the second is about finding the factors of spread. Moreover, each class of a spatio-temporal problem can be tackled differently, depending on which parameters are considered: the studied spatial neighbourhood, the number of characteristics associated with the objects, or whether events are supposed correlated or independent. As a result, data mining techniques are often specificto a sub-class of spatio-temporal problem, that is to say, to a limited set of hypothesis.In order to bring out new knowledge from data, it seems to be necessary to enlarge this set of hypothesis, that is to say, to widen the field of possibilities regarding correlations that may exist between events. For this, we propose a new model that allows to take into account more considerations than existing studies. For example, this representation allows to model the complex spatio-temporal dynamic of erosion phenomenon: an object can be split up in several other objects, or can merge with other objects into one. More precisely, we use a single directed graph, that becomes acyclic thanks to the temporal component of the problem, and that is attributed by several characteristics.

Pour comprendre le fonctionnement d'un écosystème, il est essentiel de comprendre l'organisation du réseau trophique associé. Dans les eaux océaniques du sud-ouest de l'océan Indien (10-60°S, 35-90°E), si la répartition de la production primaire et la distribution des prédateurs supérieurs sont bien connues, un manque de connaissance demeure en ce qui concerne la distribution des différents organismes composant l'échelon trophique intermédiaire et ce, malgré leur importance écologique (pompe biologique et rôle trophique clé) et potentiellement économique (ambitions de pêche dans un futur proche). Pour combler ce manque, ce travail de thèse s'est concentré sur les distributions horizontale et verticale et la composition des organismes micronectoniques de cette région. La distribution du micronecton a donc été étudiée à méso- et large-échelle à partir d'enregistrements acoustiques (38 kHz). En termes de distribution verticale, une structuration en trois couches principales a été mise en évidence ; l'intensité et l'épaisseur de ces couches variant selon la période du jour (migrations nycthémérales) et les conditions océaniques (tourbillons océaniques à méso-échelle et fronts océaniques à large-échelle). En ce qui concerne la distribution horizontale, le sud-ouest de l'océan Indien a été caractérisé par des eaux (10 – 800 m) plus riches aux latitudes subtropicales, en été comme en hiver. Mais chaque type d'organisme ayant ses propres caractéristiques écologiques, il était important de pouvoir décrire les distributions propres à chaque groupe biologique composant ce micronecton. Une approche acoustique bifréquence (38 et 120 kHz) a permis de distinguer les crustacés micronectoniques des petits poissons mésopélagiques contenant une vessie natatoire gazeuse dans les eaux est de Kerguelen. En termes de distribution horizontale et de densité globale estimée, les crustacés micronectoniques dominaient les eaux océaniques à l'est de Kerguelen. Sur la verticale, deux types de structuration ont été mis en évidence : une structure agrégative et une structure en couches. Les crustacés micronectoniques ont été caractérisés par une structuration en couches, de jour comme de nuit, alors que les autres organismes sondés (les poissons ayant une vessie natatoire gazeuse notamment) présentaient une structuration mixte composée d'agrégats et de couches le jour et composée uniquement de couches la nuit. En résumé, l'approche acoustique utilisée dans ce travail a permis de décrire la distribution et la composition des organismes micronectoniques et fournit une base descriptive essentielle sur le micronecton du sud-ouest de l'océan Indien. / To understand the functioning of an ecosystem, it is essential to understand the organization of its associated food web. While the distribution of primary production and top predators in the Southwest Indian Ocean's oceanic waters (10-60 ° S, 35-90 ° E) are well known, a lack of knowledge remains regarding the distribution of mid-trophic level organisms, despite their ecological (biological pump and key trophic role) and potentially economic (commercial fisheries in the near future) importance. To fill this gap, this work focused on the horizontal and vertical distribution and composition of micronektonic communities in this region. Micronekton comprises relatively small organisms (1 to 20 cm long) able to swim freely without being unduly affected by currents. Micronekton distributions have been studied at meso- and large-scale using acoustic recordings (38 kHz). A vertical structure in three layers has been identified ; the intensity and thickness of these layers vary depending on the considered time period (diel migration) and ocean conditions (meso-scale oceanic eddies and large-scale oceanic fronts). Horizontaly, the Southwestern Indian Ocean harbours the richest waters (10-800 m) in subtropical latitudes in summer and winter times. Since every organism has its own ecological characteristics, it was important to separatly describe the distribution of biological groups composing micronekton. A bi-frequency acoustic approach (38 and 120 kHz) allowed the distinction of micronektonic crustaceans from small mesopelagic gas-filled swimbladder fish in waters east of Kerguelen where micronektonic crustaceans where dominant in terms of overall acoustic density. Two distinct types of vertical structure were highlighted : an aggregative and a layer structure. Micronektonic crustaceans were characterized by layering, day and night, while other organisms (gas-filled swimbladder fish in particular) exhibited structure mixing aggregates and layers during the day, but only composed of layers during the night. In summary, the acoustic approach used in this work helped to describe the distribution and composition of micronektonic organisms and provides an essential knowledge base on the micronekton of the southwest Indian Ocean.

Le développement de technologies comme les systèmes de positionnement par satellites (GNSS), les communications sans fil, les systèmes de radio-identification (RFID) et des capteurs a augmenté la disponibilité de données spatio-temporelles décrivant des trajectoires d’objets mobiles. Des bases de données relationnelles peuvent être utilisées pour stocker et questionner les données capturées. Des applications récentes montrent l’intérêt d’une approche intégrant des trajectoires « sémantiques » pour intégrer des connaissances sur les comportements d’objets mobiles. Dans cette thèse, nous proposons une approche basée sur des ontologies. Nous présentons une ontologie pour les trajectoires. Nous appliquons notre approche à l’étude des trajectoires de mammifères marins. Pour permettre l’exploitation de nos connaissances sur les trajectoires, nous considérons l’objet mobile, des relations temporelles et spatiales dans notre ontologie. Nous avons évalué la complexité du mécanisme d’inférence et nous proposons des optimisations, comme l’utilisation d’un voisinage temporel et spatial. Nous proposons également une optimisation liée à notre application. Finalement, nous évaluons notre contribution et les résultats montrent l’impact positif de la réduction de la complexité du mécanisme d’inférence. Ces améliorations réduisent de moitié le temps de calcul et permettent de manipuler des données de plus grande dimension. / Spatio-temporal data describing trajectories of moving objects has increased as a consequence of the larger availability of such data due to current sensors techniques. These devices use different technologies like global navigation satellite system (GNSS), wireless communication, radio-frequency identification (RFID), and sensors techniques. Although capturing technologies differ, the captured data has common spatial and temporal features. Thus, relational database management systems (RDBMS) can be used to store and query the captured data. RDBMS define spatial data types and spatial operations. Recent applications show that the solutions based on traditional data models are not sufficient to consider complex use cases that require advanced data models. A complex use case refers not only to data, but also to the domain expert knowledge and others. An inference mechanism enriches semantic trajectories with this knowledge. Temporal and spatial reasoning are fundamental for the inference mechanism on semantic trajectories. Several research fields are currently focusing on semantic trajectories to discover more information about mobile object behavior. In this thesis, we propose a modeling approach based on ontologies. We introduce a high-level trajectory ontology. The temporal and spatial parts form an implicit background of the trajectory model. So, we choose temporal and spatial models to be integrated with our trajectory model. We apply our modeling approach to a particular domain application : marine mammal trajectories. Therefore, we model this application and integrate it with our ontology. We implement our approach using RDF. Technically, we use Oracle Semantic Data Technologies. To accomplish reasoning over trajectories, we consider mobile objects, temporal and spatial knowledge in our ontology. Our approach demonstrates how temporal and spatial relationships that are common in natural language expressions (i.e., relations between time intervals like ”before”, ”after”, etc.) are represented in the ontology as user-defined rules. To annotate data with this kind of rules, we need an inference mechanism over trajectory ontology. Experiments over our model using the temporal and spatial reasoning address an inference computation complexity. This complexity is indicated in term of time computations and space storage. In order to reduce the inference complexity, we propose optimizations, such as domain constraints, temporal and spatial neighbor refinements. Moreover, controlling the repetition of the inference computation is also proposed. Even more, we define a refinement specifically for the application domain. Finally, we evaluate our contribution. Results show their positive impact on reducing the complexity of the inference mechanism. These refinements reduce half of the time computation and allow considering bigger size of the data.

De nombreux systèmes électrochimiques sont composés d'un grand nombre d'éléments électroactifs en interaction. Si la réaction électrochimique possède une cinétique non linéaire, des comportements coopératifs complexes peuvent émerger suivant la nature et l’intensité des interactions entre les éléments du système. L'objectif de cette thèse est de comprendre l'influence de la taille finie de l’électrode et des interactions entre les microélectrodes sur le comportement coopératif d'un groupe de microélectrodes de platine soumis à un couplage global. Les réactions choisies pour cette étude sont l’électrooxydation du monoxyde de carbone (CO), une réaction avec une cinétique bistable et l’électrooxydation du formaldéhyde (HCHO), qui présente des oscillations de potentiel sous contrôle galvanostatique. Au cours de l’électrooxydation galvanodynamiques du CO sur une seule microélectrode de Pt, la branche S-NDR a pu être mise en évidence contrairement au comportement observé sur une macroélectrode de Pt. En outre, les nouveaux comportements coopératifs comme l'activation séquentielle des microélectrodes, des oscillations de courant et de potentiel spontanées et un régime de commutation dynamique entre les électrodes ont été découverts pour cette réaction lorsque quatre électrodes ont été couplées globalement. Pendant l’électrooxydation de HCHO, l'introduction du couplage global à deux électrodes conduit à des oscillations de courant en opposition de phase. / Many electrochemical systems are composed of a large number of interacting electroactive elements. If the reaction taking place on them has nonlinear kinetics and their interactions allow them to exchange information, complex cooperative behaviors can emerge. The objective of this thesis is to understand the influence of finite-size effects and cooperative phenomena on the global behavior of a group of coupled Pt microelectrodes. The reactions chosen for this study were CO electrooxidation, a reaction with current bistability, and HCHO electrooxidation, which exhibits oscillations under galvanostatic control. During the galvanodynamic electrooxidation of CO on a single microelectrode the S-NDR branch could be evidenced, on macroelectrodes this is not possible due to the formations of stationary domains. Additionally, novel cooperative behaviors (i.e., sequential activation, oscillations and complex switching) were discovered for this reaction when four electrodes were globally coupled. During HCHO electrooxidation the introduction of global coupling to two electrodes led to anti-phase current oscillations.

En contexte insulaire volcanique, les aquifères du domaine côtier présentent de très fortes hétérogénéités liées à leur structure, à la disparité de leurs recharges et à l'influence des conditions en aval. Les travaux envisagés ici consistent à élaborer une méthodologie adaptée à différentes configurations hydrogéologiques dans l'optique de mieux imager et comprendre l'évolution du biseau salé. L'acquisition des données est effectuée sur différents sites présentant des configurations hydrogéologiques variées sur le plan de la recharge, de la structure de l'aquifère et de la géomorphologie de la limite en aval. Un réseau d'observation est mis en place sur la côte ouest de l'île de La Réunion, dans la zone littorale allant de L'Ermitage à Saint-Leu. Cette zone est particulièrement intéressante dans le sens où elle présente les types de limites en aval les plus communes aux îles volcaniques à savoir, des côtes rocheuses, des plaines d'arrière-récif et des plaines d'accumulation fluviomarine. Sur La Réunion et la Grande Comore, le milieu volcanique est investigué au moyen de méthodes géophysiques et par une analyse de séries temporelles hydrogéologiques. Les outils géophysiques employés confirment la présence d’un milieu souterrain hétérogène, avec la présence sporadique de chenaux d'écoulement souterrain préférentiel susceptibles de contrôler la dynamique des intrusions marines. Les simulations numériques effectuées par la suite corroborent ces observations. L'analyse des signaux enregistrés indique une forte influence des forçages hydro-climatiques externes sur les nappes côtières. Elle permet aussi de distinguer deux familles de comportement selon le contexte géologique des ouvrages instrumentés. Les résultats de ces travaux mettent en avant une méthodologie de gestion des nappes côtières adaptée au milieu volcanique. Ils contribuent également à l'orientation des programmes de prospection de la ressource en eau souterraine dans ces contextes très complexes. / In volcanic islands context, the aquifers of coastal areas have very strong heterogeneities related to their structure, the disparity of their recharge and the influence of the downstream boundaries (rocky coasts, detritic cones...). The works considered here consist to develop a methodology adapted to different hydrogeological configurations in the aim to better understanding the development of saltwater intrusions. Time series recording and geophysical investigations are carried out on various sites, with different hydrogeological conditions, on the west coast of Reunion Island and throughout Grande Comore Island. The groundwater observatory tested in the pilot study area of Reunion was exported to three others experimental sites situated in Grande Comore Island (Indian Ocean). The geophysical investigations reveal a very important lateral heterogeneity along the shoreline due to the existence of 3D volcanic structures such as palaeovalleys filled by recent lava flows. In coastal areas, these structures exert an important role towards the marine intrusion dynamics, like it was confirmed by numerical simulations. Time series recording has allowed the hydrodynamic characterisation of the coastal groundwater and has enhanced the understanding of low and high frequency variations of the groundwater resources quality

Cette thèse porte sur la classification audio sous contrainte de faible latence. La classification audio est un sujet qui a beaucoup mobilisé les chercheurs depuis plusieurs années. Cependant, on remarque qu’une grande majorité des systèmes de classification ne font pas état de contraintes temporelles : le signal peut être parcouru librement afin de rassembler les informations nécessaires pour la prise de décision (on parle alors d’une classification hors ligne). Or, on se place ici dans un contexte de classification audio pour des applications liées au domaine des télécommunications. Les conditions d’utilisation sont alors plus sévères : les algorithmes fonctionnent en temps réel et l’analyse du signal et le traitement associé se font à la volée, au fur et à mesure que le signal audio est transmis. De fait, l’étape de classification audio doit également répondre aux contraintes du temps réel, ce qui affecte son fonctionnement de plusieurs manières : l’horizon d’observation du signal se voit nécessairement réduit aux instants présents et à quelques éléments passés, et malgré cela, le système doit être fiable et réactif. Dès lors, la première question qui survient est : quelle stratégie de classification peut-on adopter afin de faire face aux exigences du temps réel ? On retrouve dans littérature deux grandes approches permettant de répondre à des contraintes temporelles plus ou moins fortes : la classification à la trame et la classification sur segment. Dans le cadre d’une classification à la trame, la décision est prise en se basant uniquement sur des informations issues de la trame audio courante. La classification sur segment, elle, exploite une information court-terme en utilisant les informations issues de la trame courante et de quelques trames précédentes. La fusion des données se fait via un processus d’intégration temporelle qui consiste à extraire une information pertinente basée sur l’évolution temporelle des descripteurs audio. À partir de là, on peut s’interroger pour savoir quelles sont les limites de ces stratégies de classification ? Une classification à la trame et une classification sur segment peuvent-elles être utilisées quel que soit le contexte ? Est-il possible d’obtenir des performances convenables avec ces deux approches ? Quelle mode de classification permet de produire le meilleur rapport entre performance de classification et réactivité ? Aussi, pour une classification sur segment, le processus d’intégration temporelle repose principalement sur des modélisation statistiques mais serait-il possible de proposer d’autres approches ? L’exploration de ce sujet se fera à travers plusieurs cas d’étude concrets. Tout d’abord, dans le cadre des projets de recherche à Orange Labs, nous avons pu contribuer au développement d’un nouvel algorithme de protection acoustique, visant à supprimer très rapidement des signaux potentiellement dangereux pour l’auditeur. La méthode mise au point, reposant sur la proposition de trois descripteurs audio, montre un taux de détection élevé tout en conservant un taux de fausse alarme très bas, et ce, quelles que soient les conditions d’utilisation. Par la suite, nous nous sommes intéressés plus en détail à l’utilisation de l’intégration temporelle des descripteurs dans un cadre de classification audio faible latence. Pour cela, nous avons proposé et évalué plusieurs méthodologies d’utilisation de l’intégration temporelle permettant d’obtenir le meilleur compromis entre performance globale et réactivité. Enfin, nous proposons une autre manière d’exploiter l’information temporelle des descripteurs. L’approche proposée s’appuie sur l’utilisation des représentations symboliques permettant de capter la structure temporelle des séries de descripteurs. L’idée étant ensuite de rechercher des motifs temporels caractéristiques des différentes classes audio. Les expériences réalisées montrent le potentiel de cette approche. / This thesis focuses on audio classification under low-latency constraints. Audio classification has been widely studied for the past few years, however, a large majority of the existing work presents classification systems that are not subject to temporal constraints : the audio signal can be scanned freely in order to gather the needed information to perform the decision (in that case, we may refer to an offline classification). Here, we consider audio classification in the telecommunication domain. The working conditions are now more severe : algorithms work in real time and the analysis and processing steps are now operated on the fly, as long as the signal is transmitted. Hence, the audio classification step has to meet the real time constraints, which can modify its behaviour in different ways : only the current and the past observations of the signal are available, and, despite this fact the classification system has to remain reliable and reactive. Thus, the first question that occurs is : what strategy for the classification can we adopt in order to tackle the real time constraints ? In the literature, we can find two main approaches : the frame-level classification and the segment-level classification. In the frame-level classification, the decision is performed using only the information extracted from the current audio frame. In the segment-level classification, we exploit a short-term information using data computed from the current and few past frames. The data fusion here is obtained using the process of temporal feature integration which consists of deriving relevant information based on the temporal evolution of the audio features. Based on that, there are several questions that need to be answered. What are the limits of these two classification framework ? Can an frame-level classification and a segment-level be used efficiently for any classification task ? Is it possible to obtain good performance with these approaches ? Which classification framework may lead to the best trade-off between accuracy and reactivity ? Furthermore, for the segment-level classification framework, the temporal feature integration process is mainly based on statistical models, but would it be possible to propose other methods ? Throughout this thesis, we investigate this subject by working on several concrete case studies. First, we contribute to the development of a novel audio algorithm dedicated to audio protection. The purpose of this algorithm is to detect and suppress very quickly potentially dangerous sounds for the listener. Our method, which relies on the proposition of three features, shows high detection rate and low false alarm rate in many use cases. Then, we focus on the temporal feature integration in a low-latency framework. To that end, we propose and evaluate several methodologies for the use temporal integration that lead to a good compromise between performance and reactivity. Finally, we propose a novel approach that exploits the temporal evolution of the features. This approach is based on the use of symbolic representation that can capture the temporal structure of the features. The idea is thus to find temporal patterns that are specific to each audio classes. The experiments performed with this approach show promising results.

Le travail produit s'inscrit dans un cadre industriel piloté par la société 2MoRO Solutions. La réalisation présentée dans cette thèse doit servir à l'élaboration d'un service à haute valeur, permettant aux exploitants aéronautiques d'optimiser leurs actions de maintenance. Les résultats obtenus permettent d'intégrer et de regrouper les tâches de maintenance en vue de minimiser la durée d'immobilisation des aéronefs et d'en réduire les risques de panne.La méthode que nous proposons comporte trois étapes : (i) une étape de rationalisation des séquences afin de pouvoir les combiner [...] / The present work is part of an industrial project driven by 2MoRO Solutions company.It aims to develop a high value service enabling aircraft operators to optimize their maintenance actions.Given the large amount of data available around aircraft exploitation, we aim to analyse the historical events recorded with each aircraft in order to extract maintenance forecasting. Theresults are used to integrate and consolidate maintenance tasks in order to minimize aircraft downtime and risk of failure. The proposed method involves three steps : (i) streamlining information in order to combinethem, (ii) organizing this data for easy analysis and (iii) an extraction step of useful knowledgein the form of interesting sequences. [...]

La prévision macroéconomique à court terme est un exercice aussi complexe qu’essentiel pour la définition de la politique économique et monétaire. Les crises financières récentes ainsi que les récessions qu’ont endurées et qu’endurent aujourd’hui encore, en ce début d’année 2014, nombre de pays parmi les plus riches, témoignent de la difficulté d’anticiper les fluctuations économiques, même à des horizons proches. Les recherches effectuées dans le cadre de la thèse de doctorat qui est présentée dans ce manuscrit se sont attachées à étudier, analyser et développer des modélisations pour la prévision de croissance économique. L’ensemble d’informations à partir duquel construire une méthodologie prédictive est vaste mais également hétérogène. Celle-ci doit en effet concilier le mélange des fréquences d’échantillonnage des données et la parcimonie nécessaire à son estimation. Nous évoquons à cet effet dans un premier chapitre les éléments économétriques fondamentaux de la modélisation multi-fréquentielle. Le deuxième chapitre illustre l’apport prédictif macroéconomique que constitue l’utilisation de la volatilité des variables financières en période de retournement conjoncturel. Le troisième chapitre s’étend ensuite sur l’inférence bayésienne et nous présentons par ce biais un travail empirique issu de l’adjonction d’une volatilité stochastique à notre modèle. Enfin, le quatrième chapitre propose une étude des techniques de sélection de variables à fréquence multiple dans l’optique d’améliorer la capacité prédictive de nos modélisations. Diverses méthodologies sont à cet égard développées, leurs aptitudes empiriques sont comparées, et certains faits stylisés sont esquissés. / Economic downturn and recession that many countries experienced in the wake of the global financial crisis demonstrate how important but difficult it is to forecast macroeconomic fluctuations, especially within a short time horizon. The doctoral dissertation studies, analyses and develops models for economic growth forecasting. The set of information coming from economic activity is vast and disparate. In fact, time series coming from real and financial economy do not have the same characteristics, both in terms of sampling frequency and predictive power. Therefore short-term forecasting models should both allow the use of mixed-frequency data and parsimony. The first chapter is dedicated to time series econometrics within a mixed-frequency framework. The second chapter contains two empirical works that sheds light on macro-financial linkages by assessing the leading role of the daily financial volatility in macroeconomic prediction during the Great Recession. The third chapter extends mixed-frequency model into a Bayesian framework and presents an empirical study using a stochastic volatility augmented mixed data sampling model. The fourth chapter focuses on variable selection techniques in mixed-frequency models for short-term forecasting. We address the selection issue by developing mixed-frequency-based dimension reduction techniques in a cross-validation procedure that allows automatic in-sample selection based on recent forecasting performances. Our model succeeds in constructing an objective variable selection with broad applicability.

Si un algorithme cryptographique peut être mathématiquement sûr, son implémentation matérielle quant à elle est souvent la cible de nombreuses attaques. Cette thèse porte sur l'étude des mécanismes d'injection de fautes pouvant permettre une cryptanalyse physique des circuits sécurisés et sur la conception de contre-mesures matérielles pour empêcher ces attaques.Dans un premier temps une mise en pratique d'injection de fautes sur une implémentation matérielle de l'AES a été menée à l'aide d'attaques physiques : variations statiques et dynamiques de la tension, de la fréquence, de la température et de l'environnement électromagnétique. La comparaison des fautes injectées nous a permis de conclure que ces différentes attaques partagent un mécanisme d'injection identique : la violation de contraintes temporelles.La conception et l'implémentation d'un voltmètre intégré nous a permis d'observer les perturbations internes dues aux attaques par variations transitoires de la tension. Ces observations ont permis une meilleure compréhension du mécanisme d'injection de fautes associé et une amélioration de la précision temporelle de ces injections.Ensuite, un détecteur a été implémenté et son efficacité face à des attaques électromagnétiques a été étudiée. Du fait de la localité spatiale de ces attaques, la zone effectivement protégée par le détecteur est limitée. Une implémentation de plusieurs détecteurs a été suggérée.Enfin, un nouveau chemin d'attaque exploitant la sensibilité du détecteur a été proposé et validé expérimentalement. / Even if a cryptographic algortihm could be mathematically secure, its physical implementation could be targeted by several attacks. This thesis focus on time-based fault injection mechanisms used for physical cryptanalysis of secure circuits.First, practical fault injections have been performed on a hardware AES implementation using non-invasive attacks : static and dynamic variations of the power supply voltage, frequency, temperature and electromagnetic environement. Then a comparison of these obtained faults led us to conclude that these different injection means share a common injection mecanism : timing constraints violations.An on-chip voltmeter has been designed and implemented to observe internal disturbences due to voltage glitchs. These observations led to a better understanding of the fault injection mecanism and to a better temporal accuracy.Then, a contermeasure has been designed and its effectiveness against electromagnetic attacks has been studied. Because of the electromagnetic pulses local effects, the aera effectively protected by the countermeasure is limited. The implementation of several countermeasures has been considered in order to extend the protected aera.Finally, a new attack path using the countermeasure detection threshold variations has been proposed and experimentaly validated. This attack exploit the electrical coupling between the AES and the coutnermeasure. Because of this coupling the countermeasure sensitivity variations are related to data handled by the AES.