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Mapping fish distribution and identifying fish essential habitats grounds is key to ensure species renewal and manage the marine space. Information on the location of fish essential habitats and specifically of fish spawning grounds is still lacking for many harvested species. The reference data to map fish distribution and identify spawning grounds are scientific survey data. These data benefit from a standardized sampling protocol. However, due to their costs, they also generally suffer from a low sampling density in space and time. In particular, they generally occur once or twice a year and they may mismatch fish reproduction. Commercial declarations combined with Vessel Monitoring System data could prove highly valuable to complement the information brought by scientific survey data as fishermen landings provide information on the full year with a much denser sampling density. In this PhD, we developed an integrated statistical framework that allows to combine commercial and scientific data sources to infer fish distribution in space and time. Our approach accounts for fishermen targeting behavior towards areas of higher biomass (preferential sampling) and allows to infer fine scale species distribution based on spatially aggregated declarations data (change of support). We demonstrate the ability of the framework to produce monthly maps of fish distribution and to identify aggregation areas during reproduction season. We also outline the potential applications of the framework for Marine Spatial Planning and discuss several extensions that could be added to the actual model., La cartographie de la répartition des espèces d’intérêts halieutiques et l’identification de leurs zones fonctionnelles est cruciale pour assurer le renouvellement des espèces et pour l’aménagement de l’espace marin. Pour autant, la localisation des habitats essentiels des poissons, et plus particulièrement des frayères, reste incertaine pour de nombreuses espèces exploitées. Les données de référence pour cartographier la distribution des espèces exploitées et identifier leurs frayères sont issues de campagnes scientifiques qui bénéficient d’un protocole d’échantillonnage standardisé. Ces campagnes ont généralement lieu une ou deux fois par an, elles prélèvent un nombre limité d’échantillons et elles peuvent ne pas correspondre à la période de reproduction des espèces étudiées. Elles sont donc limitées pour identifier les frayères des espèces d’intérêt halieutique. Par ailleurs, les déclarations de capture des pêcheurs (logbook) fournissent des informations sur l’ensemble de l’année avec une densité d’échantillonnage supérieure à celle des données scientifiques. En les combinant aux données de géolocalisation des navires disponibles par le système de surveillance des navires de pêche (VMS), les données de déclarations peuvent permettre de compléter l’information apportée par les données de campagne. Dans cette thèse, nous avons développé un modèle statistique qui permet de combiner les données commerciales et scientifiques pour inférer la distribution des espèces d’intérêt halieutique à une résolution spatio-temporelle fine. Le modèle permet de prendre en compte le comportement de ciblage des pêcheurs (échantillonnage préférentiel) et d’intégrer les données de déclarations qui sont définies à une résolution spatiale grossière pour inférer la distribution des espèces à une résolution fine (changement de support). Les cartes de la distribution des espèces permettent d’identifier les zones d’agrégation pendant la saison de reproduction. Nous décrivons également les applications potentielles du cadre de modélisation pour l’aménagement de l’espace marin et les extensions qui pourraient être ajoutées à la version actuelle du modèle

An experimental set-up is dedicated to the microwave control of the homogeneity of electromagnetic properties, such as permeability and permittivity. By moving an antenna close to the material, it is possible to measure near-field reflection coefficients for various locations. One consider that the EM properties can be reduced to a surface impedance with possible discontinuities related to material inhomogeneities. The impedance can be linked to the reflection coefficients by a linearized forward model, derived from Maxwell's equations. It includes an additive term corresponding to various errors: measurement, linearization and modeling. Since the number of data available is small compared to the number of unknowns, the inversion of the observation model is tricky.Therefore, we have developed a Bayesian inversion method that provides a segmented impedance map. A Gauss-Potts prior relies on a region division by a set of labels, modelled by a Potts field and on the impedance, modelled by Gaussian fields. Estimation is very tricky due to the large dimension and the non-standard form of the posterior. Consequently, we have turned towards a Gibbs algorithm that provides random samples of the aposteriori law, that are used to compute the estimate of the impedance map and labels, and to quantify uncertainties. The proposed method is validated on simulated data., On s'intéresse au contrôle électromagnétique d'un objet dans le but de vérifier l'homogénéité de propriétés telles que la perméabilité et la permittivité. Pour réaliser le contrôle, on utilise un moyen expérimental qui mesure des coefficients de réflexion en champ proche. Dans ce contexte, les propriétés électromagnétiques se ramènent à une impédance surfacique homogène par morceaux. L'impédance et les coefficients de réflexion sont reliés par un modèle d'observation linéaire déduit des équations de Maxwell et un terme additif incluant diverses erreurs : mesure, linéarisation et modélisation. Le nombre de données disponibles est petit devant le nombre d'inconnues, ce qui rend l'inversion du modèle d'observation délicate. Ce travail présente une méthode d'inversion bayésienne qui fournit une carte d’impédance homogène par morceaux. On s'appuie sur un modèle a priori Gauss-Potts qui repose sur un découpage en région grâce à un jeu d'étiquettes, modélisé par un champ de Potts, et sur l'impédance, modélisée par des champs gaussiens. L'estimation est rendue difficile par le caractère grande dimension et la forme non standard de la distribution a posteriori. Pour surmonter cette difficulté, on développe un algorithme de Gibbs afin d'obtenir des échantillons de la loi a posteriori. On exploite ces échantillons pour calculer les estimateurs de cartes d'impédances et d'étiquettes, ainsi que les incertitudes. La méthode proposée est validée sur des données simulées.

Species Sensitivity Distribution (SSD) is a method used by scientists and regulators from all over the world to determine the safe concentration for various contaminants stressing the environment. Although ubiquitous, this approach suffers from numerous methodological flaws, notably because it is based on incomplete use of experimental data. This thesis revisits classical SSD, attempting to overcome this shortcoming. First, we present a methodology to include censored data in SSD with a web-tool to apply it easily. Second, we propose to model all the information present in the experimental data to describe the response of a community exposed to a contaminant. To this aim, we develop a hierarchical model within a Bayesian framework. On a dataset describing the effect of pesticides on diatom growth, we illustrate how this method, accounting for variability as well as uncertainty, provides benefits to risk assessment. Third, we extend this hierarchical approach to include the temporal dimension of the community response. The objective of that development is to remove the dependence of risk assessment on the date of the last experimental observation in order to build a precise description of its time evolution and to extrapolate to longer times. This approach is build on a toxico-dynamic model and illustrated on a dataset describing the salinity tolerance of freshwater species; La SSD (Species Sensitivity Distribution) est une méthode utilisée par les scientifiques et les régulateurs de tous les pays pour fixer la concentration sans danger de divers contaminants sources de stress pour l'environnement. Bien que fort répandue, cette approche souffre de diverses faiblesses sur le plan méthodologique, notamment parce qu'elle repose sur une utilisation partielle des données expérimentales. Cette thèse revisite la SSD actuelle en tentant de pallier ce défaut. Dans une première partie, nous présentons une méthodologie pour la prise en compte des données censurées dans la SSD et un outil web permettant d'appliquer cette méthode simplement. Dans une deuxième partie, nous proposons de modéliser l'ensemble de l'information présente dans les données expérimentales pour décrire la réponse d'une communauté exposée à un contaminant. A cet effet, nous développons une approche hiérarchique dans un paradigme bayésien. A partir d'un jeu de données décrivant l'effet de pesticides sur la croissance de diatomées, nous montrons l'intérêt de la méthode dans le cadre de l'appréciation des risques, de par sa prise en compte de la variabilité et de l'incertitude. Dans une troisième partie, nous proposons d'étendre cette approche hiérarchique pour la prise en compte de la dimension temporelle de la réponse. L'objectif de ce développement est d'affranchir autant que possible l'appréciation des risques de sa dépendance à la date de la dernière observation afin d'arriver à une description fine de son évolution et permettre une extrapolation. Cette approche est mise en œuvre à partir d'un modèle toxico-dynamique pour décrire des données d'effet de la salinité sur la survie d'espèces d'eau douce

Ce mémoire porte sur l’étude des maxima de champs gaussiens. Plus précisément, l’étude portera sur la convergence en loi, la convergence du premier ordre et la convergence du deuxième ordre du maximum d’une collection de variables aléatoires gaussiennes. Les modèles de champs gaussiens présentés sont le modèle i.i.d., le modèle hiérarchique et le champ libre gaussien. Ces champs gaussiens diffèrent par le degré de corrélation entre les variables aléatoires. Le résultat principal de ce mémoire sera que la convergence en probabilité du premier ordre du maximum est la même pour les trois modèles. Quelques résultats de simulations seront présentés afin de corroborer les résultats théoriques obtenus., In this study, results about maxima of different Gaussian fields will be presented. More precisely, results for the convergence of the first order of the maximum of a set of Gaussian variables will be presented. Some results on the convergence of the second order, and of the law will also be explained. The models presented here are the Gaussian field of i.i.d. variables, the hierarchical model and the Gaussian free fields model. These fields differ from one another by their correlation structure. The main result of this study is that the first order convergence in probability of the maximum is the same for the three models. Finally, numerical simulations results will be presented to confirm theoretical results.

La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés., We propose a method for analysing count or Poisson data based on the procedure called Poisson Regression Interactive Multilevel Modeling (PRIMM) introduced by Christiansen and Morris (1997). The Poisson regression in the PRIMM method has fixed effects only, whereas our model incorporates random effects. As well as Christiansen and Morris (1997), the model studied aims at doing inference based on adequate analytical approximations of posterior distributions of the parameters. This avoids the use of computationally expensive methods such as Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. The approximations are based on the Laplace's method and asymptotic theory. Estimates of Poisson mixed effects regression parameters are obtained through the maximization of their joint posterior density via the Newton-Raphson algorithm. This study also provides the first two posterior moments of the Poisson parameters involved. The posterior distributon of these parameters is approximated by a gamma distribution. Applications to two datasets show that our model can be somehow considered as a generalization of the PRIMM method since it also allows clustered count data. Finally, the model is applied to data involving many types of adverse events recorded by the participants of a drug clinical trial which involved a quadrivalent vaccine containing measles, mumps, rubella and varicella. The Poisson regression incorporates the fixed effect corresponding to the covariate treatment/control as well as a random effect associated with the biological system of the body affected by the adverse events.

The automatic processing of written documents is a very active field in the industry. Indeed, due to the mass of written documents to process, the automatic analysis becomes a necessity, but the performance of current systems is highly variable according to the types of documents processed. For example, treatment of unconstrained handwritten documents remains an unresolved issue because two technological obstacles that hinder the development of reliable automatic processing of handwritten documents: - the first is the recognition of handwritten in those documents - the second is related to the existence of widely variability in the documents structures. This thesis focuses on solving the second bolt in the case of unconstrained handwritten documents. For this, we have developed reliable and robust methods to analyze document structures based on the use of Conditional Random Fields. The choice of Conditional Random Fields is motivated by the ability of these graphical models to take into account the relationships between the various entities of the document (words, phrases, blocks, ...) and integrate contextual knowledge. In addition, the use of probabilistic modeling gifted learning overcomes the inherent variability of the documents to be processed. The originality of the thesis also addresses the proposal of a hierarchical approach for extracting joint physical (segmentation of the document into blocks, lines, ...) and logical (functional interpretation of the physical structure) structures by combining low-level physical features (position, graphic, ...) and high-level logical (keyword spotting). The experiments carried out on handwritten letters show that the proposed model represents an interesting solution because of its discriminatory character and his natural ability to integrate and contextualize the characteristics of different kinds., Le traitement automatique des documents écrits est un domaine très actif dans le monde industriel. En effet, devant la masse de documents écrits à traiter, l'analyse automatique devient une nécessité mais les performances des systèmes actuels sont très variables en fonction des types de documents traités. Par exemple, le traitement des documents manuscrits non contraints reste une problématique non encore résolue à ce jour car il existe toujours deux verrous technologiques qui freinent la mise en place de systèmes fiables de traitement automatique des documents manuscrits : - la première concerne la reconnaissance des écritures manuscrites ; - la seconde est liée à l'existence d'une grande variabilité de structures de documents. Cette thèse porte sur la résolution de ce deuxième verrou dans le cas de documents manuscrits non contraints. Pour cela, nous avons développé des méthodes fiables et robustes d'analyse de structures de documents basées sur l'utilisation de Champs Aléatoires Conditionnels. Le choix des Champs Aléatoires Conditionnels est motivé par la capacité de ces modèles graphiques à prendre en compte les relations entre les différentes entités du document (mots, phrases, blocs, ...) et à intégrer des connaissances contextuelles. De plus, l'utilisation d'une modélisation probabiliste douée d'apprentissage permet de s'affranchir de la variabilité inhérente des documents à traiter. L'originalité de la thèse porte également sur la proposition d'une approche hiérarchique permettant l'extraction conjointe des structures physique (segmentation du document en blocs, lignes, ...) et logique (interprétation fonctionnelle de la structure physique) en combinant des caractéristiques physiques de bas niveau (position, représentation graphique, ...) et logiques de haut niveau (détection de mots clés). Les expérimentations effectuées sur des courriers manuscrits montrent que le modèle proposé représente une solution intéressante de par son caractère discriminant et sa capacité naturelle à intégrer et à contextualiser des caractéristiques de différentes natures.

In population ecology, species spatial patterns are studied in order to infer the existence of underlying processes, such as interactions within and between species, and species response to environmental heterogeneity. We propose to analyze spatial multi-species data by defining species abundance assemblages. Species assemblages are one of the signatures of the local spatial interactions between species and with their environment. Species assemblages are defined here by a non spatial classification of the multivariate observations of species abundances. Model-based clustering procedures using mixture models were chosen in order to have an estimation of the classification uncertainty and to model an assemblage by a multivariate probability distribution. We propose : 1. an exploratory tool for the study of spatial multivariate observations of species abundances, which defines species assemblages by a model-based clustering procedure, and then maps and analyzes the spatial structure of the assemblages. Common distributions, such as the multivariate Gaussian, are used to model the assemblages. 2. a hierarchical model for abundance assemblages which cannot be modeled with common distributions. This model can be easily adapted to mixed mode data, which are frequent in ecology. 3. a clustering procedure for mixed-mode data based on mixtures of hierarchical models, Two ecological case-studies guided and illustrated this work : the small-scale study of the assemblages of two aphid species on leaves of Citrus trees, and the large-scale study of the assemblages of a host plant, Plantago lanceolata, and its pathogen, the powdery mildew, on the Aland islands in south-west Finland., En écologie des populations, les distributions spatiales d’espèces sont étudiées afin d’inférer l’existence de processus sous-jacents, tels que les interactions intra- et interspécifiques et les réponses des espèces à l’hétérogénéité de l’environnement. Nous proposons d’analyser les données spatiales multi-spécifiques sous l’angle des assemblages d’espèces, que nous considérons en termes d’abondances absolues et non de diversité des espèces. Les assemblages d’espèces sont une des signatures des interactions spatiales locales des espèces entre elles et avec leur environnement. L’étude des assemblages d’espèces peut permettre de détecter plusieurs types d’équilibres spatialisés et de les associer à l’effet de variables environnementales. Les assemblages d’espèces sont définis ici par classification non spatiale des observations multivariées d’abondances d’espèces. Les méthodes de classification basées sur les modèles de mélange ont été choisies afin d’avoir une mesure de l’incertitude de la classification et de modéliser un assemblage par une loi de probabilité multivariée. Dans ce cadre, nous proposons : 1. une méthode d’analyse exploratoire de données spatiales multivariées d’abondances d’espèces, qui permet de détecter des assemblages d’espèces par classification, de les cartographier et d’analyser leur structure spatiale. Des lois usuelles, telle que la Gaussienne multivariée, sont utilisées pour modéliser les assemblages. 2. un modèle hiérarchique pour les assemblages d’abondances lorsque les lois usuelles ne suffisent pas. Ce modèle peut facilement s’adapter à des données contenant des variables de types différents, qui sont fréquemment rencontrées en écologie, 3. une méthode de classification de données contenant des variables de types différents basée sur des mélanges de lois à structure hiérarchique (définies en 2.). Deux applications en écologie ont guidé et illustré ce travail : l’étude à petite échelle des assemblages de deux espèces de pucerons sur des feuilles de clémentinier et l’étude à large échelle des assemblages d’une plante hôte, le plantain lancéolé, et de son pathogène, l’oïdium, sur les îles Aland en Finlande.

The lombricians as a major ecosystemic revolving plate allow observing the effective bioavailability of most chemical substances. We propose to evaluate through lombricians, the bio-risk of 4 traces elements (Cd, Cu, Pb and Zn) on long of the “oued Rhumel” river banks (Constantine town), where 99 measured out soil samples were studied. The granulometric analysis showed that 43% of the studied samples are silty-sandy ; they are porous soils rich in calcareous, with alkaline average pH, a relatively weak C/ N. The earthworm’s density averages 285,85 ± 37,40 ind/ m² and their biomass 228,59 ± 27,29 g/ m² , on the studied transect. The total trace elements contents in the studied transect is on average 5,71 ± 0,72 ; 8,07 ± 1,69 ; 50,82 ± 7,53 and 101,96 ± 18,55 ppm respectively for Cd, Cu, Pb and Zn. In the analyzed earthworms, the biocontents are 15,38 ± 1,72 ; 1,86 ± 0,55 ; 24,46 ± 3,57 and 565,39 ± 8,39 ppm respectively for CdV, CuV, PbV and ZnV (V = earthworms). The regression equations show a positive and significant correlation between the traces elements in the soil and in the studied earthworms. The ANOVA results show a very significant station effect for the 11 prospected stations. The bioaccumulation sequences obtained for this study are as follow : Zn > Cd > Pb > Cu. In addition, a canonical correlation analysis applied between the variables (CdS, CuS, PbS, ZnS) characterizing the soil, and the variables (CdV, CuV, PbV and ZnV) characterizing the earthworms, confirmed the important bioconcentration of the trace elements by the lombriciens., Les lombriciens nous permettent d’observer la biodisponibilité effective de la plupart des substances chimiques. Dans cet article, nous nous proposons donc d’évaluer, grâce aux lombriciens, le biorisque de 4 éléments traces (Cd, Cu, Pb et Zn) au niveau des sols bordant l’oued Rhumel (Constantine) où 99 prises cotées (sol) ont été étudiées. L’analyse granulométrique a montré que 43% des échantillons étudiés sont limono-sableux ; ce sont des sols poreux riches en calcaire, le pH est en moyenne alcalin, le C/ N est relativement faible. La densité moyenne des vers de terre est de 285,85 ± 37,4 ind./ m² et leur biomasse moyenne est de 228,59 ± 27,29 g/ m² . Les teneurs totales en éléments traces dans le sol sont en moyenne de 5,71 ± 0,72 ; 8,07 ± 1,69 ; 50,82 ± 7,53 et 101,96 ± 18,55 ppm respectivement pour le Cd, Cu, Pb et Zn. Les teneurs dans les vers de terre analysés sont de 15,38 ± 1,72 ; 1,86 ± 0,55 ; 24,46 ± 3,57 et 565,39 ± 8,39 ppm respectivement pour le CdV, CuV, PbV et ZnV. Les équations de régression montrent une corrélation positive et significative entre les éléments traces dans le sol et les vers de terre. Les résultats de l’ANOVA montrent un effet station très significatif pour les 11 stations prospectées. Zn > Cd > Pb > Cu sont les séquences de bioaccumulation obtenues à travers cette étude. Par ailleurs, une analyse des corrélations canoniques (ACC) effectuée entre les variables (CdS, CuS, PbS, ZnS), caractérisant le sol et les variables (CdV, CuV, PbV et ZnV) caractérisant les vers de terre, a permis de confirmer l’importante bioconcentration des éléments traces par les lombriciens., Ouahrani G., Gheribi-Aoulmi Zebida. Apport des lombriciens à l’estimation des éléments traces (Cd, Cu, Pb et Zn) des sols bordant l’Oued Rhumel (Constantine). In: Ecologia mediterranea, tome 33,2007. pp. 73-84.

In the framework of the hierarchical model of galaxy formation, small primordial density fluctuations observed on the cosmological microwave background are amplified by gravitational instability leading to the formation of larger and larger halos. The gas collapses and cools in these dark matter potential wells and forms cold centrifugally supported gas discs. These discs are converted into stellar discs that is to say galaxies. The problem in this scenario is the so-called ``overcooling problem'': the resulting amount of stars is greater than the observed one by a factor of four.I have therefore studied the evolution of baryons (hydrogen and helium gas) in the Universe using high resolution hydrodynamical simulations. Based on these results, I have developed a simple analytical model for computing the baryons mass fraction in each of the following phases: stars, cold gas in galactic discs, hot gas in clusters and diffuse gas in the intergalactic medium. The comparison of model results to observations shows us that cosmology controls the cosmic history of star formation. The important cosmological role of galactic winds is also shed to light. They eject the cold gas from discs to hot halos, overcoming the overcooling problem. Finally, I have studied the implication of baryon physics onto the diffuse gamma-ray background from light dark matter particles., Durant cette these, j'ai etudie la formation des galaxies grace a des simulations cosmologiques et a un nouveau modele analytique. Dans le cadre du modele standard de formation hierachique des grandes structures, les petites fluctuations primordiales de densite observees sur le fond diffus cosmologique sont amplifiees par la gravite pour donner des halos de matiere noire de plus en plus gros. C'est au sein de ces halos que le gaz s'effondre et se refroidit pour former des disques de gaz froid a support centrifuge. Ces disques sont ensuite convertis en disques stellaires : les galaxies. Le probleme dans ce scenario est celui du sur-refroidissement : une trop grande part du gaz finit sous forme d'etoiles comparativement aux observations. J'ai donc realise une etude de l'evolution des baryons (un gaz d'hydrogene et d'helium) dans l'Univers grace a des simulations numeriques hydrodynamiques haute-resolution. Cependant, ces simulations sont affectees par des effets de resolution finie. J'ai ainsi developpe un modele analytique simple qui possede l'avantage de ne pas etre affecte par de tels effets. Celui-ci predit la quantite de baryons dans chacune des 4 phases suivantes : etoiles, gaz froid dans les disques galactiques, gaz chaud dans les amas et gaz diffus dans le milieu intergalactique. La comparaison des resultats aux observations a montre que la cosmologie controle le taux de formation d'etoiles dans l'Univers. Ce modele a aussi mis en lumiere le role essentiel des vents galactiques qui, ejectant le gaz froid des disques jusque dans les halos de gaz chaud, permettent d'eviter le probleme du sur-refroidissement. Enfin, en une ouverture vers l'astroparticule, j'ai etudie les implications de la physique du gaz sur le fond diffus gamma produit dans l'hypothese de matiere noire legere.