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The intensive use of pesticides is associated with significant risks to the quality of groundwater and surface water bodies. Using numerical models can be a relevant approach to identify such risks and to implement adapted mitigating strategies. The PESHMELBA model was recently developed to simulate water and pesticide transfers on small agricultural catchments. It focuses on representing different landscape structures (grass strips, ditches, hedges, etc.) and their impact on pesticide transfers. The long-term objective is, among other things, to make PESHMELBA an operational tool for watershed managers to identify an optimal landscape configuration with respect to pesticide transfer mitigation. This thesis aims to prepare such an operational use of PESHMELBA by quantifying and reducing the uncertainties associated with the variables simulated by the model.To this end, an uncertainty analysis and a sensitivity analysis are first carried out on several integrated variables and several time series produced by PESHMELBA. Given the complexity of the model, several methods of sensitivity analysis are explored in order to identify the approach best suited to the large size of the input parameter space, the very high computational cost of a simulation and the spatialised nature of the variables. Sobol indices calculated by polynomial chaos decomposition, HSIC measures and importance measures from Random Forest are thus compared. The results provide knowledge on the functioning of the model by making the link between influential parameters and the physical processes involved. These results also make it possible to identify the input parameters for which it will be most relevant to reduce the uncertainty.In a second step, a methodology for uncertainty reduction targeting the input parameters identified as the most influential as well as several output variables (surface and subsurface moisture, concentration at the outlet) is developed. For this purpose, several ensemble data assimilation methods derived from the Kalman filter (EnKF, iEnKS and ES-MDA) are applied to the PESHMELBA model. First, satellite images of surface moisture are assimilated. The results show that in the considered scenario, such data allow an efficient correction of surface saturation moisture and water content, but that this correction does not propagate to subsurface variables and parameters. In this configuration, the influence of the ensemble size, frequency and error associated with observations is also explored to best assess the performance of the different approaches. Then, the joint assimilation of several types of observations with contrasting spatial and temporal resolutions (surface moisture images, point moisture profiles and weekly mean concentration at the outlet) is explored and the results obtained allow to establish an assimilation strategy adapted to the targeted variables and parameters.; L'utilisation intensive de pesticides est associée à des risques importants pour la qualité des masses d'eau souterraines et de surface. L'utilisation de modèles numériques peut être une approche pertinente pour identifier de tels risques et participer à la mise en place de stratégies de protection adaptées. Le modèle PESHMELBA a récemment été développé dans cette optique en mettant l'accent sur la représentation des différentes structures paysagères (bandes enherbées, fossés, haies, etc.) et de leur impact sur les transferts de pesticides. L'objectif à terme est, entre autre, de faire de PESHMELBA un outil opérationnel à destination des gestionnaires de bassins versants permettant d'identifier une configuration de paysage optimale vis-à-vis de l'atténuation des transferts de pesticides. Ce travail de thèse vise à préparer une telle utilisation opérationnelle de PESHMELBA en quantifiant puis réduisant les incertitudes associées aux variables simulées par le modèle.Pour cela, une analyse d'incertitude et une analyse de sensibilité sont réalisées dans un premier temps sur plusieurs variables intégrées et plusieurs séries temporelles produites par PESHMELBA. Compte tenu de la complexité du modèle, plusieurs méthodes d'analyse de sensibilité sont explorées afin d'identifer l'approche la plus adaptée à la grande dimension de l'espace des paramètres d'entrée, au coût de calcul très élevé d'une simulation et au caractère spatialisé des variables. On compare ainsi les indices de Sobol calculés par décomposition en polynômes du chaos, les indices HSIC et les mesures d'importance provenant d'un métamodèle par forêt aléatoire. Les résultats permettent d'une part de gagner en connaissance sur le fonctionnement du modèle en faisant le lien entre paramètres influents et processus physiques impliqués. D'autre part, ces résultats permettent d'identifer les paramètres d'entrée dont il sera le plus pertinent de réduire l'incertitude.Dans un second temps, un méthodologie de réduction de l'incertitude ciblant les paramètres d'entrée identifiés comme les plus influents ainsi que plusieurs variables de sortie (humidité de surface et de subsurface, concentration à l'exutoire) est développée. Pour cela, plusieurs méthodes ensemblistes d'assimilation de données issues du filtre de Kalman (EnKF, iEnKS et ES-MDA) sont appliquées au modèle PESHMELBA. Dans un premier temps, des images satellites d'humiditié de surface sont assimilées. Les résultats montrent que dans le scénario considéré, de telles données permettent de corriger efficacement l'humidité et les teneurs en eau à saturation de surface mais que cette correction ne se propage pas aux variables et paramètres de subsurface. Dans cette configuration, l'influence de la taille de l'ensemble, de la fréquence et de l'erreur associée aux observations est également explorée pour évaluer au mieux les performances des différentes approches. Ensuite, l'assimilation conjointe de plusieurs types d'observation aux résolutions spatiales et temporelles contrastée (images de surface d'humidité, profils d'humidité ponctuels et concentration moyenne hebdomadaire à l'exutoire) est explorée et les résultats obtenus permettent d'établir une stratégie d'assimilation adaptée aux variables et paramètres ciblés.

The design and safety studies of a nuclear reactor core are based on scientific tools. However, these tools are only numerical models of a real physical system. Thus, during comparisons between calculations and experiments, differences may appear. In this work, we are interested in the spatial distribution of neutrons in a core, measured locally by in-core instrumentation and simulated by a particle transport code. It is envisaged that the discrepancies observed between such measurements and simulations would have for main sources uncertainties on the technological data. These technological uncertainties correspond essentially to the uncertainty associated with the manufacturing and assembly of the fabricated core. To improve the control of discrepancies between simulations and experiments, we propose to calibrate the technological data of the numerical model on the data of the fabricated core. For this purpose, predictions from the simulator, performed on a numerical twin of the experiment, are compared with equivalent experimental measurements performed with in-core instrumentation. The Bayesian framework is then used to perform this calibration. Given the small number of measurements available, this framework make it possible to combine a set of metrological measurements made directly on the manufactured core with experimental measurements from the experimental campaigns. This allow us to achieve a better calibration. However, to achieve this assimilation, a significant number of calls to the simulator must be made. This simulator is expensive in terms of calculation time. Indeed, the simulator used to predict the quantities of interest is the Monte-Carlo particle transport code TRIPOLI-4(r). It is therefore necessary to construct a metamodel of this simulator to perform the calibration. For this purpose, we use and develop neutronics methods. They allow estimating the effects associated with the perturbations of uncertain technological parameters at a lower cost in computation time. These estimates were then used to construct the simulator of the emulator following the Bayesian linear model formalism. Our work consists in developing a methodology combining simplified physical models (from neutronics methods) and statistical approaches to calibrate the whole set of uncertain technological parameters. Following this calibration, we obtain a significant reduction of the calculation/experimental deviations. This allows us to quantify the uncertainties of the scientific calculation tools used during the design and safety studies., Les études de conception et de sûreté d'un cœur de réacteur nucléaire se basent sur des Outils Calculs Scientifiques (OCS). Ces OCS ne sont cependant qu'une modélisation numérique d'un système physique réel. Ainsi, lors des comparaisons calculs/expériences, des différences peuvent apparaître. Dans cette thèse nous nous intéressons à la répartition spatiale des neutrons dans un cœur, mesurée localement par une Instrumentation In-Core et simulée par un code de transport de particules. On présume que les écarts observés entre les mesures et les simulations ont pour sources principales les incertitudes sur les données technologiques. Ces incertitudes technologiques correspondent essentiellement à l'incertitude associée à l'usinage et l'assemblage du cœur tel que fabriqué. Afin de mieux maîtriser les écarts entre les simulations et les expériences, nous proposons de calibrer les données technologiques du modèle numérique sur les données du cœur tel que fabriqué. Dans ce but, des prédictions issues du simulateur, réalisées sur un jumeau numérique sont confrontées aux mesures expérimentales équivalentes réalisées à l'aide d'une Instrumentation In-Core. Le cadre bayésien est alors utilisé pour réaliser la calibration. Face au faible nombre de mesures à disposition, ce cadre permet de combiner un ensemble de mesures métrologiques réalisées directement sur le cœur fabriqué aux mesures expérimentales issues des campagnes d'expériences afin d'aboutir à une calibration plus riche. Cependant, pour réaliser cette assimilation, un nombre important d'appels au simulateur doit être réalisé. Ce simulateur est coûteux en temps de calcul, le simulateur utilisé pour prédire les grandeurs d'intérêts est le code Monte-Carlo de transport de particule TRIPOLI-4(r). Il est donc nécessaire de construire un métamodèle de ce simulateur pour pouvoir réaliser la calibration. Pour ce faire, nous développons et utilisons des méthodes de neutronique. Elles permettent d'estimer les effets associés aux perturbations des paramètres technologiques incertains à un moindre coût en termes de temps de calculs. Nous utilisons ces estimations pour construire l'émulateur du simulateur en utilisant le formalisme du modèle linéaire bayésien. Le travail présenté dans ce document consiste à développer une méthodologie combinant des modèles physiques simplifiés (issus de méthodes de neutronique) et des approches statistiques afin de calibrer l'ensemble des paramètres technologiques incertains. À la suite de cette calibration, nous avons montré une réduction significative des écarts calculs/expériences. Notre travail permet donc de quantifier les incertitudes de calcul des OCS utilisés lors des études de conception et de sûreté.

This thesis is part of a series of works carried out by Aldéric Joulin, Michel Bonnefont et alius, which aims at using intertwining relations to infer properties of some Markov generators. The present work deals specifically with three properties : Poincaré inequalities, logarithmic Sobolev inequalities and spectral estimates. Both above inequalities are widely use tools in infinite-dimensional analysis, that relate to the latter generators and underlying Boltzmann-Gibbs invariant distribution.In the first chapter, a method based on Feynman-Kac semigroups is proposed to infer new estimates, in relation to the logarithmic Sobolev inequality. The connexion between generators and stochastic processes is explored via a representation theorem for Feynman-Kac semigroups.In the second chapter, an algebraic approach to the estimation of eigenvalues of the aforementioned generators is discussed. This work echoes a related recent article by Emanuel Milman, in which he used optimal transport results in this very purpose. Multiplicities are addressed as well, in relation to the recent work of Franck Barthe and Boaz Klartag.In the last chapter, the relation between Poincaré inequalities and sensitivity analysis is investigated, particularly in order to compare two types of sensitivity indices. An estimation method related to this inequality is developed in dimension two, using finite elements methods.; Cette thèse s'inscrit dans une série de travaux menés par Aldéric Joulin, Michel Bonnefont et leurs collaborateurs, dont le but est d'appliquer des relations d'entrelacement pour obtenir des informations sur certains générateurs de Markov. Le présent travail traite de trois propriétés plus spécifiquement : les inégalités de Poincaré, de Sobolev logarithmiques et les estimations spectrales. Les deux inégalités ci-dessus sont des outils classiques d'analyse infini-dimensionnelle, qui présentent des liens intéressants avec les générateurs sus-mentionnés et les propriétés de la mesure de Boltzmann-Gibbs associée.Le premier chapitre propose une approche basée sur les semi-groupes de Feynman-Kac pour déduire de nouvelles estimations en relation avec l'inégalité de Sobolev logarithmique. Les résultats sont obtenus en utilisant le lien entre générateurs et processus stochastiques, via les semi-groupes de Feynman-Kac.Le deuxième chapitre pousse la réflexion amorcée par l'inégalité de Poincaré sur l'estimation des valeurs propres desdits générateurs en proposant une vision algébrique pour l'estimation de ces dernières. Ce travail fait écho à un article récent d'Emanuel Milman sur le sujet, où une approche par transport optimal était privilégiée. Les multiplicités associées sont également discutées, en lien notamment avec de récents travaux de Franck Barthe et Boaz Klartag.Enfin, le dernier chapitre traite d'une application des inégalités de Poincaré à l'analyse de sensibilité, où ces dernières sont utilisées pour faire un lien entre deux familles d'indices de sensibilité. Une méthode d'estimation en lien avec cette inégalité en dimension deux est proposée, basée sur des techniques d'éléments finis.

Knee osteoarthritis is the most common form of arthritis at the lower extremity, its prevalence increases with age. This chronic disease is associated with a reduced quality of life which can lead to physical disability and psychological distress. It also represents an important public health issue because of its growing incidence and increasing life expectancy. We conducted a systematic literature review and network meta-analysis to identify the most effective strategies by using a Bayesian approach. The outcomes of treatments using mesenchymal stem cells (MSCs) and platelet-rich plasma (PRP) for the management of knee osteoarthritis were associated with long-term improvements in pain and function. We also conducted a health-economic study to compare PRP or MSCs to total knee arthroplasty (TKA) from the French health insurance’s perspective based on cost-utility analyses (QALY).The results showed that injections of PRP or MSCs used to potentially avoid or delay TKA are not cost-effective when compared to immediate TKA in 15-year horizon. Sensitivity analyses showed that the potential increase in the revision rate of TKA makes this strategy less cost effective in favor of PRP and MSCs., L’arthrose du genou est l’arthrose la plus fréquente du membre inférieur, sa prévalence augmente avec l'âge. Cette maladie chronique est synonyme d’une dégradation de la qualité de vie et peut conduire à un état de handicap physique et de détresse psychologique. Compte tenu de son incidence et de l’augmentation de l’espérance de vie, elle représente un enjeu important de santé publique. Nous avons mené une revue systématique de la littérature avec méta-analyse en réseau dans le but d’identifier les stratégies les plus efficaces. Les résultats des stratégies utilisant les cellules souches mésenchymateuses (CSM) et le plasma riche en plaquettes (PRP) dans le cadre de la prise en charge de l'arthrose du genou étaient associés à une amélioration à long terme de la douleur et de la fonction physique. Nous avons également mené une étude médico-économique dans laquelle les injections intraarticulaires des CSM ou de PRP avant le recours à la prothèse totale du genou (PTG) ont été comparées à la chirurgie immédiate sur la base de leurs coûts et de leurs résultats de santé exprimés en QALY. Les résultats ont montré que les injections de PRP ou de CSM utilisées pour éviter ou retarder potentiellement la PTG ne sont pas des stratégies efficientes sur un horizon temporel de 15 ans par rapport à la PTG immédiate du point de vue de l'assurance maladie française. Les analyses de sensibilités ont montré que l'augmentation potentielle du taux de révision de la PTG rend cette stratégie moins efficiente en faveur des PRP et CSM.

National audience; Building a surrogate model for an industrial computationally-expensive simulation code is made difficult by the combined effect of the curse of dimensionality andthe lack of input-output data. A preliminary sensitivity analysis may help discard non-influential inputs and rank the remaining inputs according to their impact on the output distribution. In order to perform sensitivity analysis, the historical approach proposed by Sobol' provides a convenient conceptual framework where the output variance is apportioned between input variables. However, the accurate estimation of the corresponding indices requires thousands of model evaluations, which is often unaffordable in an industrial context. To circumvent this pitfall, it has become quite common to resort to a sensitivity measure based on Hilbert-Schmidt independence criterion (denoted by HSIC). This measure is applied to all input-output pairs of variables and allows to define the so-called "HSIC indices". Their interpretation is much less intuitive than the one related to Sobol' indices since their foundations come from the theory of reproducing kernel Hilbert spaces. To ease interpretation, the HSIC-ANOVA indices have been recently introduced to allow for a strict separation of main effects and interactions, akin to what is proposed in Sobol' formalism with Hoeffding decomposition. This breakthrough was obtained after assuming mutual independence between inputs and provided that specific kernels, like Sobolev kernels, are used to compute HSIC-ANOVA indices. In this work, a first contribution consists in demonstrating that Sobolev kernels are characteristic. Because of this property, independence within input-output pairs of variables can be detected from the observed values of HSIC-ANOVA indices. Then, it is shown that a test of independence can be constructed for the total-order HSIC-ANOVA index after adapting existing methodologies in the HSIC-related literature. Finally, an extensive simulation study proves empirically that the newly-developed test of independence is, at least, as powerful as the older one based on the traditional HSIC index, which offers interesting prospects in order to improve the screening step performed before metamodeling.; L'apprentissage statistique dans le cas de données simulées par un code de calcul industriel, aussi appelé "métamodélisation", est une tâche dont la difficulté de mise en œuvre croît avec la dimension du problème et le manque de données d'apprentissage.Une analyse de sensibilité préliminaire peut venir en soutien de la construction du métamodèle pour éliminer les variables les moins pertinentes et trier les variables restantes par ordre d'influence sur la sortie. Pour mener une analyse de sensibilité, l'approche historique de Sobol' offre un cadre conceptuel confortable qui est articulé autour de la décomposition de la variance de la sortie. Toutefois, l'estimation précise des indices associés n'est plus possible si l'échantillon d'apprentissage est de petite taille. Pour contourner cette difficulté, il est désormais fréquent d'utiliser une mesure de sensibilité basée sur le critère d'indépendance de Hilbert-Schmidt (notée HSIC). Elle est appliquée à chaque couple entrée-sortie, et permet ainsi de définir la collection des indices HSIC. Leur interprétation est généralement moins intuitive que celle des indices de Sobol car leur construction repose sur la théorie des espaces de Hilbert à noyaux reproduisants. Face à ce constat, les indices HSIC-ANOVA ont été récemment introduits et permettent une séparation des effets principaux et des interactions, à l'instar de la décomposition de Hoeffding dans le formalisme des indices de Sobol'. Cette avancée a été obtenue au prix d'une hypothèse d'indépendance mutuelle des entrées et sous réserve de l'utilisation de noyaux spécifiques, comme les noyaux de Sobolev. Dans ce travail, on commence par montrer que tout noyau de Sobolev est caractéristique, c'est-à-dire que la nullité d'un indice HSIC-ANOVA est équivalente à une situation d'indépendance au sein du couple formé par l'entrée considérée et la sortie. Dans un second temps, il est montré qu'un test d'indépendance peut être construit pour l'indice HSIC-ANOVA d'ordre total en s'inspirant de ce qui est fait pour l'indice HSIC traditionnel. Enfin, une étude numérique révèle empiriquement que le nouveau test d'indépendance est au moins aussi puissant que celui basé sur l'indice HSIC traditionnel, ce qui offre des perspectives intéressantes pour améliorer le processus de sélection des variables à impliquer dans la construction d'un métamodèle.

Given the importance of lakes on the climate and their socio-economic role, it is important to implement them in climate models to understand their influence on the various cycles such as water, carbon, methane or energy cycle and their interaction with the atmospheric boundary layer. This thesis aims to implement lakes in the ORCHIDEE continental surface model. We have chosen the one-dimensional Flake model which simulates the energy balance of lakes.In a first part of this thesis we have performed a sensitivity analysis of the different parameters of the Flake model. We show that lake surface temperatures and surface heat fluxes are mainly sensitive to depth. However, depending on the chosen depth interval (shallow or very deep), we notice that the influence of the depth is more important for the shallow lakes. The extinction coefficient which measures the penetration of solar radiation in water is also influential for shallow lakes.In the following work, we coupled ORCHIDEE with FLake and test several depth aggregation strategies at several resolutions (0.25 and 0.5 degrees). We use the GloboLakes database to validate lake surface temperatures and the Global Lake and River Ice Phenology Database to validate freezing periods. We used five different atmospheric forcings and noticed the strong sensitivity of the coupling to the chosen forcings. The aggregation strategy of the lake depths has a small influence on the results.Finally, the coupled model shows good results. For each series, the median of the errors obtained on the temperatures varies between 2.7 K and 3.2 K. The freezing periods are generally overestimated. The median of the errors on the freezing period varies between 20 and 41 days depending on the forcing used.Future works are considered to improve the coupling, such as the spatial parameterization of the extinction coefficient and the temporal evolution of the depths constrained by the satellite measurements of the future SWOT instrument. Finally, in a longer term perspective, it is envisaged to couple the ORCHIDEE-FLake model with the atmospheric model LMDZ.; Au regard de l’importance des lacs sur le climat et de leur rôle sociétal, il estpertinent de les implémenter dans les modèles de climats pour comprendre leur influence sur les différents cycles comme ceux de l’eau, du carbone, du méthane ou encore leur interaction avec la couche limite de l’atmosphère. Cette thèse vise à implémenter les lacs dans le modèle de surface continental ORCHIDEE. Nous avons choisi le modèle à une dimension Flake qui simule le bilan d’énergie des lacs.Dans une première partie de cette thèse nous avons réalisé une analyse de sensibilité des différents paramètres su modèle Flake. Nous avons mis en avant que les températures de surface des lacs et les flux de chaleur de surface sont d’abord sensibles à la profondeur. Cependant selon l’intervalle de profondeur choisie (peu ou très profond), on remarque que l’influence de la profondeur est plus important pour les lacs peu profond. Le coefficient d’extinction qui mesure la pénétration du rayonnement solaire dans l’eau est lui aussi influent pour les lac de faible profondeur.Dans la suite du travail, nous avons couplé ORCHIDEE avec FLake et testé plusieurs stratégies d’agrégation des profondeurs à plusieurs résolutions (0.25 et 0.5 degrés). Nous avons utilisé la base de données GloboLakes pour valider les températures de surface de lac et la base de données « Global Lake and River Ice Phenology Database » pour valider les périodes de gel. Nous avons utilisé 5 forçages atmosphériques différents et nous avons remarqué la forte sensibilité du couplage aux forçages choisis. La stratégie d’agrégation des profondeurs des lacs à l'échelle de la maille de calcul, quant à elle, influence peu les résultats.Le modèle couplé a finalement montré de bons résultats. Pour chaque série, la médiane des erreurs obtenues sur les températures à varie entre 2.7 K et 3.2 K. Les périodes de gel sont en général surestimées. La médiane des erreurs sur la période de gel varie entre 20 et 41 jour selon le forçage utilisé.Des pistes d’amélioration du couplage sont envisagées comme la paramétrisation spatiale du coefficient d’extinction et l’évolution temporelle des profondeurs contraintes par les mesures satellitaires du futur instrument SWOT. Enfin, dans une perspective à plus long terme, il est envisagé de coupler le modèle ORCHIDEE-FLake avec le modèle atmosphérique LMDZ.

In the context of model validation, the model updating methods consist in calibrating the input parameters of the numerical model in order to reduce the distance between the experimental outputs and the numerical outputs. In stochastic numerical model, the parameters and hyperparameters (mean values, standard deviations, ...) are calibrated using experimental data collected on a family of structures nominally identical. In these methods, the number of parameters to be identified is often very large, and the updating of these parameters generally requires the solving of a non-convex probabilistic inverse problem in high dimension. This high dimension prohibits the direct exploration of the entire space of input parameters, and makes the global optimization methods and approaches proposed in this field, very expensive and difficult to be applied. Recently, in the context of deterministic model updating, a new method has been proposed to address the problem of the high dimension in model updating. This method enable to identify separately the input parameters by replacing the original inverse problem to be solved into a sequence of small dimension inverse problems (ideally of dimension one). More precisely, it constructs, for each input parameter, a new output so that this new output is only sensitive to this parameter and insensitive to the other parameters.Until now, this approach has been only validated on simple deterministic dynamical structures. Therefore, the work of this thesis focuses on the objective of extending this new method, in order to make it applicable on the complex industrial structures. In the first part, three methodologies are proposed to improve the efficiency of the new method in the deterministic field. The first methodology consists of introducing noise into the model to be updated or varying the value of the regularization term of the new method. The second methodology is based on the principle of constructing for each input parameter, several new outputs instead of a single one. The third methodology consists in decomposing the output of the model to be updated into groups of components. In addition, an extension for the new method is presented in this part, to make it applicable for cases where the input parameters are not fully separable. In the second part, the new method is extended on the probabilistic context, to take into account and identify separately the uncertainties of system-parameters and modelling errors. Finally an extension of the Bayesian model updating is proposed by combining it with the separation method developped in this thesis, Dans le cadre de la validation des modèles numériques, les méthodes de recalage consistent à calibrer les paramètres d'entrée du modèle numérique afin de réduire la distance entre ses réponses calculées et les réponses expérimentales. Lorsque le modèle numérique est probabiliste, les paramètres et hyperparamètres (moyennes, écarts-types,…) sont recalés en utilisant des données expérimentales recueillies sur une famille de structures nominalement identiques. Dans ces méthodes, le nombre de paramètres à identifier est souvent très important, conduisant à la résolution d'un problème inverse probabiliste non convexe en grande dimension. Cette grande dimension interdit l'exploration directe de tout le domaine des paramètres d'entrée, et rend les méthodes d'optimisation globale et les approches proposées dans ce cadre, très coûteuses et difficiles à appliquer. Récemment, dans le contexte du recalage des modèles déterministes, une nouvelle méthode a été proposée pour pallier la difficulté liée à la grande dimension de l'espace des paramètres d'entrée. Cette méthode permet d’identifier séparément les paramètres d’entrée en remplaçant le problème inverse à résoudre par une série de problèmes inverses de petite dimension. Plus précisément, elle construit, pour chaque paramètre d'entrée, une nouvelle sortie de sorte que cette dernière soit uniquement sensible à ce paramètre et insensible aux autres paramètres d'entrée. Jusqu'à présent, cette approche a été seulement validée pour le recalage des structures dynamiques déterministes très simples. Ainsi, les travaux de cette thèse se focalisent sur l’objectif d’étendre cette nouvelle méthode, afin de la rendre utilisable sur des structures plus complexes. Dans la première partie, trois méthodologies sont proposées pour améliorer l’efficacité de la nouvelle méthode dans un cadre déterministe. La première méthodologie consiste à introduire du bruit dans le modèle à recaler ou de faire varier la valeur de terme de régularisation de la nouvelle méthode. La deuxième méthodologie consiste à construire pour chaque paramètre d’entrée, plusieurs nouvelles sorties au lieu d’une seule sortie. La troisième méthodologie consiste à décomposer les réponses numériques du modèle à recaler en des sous-groupes de composantes. En outre, une extension est proposée pour rendre cette dernière méthode applicable sur les cas où les paramètres d’entrée ne sont pas totalement séparables. Dans la deuxième partie, la nouvelle méthode est étendue au cadre probabiliste, pour prendre en compte et identifier de manière séparée les incertitudes de paramètres du système et celles liées aux erreurs de modélisation. Enfin dans la dernière partie, nous combinons la méthode proposée dans les parties précédentes et la méthode de recalage Bayésien

This thesis focuses on the modelling and sensitivity study of Cable-Driven Parallel Robots (CDPR) with respect to geometrical and mechanical parameters. This robotic system has many advantages in its use. However, its design and control remain major issues. This work studies the influence on the precision of the CDPR of the geometric parameters introduced by the presence of the pulleys, but also of the mechanical phenomena linked to the use of cables in the actuation chain. The main objective is to obtain an optimal preliminary design of the CDPR, in order to simplify the control schemes while increasing their accuracy. A state of the art is presented in Chapter 1, highlighting the remaining scientific barriers in the CDPRs field. It is shown that their accuracy remains an important source of improvement. One of the causes of this accuracy lack is that standard models do not take into account pulleys and the length of cable between them and the reels, known as dead length. In addition, the influence of the geometric parameters of the pulleys on the Mobile Platform (MP) pose as well as the mechanical phenomena inherent in the cables, such as hysteresis, was not studied. Chapter 2 presents the development of so-called extended models for all types of CDPR. These models take into account the pulleys, the dead lengths and the uni-directional elasticity of the cable and its deflection. In the following chapters, analyses are carried out for suspended 3-degree-of-freedom CDPRs with a mass point as MP. Chapter 3 first focuses on the design of a new pulley architecture based on a cardan joint. This innovative pulley, never before seen in industry, was designed with the objective of reducing its mechanical constraints and the effects of its geometry on the MP pose error. In a second step, the influence of the pulley geometry parameters on the accuracy of the CDPR is studied. This reveals that, in view of the effects of these parameters, it is necessary to take into account all pulleys dimensions when solving the inverse models. In addition, a good selection of these parameters helps to reduce the MP error. The cables elasticity is then studied to observe its effect on the MP pose error. In the first instance, this analysis is carried out by considering that the uncertainty on the Young's modulus varies identically over all the cables. It reveals that a decrease in elasticity has a greater effect on the MP pose error than an increase. Furthermore, regardless of the size of the CDPR, a sensitivity analysis shows that Young's modulus has a greater effect than the MP mass and the cable linear mass. Chapter 4 deals with the uncertainty of the elasticity by considering it independent from one cable to another. This allows us to present the influence of the hysteresis phenomenon of the cable elasticity on the uncertainty of the MP pose. The last part of this chapter focuses on the optimization of the CDPR architecture in order to reduce the MP pose error due to hysteresis. This error can be relatively large, up to 50% of the error generated by using standard models. However, for a given trajectory, reconfiguring the pulley attachment points on the CDPR structure can greatly reduce the influence of this hysteresis on CDPR accuracy. The methods of uncertainty analysis and the results presented in this thesis provide a better understanding of the distribution of the MP pose error when using CDPRs and new light on their consideration at the preliminary design stage.; Cette thèse s'intéresse à la modélisation et à l'étude de sensibilité des Robots Parallèles à Câbles (RPC) vis-à-vis des paramètres géométriques et mécaniques. Ce système robotique présente de nombreux avantages dans son utilisation. Cependant, sa conception et sa commande demeurent des problématiques fortes. Ces travaux étudient l'influence sur la précision des RPC des paramètres géométriques introduits par la présence des poulies, mais aussi des phénomènes mécaniques liés à l'utilisation des câbles dans la chaîne d'actionnement. L'objectif principal est d'obtenir une conception préliminaire de RPC optimale, dans le but de simplifier les schémas de commandes tout en augmentant leur précision. Un état de l'art est réalisé au chapitre 1, mettant en lumière les verrous scientifiques persistants dans le domaine des RPC. Il en ressort que leur précision reste une source d'amélioration importante. Une des causes de ce manque de précision est la non prise en compte dans les modèles standards des poulies et de la longueur de câble entre ces dernières et les enrouleurs, appelée longueur morte. De plus, l'absence d'étude de l'influence des paramètres géométriques des poulies sur la pose de la Plate-forme Mobile (PM) ainsi que des phénomènes mécaniques inhérents au câble, tel que l'hystérésis, a pu être constatée. Le chapitre 2 présente le développement de modèles, dits étendus, pour tous types de RPC. Ces modèles prennent en compte les poulies, la longueur morte ainsi que l'élasticité uni-directionelle du câble et son fléchissement. Dans les chapitres suivants, les analyses portent sur des RPC suspendus à 3 degrés de liberté ayant un point masse comme PM. Le chapitre 3 s'intéresse dans un premier temps à la conception d'une nouvelle architecture de poulie sur la base d'un joint de cardan. Cette poulie innovante, jamais observée chez les industriels, a été conçue dans l'objectif de réduire ses contraintes mécaniques et les effets de sa géométrie sur l'erreur de pose de la PM. Dans un second temps, l'influence des paramètres géométriques des poulies sur la précision des RPC est étudiée. Cela révèle qu'au regard des effets de ces paramètres il est nécessaire de prendre en compte l'ensemble des dimensions des poulies dans la résolution des modèles inverses. De plus, une bonne sélection de ces paramètres permet de réduire les erreurs de pose de la PM. L'élasticité des câbles est par la suite étudiée pour observer son effet sur l'erreur de pose de la PM. Dans un premier temps, cette analyse est faite en considérant que l'incertitude sur le module de Young varie de façon identique sur l'ensemble des câbles. Elle révèle qu'une diminution de l'élasticité a un effet sur l'erreur de pose de la PM plus important que son augmentation. De plus, quelle que soit la dimension du RPC, une analyse de sensibilité montre que le module de Young présente un effet supérieur à celui de la masse de la PM et de la masse linéique du câble. Le chapitre 4 traite de l'incertitude sur l'élasticité en la considérant indépendante d'un câble à l'autre. Cela nous permet de présenter l'influence du phénomène d'hystérésis de l'élasticité des câbles sur l'incertitude de pose de la PM. La dernière partie de ce chapitre s'intéresse à l'optimisation de l'architecture de RPC afin de réduire l'erreur de pose de la PM imputable à l'hystérésis. Cette erreur peut-être relativement importante, pouvant atteindre jusqu'à 50% de l'erreur générée par l'utilisation des modèles standards. Cependant, pour une trajectoire donnée, la reconfiguration des points d'accroche des poulies sur la structure du RPC permet de fortement réduire l'influence de cette hystérésis sur la précision des RPC. Les méthodes d'analyse des incertitudes et les résultats présentés dans ces travaux de thèse permettent une meilleure compréhension de la répartition de l'erreur de pose de la PM lors de l'utilisation des RPC et un nouvel éclairage sur leur prise en compte au stade de la conception préliminaire.

Despite a continuous improvement of numerical weather prediction models, some forecast busts still occur due to a presence of error in models. The representation of the different origins of model uncertainty is an important aspect, in particular in Ensemble Prediction Systems (EPS). The regional Ensemble Prediction System used at Météo-France, AROME-EPS, currently represents model uncertainties through the perturbation of global output tendencies of physical parameterization. However, this method presents some disadvantages such as a difficult physical interpretation of results. Thus, this PhD-thesis aims to study more physical model error representation methods, based on the perturbation of input parameters of the physical parameterization schemes. Following advices of parameterization experts, 21 parameters to perturb, whose values are uncertain, have been selected. Sensitivity analyses using the Morris screening and Sobol' sensitivity indices, have led to reduce this list to eight parameters with a high impact on AROME forecasts. Several perturbed parameters techniques have then been set up and evaluated over long periods. They largely improve AROME-EPS performances for most near-surface variables including wind speed and accumulated precipitation. Different optimizations improving the statistical CRPS score have also been tested. Thus, a set of parameters have been identified for each AROME-EPS member. However, they induce a systematic bias of AROME-EPS members. Reducing the perturbation to the eight most influential parameters has shown similar results as the version perturbing the full set of parameters, suggesting a possible cheaper setting of weather prediction models.vvvvvvvvvvvvvvvv; Malgré une amélioration constante des modèles numériques de prévision du temps, ceux-ci restent toujours entachés d'erreurs. La représentation de ces sources d'erreurs est donc primordiale, en particulier dans les systèmes de Prévision d'Ensemble. La Prévision d'Ensemble AROME (PEARO) utilisée à Météo-France représente actuellement les incertitudes du modèle AROME en perturbant des tendances en sortie des paramétrisations physiques. Cependant, cette méthode présente de nombreux inconvénients dont une difficile interprétabilité physique des résultats. Le présent travail s'intéresse à des méthodes plus physiques, s'appuyant sur la perturbation de paramètres au sein de ces paramétrisations. Sur les conseils d'experts en physique, 21 paramètres incertains à perturber ont été sélectionnés. Des analyses de sensibilité utilisant les méthodes de Morris et de Sobol' ont permis de réduire cette liste à huit paramètres ayant une influence forte sur les prévisions du modèle AROME. Différentes techniques de perturbations des paramètres incertains ont ensuite été mises en place et évaluées. Celles-ci améliorent les performances de la PEARO pour la plupart des variables de temps sensible telles que le vent et les précipitations. Différentes méthodes d'optimisation se focalisant sur l'amélioration du score statistique CRPS ont été testées. Ainsi, un jeu de paramètres pour chaque membre de la PEARO a été identifié. Cependant, celles-ci engendrent un biais systématique des membres de la PEARO. La réduction aux huit paramètres les plus influents a montré des résultats similaires à la version perturbant l'ensemble des paramètres incertains, suggérant un potentiel coût de réglage des modèles atmosphériques plus faible.

The impact of intangible assets on the performance of companies through the influence of CSR on the components of intangible capital and associated performance have been studied in this thesis. First, an exploratory study of the market and non-market companies sheds light on the role of stakeholders and the specificities related to the economic model with regard to the social responsibility of companies and their social utility. Second, the concepts of intangible capital and CSR clarifies the shortcomings of the accounting framework and highlights the issues related to extra-financial communication on intangible assets and corporate social and environmental practices. Third, the inadequacies of traditional financial indicators to assess corporate performance appeared when reviewing the theoretical framework of the development of global performance and CSR approaches. This underlines the decisive role of CSR in the relationship between intangible capital and performance. Investigation of the perception of performance and intangible capital by actors in the business world (i.e. managers, financial analysts, academics and trade union activists) and the statistical analysis on social and environmental practices in companies shows how information related to these CSR practices are likely to contribute to the definition of intangible components and to the associated performance measurement. Finally, the sensitivity analysis of the performance model, based on a Discounted Cash-Flow model, reveals how financial analysts are led to integrate intangible assets in the definition of the intangible capital of mutual health insurance companies and innovative CAC 40 companies on the one hand, as well as social and environmental information in intangible components and associated performances measurements on the other, Cette thèse propose d’étudier l’impact des immatériels sur les performances des entreprises à travers l’influence de la RSE sur les composants du capital immatériel et les performances associées. Dans un premier temps, une étude exploratoire de l’univers des entreprises marchandes et non marchandes éclaire le rôle des parties prenantes et les spécificités liées au modèle économique, plus particulièrement en ce qui concerne la responsabilité sociale des entreprises et leur utilité sociale. Une revue de la littérature axée sur les concepts du capital immatériel et de RSE précise les insuffisances du cadre comptable et met en évidence les enjeux liés à la communication extra-financière relative aux immatériels et aux pratiques sociales et environnementales des entreprises. Puis, une revue du cadre théorique sur les développements des approches de la performance globale et de la RSE met en exergue les insuffisances des indicateurs financiers traditionnels pour évaluer la performance de l’entreprise et souligne le rôle déterminant de la RSE dans la relation entre le capital immatériel et la performance. Ensuite, l’examen de la perception de la performance et du capital immatériel par les acteurs du monde de l’entreprise et de l’économie (à savoir des dirigeants, des analystes financiers, des académiques et militants syndicaux) et l’analyse statistique du discours relatif aux pratiques sociales et environnementales des entreprises montrent comment les informations relatives à ces pratiques de RSE dans les entreprises sont susceptibles de contribuer à la définition des composants immatériels et à la mesure des performances associées. Pour finir, l’analyse de sensibilité du modèle de performance, basé sur un modèle de cash-flow de type Discounted Cash-Flow, révèle comment les analystes financiers sont amenés à intégrer les actifs immatériels dans la définition du capital immatériel des mutuelles et des entreprises innovantes du CAC 40 d’une part, ainsi que les informations sociales et environnementales dans la mesure des composants immatériels et des performances associées d’autre part

This thesis focuses on two problems motivated by simulation in industrial complex systems design. The first part is dedicated to model and to identify costly design margins during the design process. A first challenge is to have a unified model for all the margin practices. To achieve this goal, we investigate the fundamental basis of the margin concept and provide a mathematical object to model it. With this model, we exhibit how margins are taken, independently of the field. Then, various margin practices from different engineering fields are modeled within this framework. Finally, some tools are developed, inspired from the sensitivity analysis domain, to identify which margins contribute the most to a cost or to a loss of performance. These works thus propose a non ambiguous approach to a quantitative analysis of margins and open a broad range of perspectives to model design problems that include margins.The second part studies an approach to uncertainty quantification in a multidisciplinary context. The design process is modeled by the composition of computer codes, that is represented by a directed acyclic graph with a function associated to each node. The inputs of each code are random variables, that can either come from the outputs of other disciplines (external variable) or be modeled by the discipline (internal variable). The method investigated is based on sample reweighting and allows for disciplinary autonomy. First, at each node and for each external variable, some synthetic samples that do not follow the true law are generated and the respective outputs are computed. Second, a method is chosen to weight to outputs with respect to the inputs, and these weights are propagated to the graph. The final result is a weighted sample whose law approximates the true joint law of the random variables. We begin our study by investigating the efficiency of a particular weighting method, based on a Wasserstein distance criterion. We derive an explicit version of the weights in terms of Nearest-Neighbor, we prove the consistency and derive some theoretical rates of convergence in terms of expected Wasserstein distance. Then, we concentrate on the propagation of the weights. We first define a family of weighting methods, that we call WLAMs (Weighted Linear Approximation Methods), for which we establish a local consistency criterion. Under the assumption of local consistency at each node, we prove the convergence towards the true joint law in the whole graph. Finally, we explicitly define a discrete Bayesian network that simplifies numerical computations in the propagation part and apply it to an industrial case; Cette thèse porte sur deux problèmes qui sont motivés par la simulation de systèmes industriels complexes durant les processus de conception.La première partie est dédiée à la modélisation et l’identification des marges de conception coûteuses. Le premier défi est d’arriver à unifier les pratiques de marge dans des disciplines d'ingénierie différentes. Pour cela, nous nous intéressons à ce qu’il y a de plus fondamental dans le concept de marge et nous proposons un objet mathématique pour le modéliser, que nous appelons "modèle de marge". Avec cet objet, nous pouvons décrire la façon dont une marge "est prise" pour couvrir des risques, indépendamment du domaine considéré. Nous nous concentrons ensuite sur les façons dont les pratiques de marges peuvent être décrites par le modèle de marge. Enfin, nous développons des outils, inspirés des pratiques d’analyse de sensibilité, pour identifier les marges qui contribuent le plus à un coût ou à une perte en performance. Ces travaux permettent d’effectuer une analyse quantitative de marges, de façon non ambigue et ils ouvrent un certain nombre de perspectives pour la modélisation de problèmes de conception qui incluent des marges.La seconde partie se concentre sur la quantification d'incertitude dans un contexte multidisciplinaire. Le processus de conception est modélisé par la composition de codes de simulation, représentée par un graphe orienté acyclique avec une fonction associée à chaque noeud. Les entrées de chaque code sont des variables aléatoires qui peuvent soit venir de la sortie d'autres disciplines (variables externes), soit être modélisées par la discipline (variables internes). La méthode étudiée se base sur la repondération d'échantillons et permet d'atteindre une "autonomie des disciplines". Dans un premier temps, à chaque noeud et pour chaque variable externe, des échantillons synthétiques qui ne suivent pas la vraie loi, sont générés et leur sorties sont calculées. Dans un second temps, une méthode de pondération permet de donner des poids aux sorties synthétiques, en fonction de nouvelles entrées. Le résultat final de la méthode est un échantillon synthétique pondéré, dont la loi approche la loi jointe théorique. Nous commençons par étudier l'efficacité d'une méthode de pondération particulière, basée sur la minimisation d'une distance de Wasserstein. Pour ce problème, nous trouvons une expression explicite des poids, en terme de plus proche voisin. À partir de cette expression, nous démontrons la consistance de la méthode et trouvons des taux de convergence théoriques, en terme d'espérance de la distance de Wasserstein. Ensuite, nous nous concentrons sur la propagation de poids dans le graphe. Nous définissons tout d'abord une famille de méthodes de pondération, que nous appelons WLAMs , pour lesquelles nous établissons un critère de convergence local. Sous l'hypothèse que la consistance locale est vérifiée à chaque noeud, nous démontrons la convergence globale de la méthode vers la vraie loi du graphe. Finalement, nous définissons un réseau bayésien discret, qui permet de simplifier les calculs numériques dans la partie de propagation des poids. Cette méthode est appliquée sur un cas industriel

In many industrial fields, when a highly technical system is under study, reliability assessment requires resorting to a computationnally expensive simulation code which is used as a deterministic performance function. From a given set of input physical parameters, the associated output indicates whether failure has occured or not. Inputs are affected by aleatory uncertainty due to natural variability and their random simultaneous behavior is modeled by a multivariate probability distribution. The failure probability is then defined as the risk of exceeding an extreme threshold of the output distribution and it may be estimated with a wide range of reliability algorithms. The research work conducted in this thesis comes within a broader framework because the input distribution is unknown. It can only be appreciated through a small amount of data and it must be estimatedwith inferential statistics. In order to secure accurate reliability assessment, it is now generally agreed that the dependence structure among input variables must be dealt with through the copula-marginal separation. In this situation, the estimated failure probability directly derives from the provided dataset and is therefore impacted by sampling variability. In the literature, this second level of uncertainty is referred to as epistemic and it has mainly been studied in the context of parametric models supplemented with Bayesian prior knowledge. The main objective of this thesis is to develop a global sensitivity analysis approach in order to identify which entity of the input distribution conveys the largest share of epistemic uncertainty during reliability analysis.Such an answer may be a valuable piece of information because collecting additional data only for the targeted entity may offer a convenient way of mitigating variability in reliability assessment. The first contribution is a sensitivity analysis procedure designed to apportion epistemic uncertainty between the estimated copula distribution and the estimated marginal distributions. Addressing this problem is not an easy task because uncertainty originates from the split of a correlated dataset. Following the first sensitivity analysis, if the copula is appointed to be the most influential component of the input distribution, the state of knowledge about the theoretical input distribution can barely be improved. Since most multivariate copula models incorporate pair-copulas as efficient building blocks, the idea is to look for the most influential estimated pair-copula. The main difficulty lies in the fact that no systematic decomposition allows to rewrite the copula distribution in terms of all pair-copulas. As a second contribution, a sensitivity analysis procedure is put forward where each pair-copula is summarized by its Kendall’s rank correlation coefficient. Finally, the two reliability-oriented sensitivity analysis procedures are applied to the buckling of a composite plate.; Dans de nombreux domaines industriels, l’évaluation de la fiabilité d’un système complexe nécessite l’utilisation d’un code de simulation très coûteux en temps de calcul que l’on peut appréhender comme une fonction de performance déterministe. À partir d’un ensemble de paramètres d’entrée, la sortie du code indique si le système est défaillant. De par leur variabilité naturelle, les entrées sont entachées d’incertitudes aléatoires et leur comportement simultané est décrit par une distribution de probabilité multidimensionnelle. La probabilité de défaillance quantifie alors le risque de dépassement d’un seuil extrême en sortie et elle peut être estimée grâce à un algorithme de fiabilité. Les travaux conduits dans cette thèse s’inscrivent dans un cadre plus large où la distribution d’entrée est inconnue. Le seul matériel disponible est un petit échantillon d’observations conjointes à partir duquel la loi d’entrée peut être estimée via un algorithme d’apprentissage statistique. Afin de garantir la précision de l’estimation de la probabilité de défaillance, il est désormais communément admis qu’il faut capturer la structure de dépendance entre les variables d’entrée en s’appuyant sur la séparation copule-marginales. Dans cette situation, la prédiction fiabiliste découle directement des données fournies et elle est donc impactée par la variabilité d’échantillonnage. Dans la littérature, ce second niveau d’incertitude est qualifié d’épistémique et il est principalement étudié dans le cadre de distributions paramétriques en adoptant le point de vue bayésien. Le principal objectif de ce travail est la construction d’une démarche d’analyse de sensibilité globale permettant d’identifier la composante fonctionnelle de la distribution d’entrée qui engendre le plus de variabilité aumoment de son estimation. La réponse à ce problème est très utile si on cherche à réduire la variabilité de la prédiction fiabiliste car elle permet de se focaliser uniquement sur la recherche de données supplémentaires pour la composante ciblée.La première contribution est une procédure d’analyse de sensibilité visant à séparer les incertitudes issues de l’estimation de la densité de copule et celles issues de l’estimation des densités marginales. Pour cela, il faut être capable de caractériser la variabilité d’échantillonnage à partir d’un unique jeu de données. À la suite de cette première analyse, si la copule est identifiée comme la composante la plus influente, il est assez difficile d’envisager une amélioration de l’état de connaissance de la loi d’entrée. Comme la plupart des modèles de copules conçus pour la montée en dimension s’articulent autour d’un assemblage de copules bidimensionnelles, il est naturel de chercher la copule bidimensionnelle dont l’estimation est la plus influente sur la prédiction fiabiliste. La principale difficulté réside dans le fait qu’il n’existe aucune décomposition systématique permettant de réécrire une copule en fonction de toutes ses copules bidimensionnelles. La seconde contribution est une procédure d’analyse de sensibilité dans laquelle l’incertitude de chaque copule bidimensionnelle est résumée par celle de son coefficient de corrélation de Kendall. Enfin, les deux procédures d’analyse de sensibilité fiabiliste sont appliquées au flambage d’une plaque composite.

Wildfires are among the destructive natural phenomena that represent a major ecological challenge and a problem for public safety. Fire spread on geographical scales (i.e., for a wildfire of several tens or even hundreds of hectares) can be modelled by assuming a simplified description of the fire, in the form of a one-dimensional front moving over a heterogeneous combustible surface, and by embedding it within a local weather model. When the atmospheric model and the fire model exchange information such as surface wind and heat fluxes generated by the fire, it is referred to as a coupled fire-atmosphere model. In this thesis work, the fire model Blaze was developed and integrated with the mesoscale meteorological model MésoNH in order to reconstruct the detailed chronology of a fire and thus provide a framework for studying wildfire and micro-meteorology interactions. The coupled MésoNH-Blaze model has been validated on the FireFlux I prescribed burn, a tall grass fire of about 30 hectares. The response of the coupled MésoNH-Blaze model to different modeling choices and atmospheric scenarios was studied to quantify the uncertainties associated with the quantities of interest (the position and sensitive heat fluxes of the fire front for example) and to identify the most influential parameters. The results showed a significant influence of atmospheric turbulence on the propagation speed and the wind induced by the fire. The sensitivity study also showed the impact of the propagation speed at the head of the fire front on the surface wind speed, the leaf area index and the ignition temperature of the Balbi's parameterization. Sensitive and latent heat fluxes are mainly influenced by the dead fuel load and the moisture content of the dead fuel, respectively. In its standard version, the atmospheric model MésoNH is based on the anelastic assumption. This allows to suppress acoustic waves in the atmosphere by neglecting horizontal and temporal variations in air density in the mass conservation equation. The relevance of this hypothesis is questionable in the vicinity of flame zones subject to important heat releases. The compressible version of MésoNH, which does not make a specific assumption on air density in the continuity equation, previously developed for the dry atmosphere, has been extended to the humid atmosphere in this thesis. It was first applied on simplified dynamic cases. Then a comparison between anelastic and compressible systems was performed using the coupled model MésoNH-Blaze on the FireFlux I case. The results showed that the compressible effects become important at very high spatial resolution (10 m), by inducing a horizontal wind acceleration in front of the fire front which tends to accelerate the fire rate of spread, and by triggering a wave motion activity increasing the spectral energy of the shortest wavelengths. These fine-scale structures will require further validation but show a certain degree of realism. The MésoNH-Blaze system provides a numerical framework to better understand the atmospheric processes associated with a fire such as plume dynamics.; Les incendies de forêt font partie des phénomènes naturels destructeurs représentant un enjeu écologique majeur et un problème pour la sécurité des populations. La propagation d'un incendie aux échelles géographiques (i.e. pour un incendie de plusieurs dizaines voire centaines d'hectares) peut être modélisée en adoptant une description simplifiée du feu, sous la forme d'un front unidimensionnel se déplaçant sur surface combustible hétérogène, et en l'intégrant au sein d'un modèle de météorologie locale. Lorsque le modèle atmosphérique et le modèle de feu s'échangent des informations comme le vent de surface et les flux de chaleur générés par l'incendie, on parle de modèle couplé feu-atmosphère. Dans ces travaux de thèse, le modèle de feu Blaze a été développé et intégré au modèle de météorologie de méso-échelle MésoNH afin de reconstruire la chronologie détaillée d'un incendie et de fournir ainsi un cadre d'étude des interactions entre un incendie et la micro-météorologie. Le modèle couplé MésoNH-Blaze a été validé sur le brûlage dirigé FireFlux I, un feu de prairie d'une trentaine d'hectares. La réponse du modèle couplé MésoNH-Blaze à différents choix de modélisation et différents scénarios atmosphériques a été étudiée pour quantifier les incertitudes associées aux quantités d'intérêt (la position et les flux de chaleur sensibles du front de feu par exemple) et identifier les paramètres les plus influents. Les résultats ont montré une influence significative de la turbulence atmosphérique sur la vitesse de propagation et le vent induit par le feu. L'étude de sensibilité a également montré l'impact de la vitesse de propagation à la tête du front de feu à la vitesse du vent de surface, à l'indice foliaire et à la température d'inflammation de la paramétrisation de Balbi. Les flux de chaleur sensible et latente sont quant à eux principalement influencés par la charge de combustible mort et la teneur en humidité du combustible mort, respectivement. Dans sa version standard, le modèle atmosphérique MésoNH repose sur l'hypothèse anélastique. Celle-ci permet de supprimer les ondes acoustiques dans l'atmosphère en négligeant les variations horizontales et temporelles de densité de l'air dans l'équation de conservation de la masse. La validité de cette hypothèse est discutable au voisinage des zones de flammes sujettes à d'importants dégagements de chaleur. La version compressible de MésoNH, qui ne fait pas d'hypothèse sur la densité de l'air dans l'équation de continuité, développée précédemment pour l'atmosphère sèche, a été étendue à l'atmosphère humide dans le cadre de cette thèse. Elle a tout d'abord été appliquée sur des cas dynamiques simplifiés. Puis une comparaison entre les systèmes anélastique et compressible a été réalisée à l'aide du modèle couplé MésoNH-Blaze sur le cas FireFlux I. Les résultats ont montré que les effets compressibles deviennent importants à très haute résolution spatiale (10 m), en induisant une accélération du vent horizontal à l'avant du front de feu qui tend à accélérer la propagation du front de flamme, et en déclenchant une activité ondulatoire augmentant l'énergie spectrale des plus courtes longueurs d'onde. Ces structures de fine échelle nécessiteront une validation approfondie, mais montrent un certain degré de réalisme. Le système MésoNH-Blaze fournit un cadre numérique pour mieux comprendre les processus atmosphériques associés à un incendie tels que la dynamique de panache.

Preterm birth is a major worldwild heath issue. Uterine electromyography (EHG) is a tool that has been frequently investigated for monitoring uterine contractions. But the prediction rates currently obtained for preterm birth detection are unsatisfactory. A recent approach was proposed at the BMBI laboratory to gain insight into the uterine contraction and its relation with EHG. The approach relies on the numerical modeling of the muti-physic and multi-scale phenomena involved in uterine contraction. The model was improved step by step to become more realistic. It presently involves electrical, chemical and mechanical phenomena at different scales. The work realized during this PhD aims at going on the model improvement and starts after the inclusion of a realistic geometry and the mecanotransduction phenomenon presently done thanks simplified mechanical model. Starting from the existing model, different improvement strategies of the mechanical phenomena and of the uterine geometry have been investigated. The first approach aims at replacing the existing mechanical model by a finite elements analysis, taking into account the uterus and the amniotic fluid. A statistical shape analysis (SSA) of the gravid uterine geometry was carried out in order to estimate the anatomical variability due to pregnancy (term and fetus position) by using principal component analysis (PCA). Prior to PCA, a correspondence technique adapted to the context of the study was proposed. It is based on the creation of a reference mesh specific to the database, which is further deformed by using ray tracing. The SSA results have been used to parameterize the geometry of gravid uteri in relation to parameters commonly used on routine clinical practice during pregnancy. In the end, the influence of model parameters (only electro-chemical components, geometrical parameters coming from PCA, volume conductor parameters, and grid position parameters) on simulated EHG features has been tested by means of a Morris sensitivity analysis. The proposed finite element analysis is only a preliminary step which will have to be improved in future work. But it permitted us to demonstrate the feasibility of such a co-simulation approach. Regarding the geometry, the anatomical variability of the uterus induced by pregnancy was parameterized by using only the first four modes of variation of the PCA, which cover 90% of the variability contained inside our database. The weights that have to be assigned to each of the four first modes were linked by using multi-linear functions to some clinical parameters (pregnancy term, skull perimeter,femoral length and position of the fetus) estimated from the fetal meshes. In the end, even though only the electro-chemical part of the model was considered, the sensitivity analysis of the model indicates that the geometrical parameters have a non negligible impact on the calculated features. This result supports the needs of patient specific mesh for the further use of this model., Les naissances prématurées sont un problème majeur de santé au niveau mondial. L'électromyographie utérine (EHG) est un outil étudié dans le cadre de la surveillance des contractions utérines mais les taux de prédiction obtenus ne sont actuellement pas encore satisfaisants. Récemment, une nouvelle approche a été développée au laboratoire BMBI afin de mieux comprendre la contraction utérine et ses liens avec l'EHG. Elle consiste à modéliser numériquement les phénomènes physiologiques (multi-échelles et multi-physiques) qui pilotent la contraction utérine. Le modèle de contraction de l'utérus a été, étape après étape, amélioré pour se rapprocher de la réalité et prendre en compte des phénomènes chimique, électrique et mécanique à différentes échelles. Le travail présenté dans cette thèse, qui vise à poursuivre l'amélioration du modèle, a débuté après l'étape d'inclusion d'une géométrie réaliste et du phénomène de mécano-transduction, réalisé jusque-là grâce à un modèle mécanique simplifié. A partir du modèle existant, différentes pistes d'amélioration portant sur la modélisation des phénomènes mécaniques et sur le maillage de l'utérus ont été explorées. Une première approche vise à remplacer le modèle mécanique existant par une analyse par éléments finis, prenant en compte la paroi utérine et le fluide amniotique. Une analyse statistique de forme de la géométrie utérine gravide a été réalisée dans le but d'extraire la variabilité anatomique due à la grossesse (terme et position du fœtus) à l'aide d'une analyse en composantes principales (ACP). Une méthode de correspondance adaptée à notre contexte d'étude, préalable à l'ACP, a donc été proposée. Elle consiste en la création d'un maillage de référence spécifique à la base de données, qui est ensuite déformé en utilisant le lancer de rayons. Les résultats de l'analyse de forme ont ensuite été exploités dans le but de paramétriser la géométrie utérine gravide à partir de grandeurs mesurées habituellement en clinique courante lors du suivi de la grossesse. Finalement, à l'aide de la méthode de Morris, nous avons testé l'influence des paramètres du modèle (composantes électro-chimiques uniquement, paramètres géométriques issus de l'ACP, paramètres du volume conducteur, paramètres de positionnement de la grille d'électrodes), sur des descripteurs des signaux EHG. L'analyse par éléments finis développée n'est qu'une première étape, qui devra être améliorée dans des travaux ultérieurs. Mais elle démontre la faisabilité de cette co-simulation. En ce qui concerne la géométrie, la variabilité anatomique de l'utérus due à la grossesse est paramétrée en utilisant seulement les quatre premiers modes de variation issus de l'ACP qui couvrent 90% de la variabilité comprise dans notre base de données. A l'aide de fonctions multi-linéaires, les poids à affecter à ces quatre premiers modes sont reliés aux paramètres cliniques courants (terme de grossesse, périmètre céphalique, longueur fémorale et position du fœtus), estimés ici sur les maillages des fœtus. Finalement, bien que seule la partie électro-chimique du modèle de contraction soit considérée, l'analyse de sensibilité du modèle semble indiquer un impact non négligeable des paramètres de la géométrie sur les descripteurs calculés, ce qui justifie la définition d'un maillage spécifique à chaque patiente pour l'utilisation ultérieure de ce modèle.

Intra-specific diversity, mobilized at the scale of the field (cultivar mixtures and composite populations) should play an important role in the agroecological transition, contributing to the adaptation and resilience of low input cropping systems, more prone to stresses. However, many questions are raised by the complex plant-to-plant interactions occurring in such heterogeneous canopies, and there is a growing need to develop modelling approaches to improve their design and management. Thus, our study focuses on the use of functional-structural plant modelling to study the impact of the aerial architecture of plants on the performance and the evolution of heterogeneous wheat populations. The thesis project is based on WALTer : a pre-existing functional-structural plant model that simulates the development of a wheat field from sowing to maturity and the plasticity of tillering (i.e. branching) in response to competition for light. In a first step, modifications were made to WALTer to reduce the computational cost of simulations, enhance its realism and improve its ability to simulate complex heterogeneous stands. The functioning of this new version of WALTer was then characterized by analysing the impact of stochasticity on the simulations and by performing a sensitivity analysis on homogeneous plots. Furthermore, on the basis of field observations, an automatic calibration method, which is rarely developed for this type of model, was applied to WALTer in order to estimate the values of the parameters previously identified as important by the sensitivity analysis. Thanks to a sensitivity analysis of balanced binary mixtures, WALTer was then used to identify the traits of the aerial architecture (described by their mean values in the mixture and the values of the differences between the 2 varieties) that have the most impact on the performance of the plots. The analysis thus revealed the preponderant role of tillering capability and dimensions of the leaves as determinants of the performance of the simulated mixtures. Thanks to an optimization phase, the combinations of traits that are the most favourable for the performance of the simulated mixtures were identified. The results of the simulations highlighted the importance of carefully selecting combinations of traits to associate in mixtures, showing the potential interest of a diversity of architecture in heterogeneous stands, but also the possible adverse effects of such diversity. Finally, WALTer was coupled to a population genetics model to simulate the evolution of heterogeneous wheat stands along generations of resowing. The coupling was used to simulate the dynamic management of a population presenting a large diversity of plant height. The genetic and phenotypic evolution of the population over 20 generations of resowing could thus be compared with experimental data to confirm the good functioning of the coupling. This thesis allowed the development of methods and tools for the functional-structural modelling of heterogeneous wheat stands. The simulations carried out have also improved our understanding of the impact of the aerial architecture on the competition for light in these stands. Ultimately, this work will be useful for the design and management of heterogeneous wheat stands adapted to farmers' needs., La diversité intra-spécifique, mobilisée à l'échelle de la parcelle (populations et associations variétales) devrait jouer un rôle important dans la transition agroécologique, en contribuant à l’adaptabilité et à la résilience aux stress des systèmes agricoles à bas niveaux d'intrants. Toutefois, la complexité des interactions entre plantes dans ces peuplements soulève de nombreuses questions sur leur conception et leur gestion, pour lesquelles l'approche par modélisation est particulièrement pertinente, mais peu développée à ce jour. Cette étude porte ainsi sur la modélisation structure-fonction et son utilisation pour étudier l'impact de l'architecture aérienne des plantes sur la performance et l'évolution de peuplements hétérogènes de blé. Ce projet de thèse est basé sur l'utilisation de WALTer : un modèle de plante structure-fonction préexistant qui représente le développement d'une parcelle de blé du semis à maturité et simule la plasticité du tallage (propriété de ramification) en réponse à la compétition pour la lumière. Dans un premier temps, des adaptations ont été effectuées sur WALTer pour réduire le coût computationnel des simulations, augmenter le réalisme du modèle et permettre la simulation de peuplements hétérogènes complexes. Le fonctionnement de cette nouvelle version de WALTer a ensuite été caractérisé en analysant l'impact de l'aléatoire sur les simulations et en réalisant une analyse de sensibilité sur des parcelles homogènes. D'autre part, une méthode de calibration automatique, peu développée pour ce type de modèle, a été appliquée à WALTer sur la base de données expérimentales afin d'estimer les valeurs des paramètres précédemment identifiés comme étant importants par l'analyse de sensibilité. WALTer a ensuite été utilisé pour identifier, via une analyse de sensibilité sur des mélanges binaires équilibrés, les traits de l'architecture aérienne (décrits par leurs valeurs moyennes dans le mélange et les valeurs de différences entre les 2 variétés) qui ont le plus d'impact sur la performance des mélanges. L'analyse a ainsi révélé le rôle prépondérant de la capacité de tallage et des dimensions foliaires comme déterminants de la performance des mélanges simulés. Grâce à une phase d'optimisation, les combinaisons de traits les plus favorables pour la performance des mélanges simulés ont été identifiées. Les résultats des simulations ont ainsi souligné l'importance de sélectionner soigneusement les combinaisons de traits associés en mélange, en montrant l'intérêt potentiel d'une diversité d'architecture dans les mélanges, mais également des effets défavorables possibles d'une telle diversité. Enfin, WALTer a été couplé à un modèle de génétique des populations afin de simuler l'évolution de peuplements hétérogènes de blé au cours de générations de resemis. Le couplage a été utilisé pour simuler une expérience de gestion dynamique d'une population présentant une grande diversité de hauteur. L'évolution génétique et phénotypique de la population sur 20 générations a ainsi pu être comparée à des données expérimentales pour confirmer le bon fonctionnement du couplage. Cette thèse a permis de développer des méthodes et outils pour la modélisation structure-fonction des peuplements hétérogènes de blé. Les simulations réalisées ont également apporté des éléments de compréhension sur l'impact de l'architecture aérienne sur la compétition pour la lumière dans ces peuplements. À terme, ces travaux seront utiles pour la conception et la gestion des peuplements hétérogènes de blé en champ.

Data centers, factories housing thousands of computer servers that work permanently to exchange, store, process data and make it accessible via the Internet. With the digital sector development, their energy consumption, which is largely fossil fuel-based, has grown continuously over the last decade, posing a real threat to the environment. The use of renewable energy is a promising way to limit the ecological footprint of data centers. Nevertheless, the intermittent nature of these sources hinders their integration into a system requiring a high reliability degree. The hybridization of several technologies for green electricity production, coupled with storage devices, is currently an effective solution to this problem. As a result, this research work studies a multi-source system, integrating tidal turbines, photovoltaic panels, batteries and a hydrogen storage system to power an MW-scale data center. The main objective of this thesis is the optimization of a data center power supply, both for isolated sites and grid-connected ones. The first axis of this work is the modeling of the system components using the energetic macroscopic representation (EMR). Energy management strategy based on the frequency separation principle is first adopted to share power between storage devices with different dynamic characteristics. The second axis concerns the optimal sizing of the proposed system, in order to find the best configuration that meets the technical constraints imposed at minimum cost, using particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA). Here, a rules-based energy management technique is used for simplicity and reduced computing time purposes. The last axis focuses on the energy management optimization through GA, taking into account the storage systems degradation in order to reduce their operating costs and extend their lifetime. It should be noted that each axis previously discussed has been the subject of a specific sensitivity analysis, which aims to evaluate the performance of the hybrid system under different operating conditions., Les data centers, des usines abritant des milliers de serveurs informatiques, fonctionnent en permanence pour échanger, stocker, traiter des données et les rendre accessibles via l'internet. Avec le développement du secteur numérique, leur consommation énergétique, en grande partie d’origine fossile, n’a cessé de croitre au cours de la dernière décennie, représentant une réelle menace pour l’environnement. Le recours aux énergies renouvelables constitue un levier prometteur pour limiter l’empreinte écologique des data centers. Néanmoins, le caractère intermittent de ces sources freine leur intégration dans un système nécessitant un degré de fiabilité élevée. L’hybridation de plusieurs technologies pour la production d’électricité verte, couplée à des dispositifs de stockage est actuellement une solution efficace pour pallier ce problème. De ce fait, ce travail de recherche étudie un système multi-sources, intégrant des hydroliennes, des panneaux photovoltaïques, des batteries et un système de stockage d’hydrogène pour alimenter un data center à l’échelle du MW. L'objectif principal de cette thèse est l’optimisation de l'alimentation électrique d'un data center, aussi bien pour des sites isolés que des installations raccordées au réseau. Le premier axe de ce travail est la modélisation des différents composants du système à l’aide de la représentation énergétique macroscopique (REM). Une gestion d’énergie reposant sur le principe de séparation fréquentielle est adoptée dans un premier temps pour répartir l’énergie entre des organes de stockage présentant des caractéristiques dynamiques différentes. Le deuxième axe concerne le dimensionnement optimal du système proposé afin de trouver la meilleure configuration qui satisfasse les contraintes techniques imposées à un coût minimum, en utilisant l’optimisation par essaims particulaires (PSO) et l’algorithme génétique (AG). Ici, une technique de gestion d’énergie basée sur des règles simples est utilisée pour des raisons de simplicité et de réduction de temps de calcul. Le dernier axe se focalise sur l’optimisation de la gestion d’énergie via l’AG, en tenant compte des problèmes de dégradation des systèmes de stockage en vue de réduire leur coût d’exploitation et de prolonger leur durée de vie. Il est bien entendu que chaque axe précédemment abordé a fait l’objet d’une analyse de sensibilité spécifique, afin d’évaluer les performances du système hybride dans différentes conditions de fonctionnement.

Nous présentons une méthodologie pour analyser la sensibilité et quantifier l'incertitude des résultats de simulation numérique obtenus dans le contexte de la dispersion de gouttelettes dans l'air. La méthodologie se fonde sur les outils existants d'analyse de sensibilité (notamment la méthode de Sobol). L'intérêt de recourir à ces outils d'analyse de grands nombres de résultats est illustré à travers deux situations: un cas simplifié sans écoulement fluide environnant et un cas réaliste avec écoulement fluide. Les résultats préliminaires permettent d'identifier les paramètres influençant les résultats numériques mais montrent une forte sensibilité à l'observable choisie pour l'analyse., This work presents a methodology to analyse the sensitivity of numerical simulations related to the dispersion of droplets in the air. The methodology is based on existing tools for sensitivity analysis (e.g. Sobol sensitivity index). This methodology is illustrated by analysing a large number of numerical results obtained in two situations: first a simple toy model (without underlying flow) and then a more realistic case (with underlying flow). The preliminary results allow to identify the parameters affecting the results but show a significant impact of the observable chosen for the analysis.

The Cigéo project aims at solving the problem of Intermediate Level Long-Lived and High Level radioactive waste long-term management. Its design (deep geological disposal facility) is based on the passive containment of the radioactivity using a clay rock layer having suitable properties. The disposal facilities will be submitted to an aging process during several centuries. These time scales induce uncertainties on their evolu-tion and their lifetime. The reliability of the Cigéo project needs to be proved before it can be implemented at an industrial scale. This work proposes a first application of the reliability methods to answer this problem. It is focused on the high-level radioactive waste facilities and aims at estimating the evolution of the failure probability over time, as well as its sensitivity with respect to the input parameters. This work required the complete deployment of the reliability approach including: the development of a me-chanical model of the system, the modelling of the input uncertainties, the choice of a failure criterion, the implementation of a reliability method, and a sensitivity analysis., Le projet Cigéo vise à répondre à la problématique de la gestion à long terme des déchets radioactifs de haute activité et de moyenne activité à vie longue. Le concept de ce projet (le stockage géologique profond) repose sur le confinement passif de la radioactivité par une couche argileuse ayant des propriétés adaptées. Les infrastructures de stockage sont soumises à un processus de vieillissement sur plusieurs siècles. Ces échelles de temps induisent des incertitudes sur leur évolution et leur durée de vie. Afin de mener à bien ce projet, il est nécessaire de faire la preuve de sa fiabilité, et donc de prendre en compte ces incertitudes dans l’évaluation de la durée de vie des structures. Les travaux présentés proposent une première application des méthodes de fiabilité pour répondre à ces problématiques. Ils concernent plus particulièrement les infrastructures de stockage des déchets de haute activité, et visent à estimer l’évolution de la probabilité de défaillance du conteneur de stockage ainsi que sa sensibilité aux paramètres d’entrée. Pour ce faire l’approche fiabiliste est déployée dans son ensemble comprenant : le développement d’un modèle mécanique du système, la modélisation des incertitudes en entrée, le choix d’un critère de défaillance, l’implémentation et l’exploitation d’une méthode de fiabilité, et une étude de fiabilité.

There is a major societal challenge to study the emission and propagation of noise emitted by wind turbines, and in particular to quantify the uncertainty in the estimation of sound levels. Although these sound levels are relatively low compared to those generated by other acoustic sources in the environment (e.g. land transport), noise pollution from wind turbines is often highlighted as a potential nuisance. Thus, this thesis work aims to quantify the spatial and frequency dependence of the uncertainties encountered in environmental acoustics, and in particular concerning wind turbine noise. To do so, a coupling is made between an acoustic emission model allowing to take into account the acoustic specificities of wind turbines (spectrum and directivity), and an acoustic propagation model allowing to take into account the effects of the atmosphere (thermal and aerodynamic vertical profiles) and the ground effects (absorption and roughness) on acoustic propagation. A sensitivity analysis is then carried out to determine the environmental parameters that have the greatest influence on the dispersion of sound levels. Following the development of a metamodel, an uncertainty analysis is carried out to estimate the total variability of the sound levels. Finally the method is applied to some examples of situations characteristic of the wind turbine noise., Il existe aujourd'hui un enjeu sociétal majeur à étudier l’émission et la propagation du bruit émis par les éoliennes, et notamment de quantifier l'incertitude sur l'estimation des niveaux sonores. En effet, bien que ces niveaux sonores soient relativement faibles en regard de ceux générés par d’autres sources acoustiques de l’environnement (e.g. les transports terrestres), les nuisances sonores d’origine éolienne sont souvent mises en avant comme gêne potentielle. Ainsi, ces travaux de thèse visent à quantifier la dépendance spatiale et fréquentielle des incertitudes rencontrées en acoustique environnementale, et en particulier concernant le bruit des éoliennes. Pour ce faire, un couplage est réalisé entre un modèle d’émission acoustique permettant de prendre en compte les spécificités acoustiques des éoliennes (spectre et directivité), et un modèle de propagation acoustique permettant de prendre en compte les effets de l’atmosphère (thermique et aérodynamique) et les effets de sol (absorption et rugosité) sur la propagation acoustique. Une analyse de sensibilité est ensuite effectuée afin de déterminer les paramètres de l’environnement les plus influents sur la dispersion des niveaux sonores. Suite au développement d’un métamodèle, une analyse d’incertitude est réalisée afin d’estimer la variabilité totale des niveaux sonores. Enfin, la méthode est appliquée à quelques exemples de situations caractéristiques du contexte éolien.

(Re) insurance has long used different typologies of models to assess risks for, for example, pricing, reserving or to calculate the capital requirement. As a simplification or approximation of reality, models are, by definition, subject to potential statistical errors. In addition, misuse of model results can lead to results that are inconsistent with reality. Therefore, there is an inherent risk in the mathematical model itself but also in the use of the model and its results. The literature generally groups these two major classes of risk, structural risk and operational risk, under the term model risk. This thesis focuses on the tools developed in the field of Sensitivity Analysis in order to achieve an efficient quantification of the structural model risk, and more particularly the risk related to the model parameters. In a first step, we adapt the estimation algorithm of the variance-based Shapley effects to obtain confidence intervals in addition to the estimation but also to speed up the calculation of the indices. This is achieved by substituting the initial model (probably time-consuming) with a kriging metamodel and we propose an algorithm to take into account the metamodelling error in the calculation of the confidence intervals. In a second step, two methods for estimating conditional distribution functions and conditional quantiles, based on random forests, for which we show the consistency are presented. Based on these new strategies, several efficient estimation methods of the quantile-based sensitivity indices (QOSA) are also proposed. Finally, a theoretical study of these indices has been carried out. It turns out that their interpretation can be tricky outside of additive models in the case of independent inputs and for any type of model in the presence of stochastic dependence between inputs. To overcome these limitations, we propose Goal-oriented Shapley effects (GOSE) and, in particular, Quantile-oriented Shapley effects (QOSE). The latter seem promising because they give a clear interpretation of the impact of each input on the output quantile, for any type of model, for both independent and dependent inputs, La (ré)assurance utilise depuis longtemps différentes typologies de modèle pour évaluer les risques pour, par exemple, la tarification des contrats, le provisionnement ou encore pour calculer l’exigence de capital et la solvabilité. En tant que simplification ou approximation de la réalité, les modèles sont, par définition, soumis à de potentielles erreurs statistiques. En outre, une utilisation erronée des résultats d’un modèle peut mener à des résultats non conformes à la réalité. Par conséquent, il existe un risque inhérent au modèle mathématique en lui-même mais également à l’usage du modèle et de ses résultats. La littérature regroupe généralement ces deux grandes classes de risque, le risque structurel et le risque opérationnel, sous le terme de risque de modèle. Cette thèse s'intéresse aux outils développés dans le domaine de l'Analyse de Sensibilité afin de réaliser une quantification efficiente du risque de modèle structurel, et plus particulièrement le risque lié aux paramètres du modèle. Dans un premier temps, nous adaptons l'algorithme d'estimation des indices de Shapley basés sur la variance pour obtenir des intervalles de confiance en plus de l'estimation mais aussi pour accélérer le calcul des indices. Cela est réalisé en substituant le modèle initial (probablement coûteux en temps de calcul) par un métamodèle de krigeage et nous proposons un algorithme pour prendre en compte l'erreur de métamodélisation dans le calcul des intervalles de confiance. Dans un second temps, deux méthodes d'estimation des fonctions de répartition conditionnelles et des quantiles conditionnels, basées sur les forêts aléatoires, pour lesquelles nous montrons la consistance sont présentées. Reposant sur ces nouvelles stratégies, plusieurs méthodes d'estimation efficaces des indices de sensibilité basés sur les quantiles (QOSA) sont également proposées. Enfin, une étude théorique de ces indices a été réalisée. Il s'avère que leur interprétation peut être délicate en dehors des modèles additifs dans le cas d'entrées indépendantes et pour tout type de modèle en présence de dépendance stochastique entre les entrées. Afin de surmonter ces limitations, nous proposons des indices de Shapley subordonnés à une caractéristique de la sortie et, en particulier, des indices de Shapley orientés quantile. Ces derniers semblent prometteurs car ils donnent une interprétation claire de l'impact de chaque entrée sur le quantile de la sortie, pour tout type de modèle, à la fois dans le cas d'entrées indépendantes et dépendantes

Thèse confidentielle jusqu'au 8 octobre 2025.; Canned motor pumps are one of the safest ways to pump dangerous (radioactive, toxic), expensive and volatile fluids in nuclear and chemical fields. The canned motor pump is a compact unit integrating a hydraulic part and an induction motor with a common shaft. The special feature of the motor is that two non-magnetic cylindrical tube called “the can” are inserted into the air gap to seal the rotor from the stator windings. The pumped fluid passes through the air gap to cool the motor and lubricates the bearings. The new European standards on the motor efficiency (IEC standards), the increase in the service life of nuclear power plants in France, as well as the increased safety of the nuclear power plant installations after the Fukushima catastrophe are the reasons why canned motor pumps have to be designed with better efficiency and service life while fulfilling safety functions. The purpose of this PhD thesis is to develop a multiphysical model combining the electrical and thermal parts of canned motor to determine the efficiency and service life of canned motor. The reliability of the established multi-physical model has been validated by a comparison with the experimental test results carried out on different instrumented prototype motors. An analysis of the influence of parameters that determine the electrical and thermal performances of the canned motor was carried out and indications on the redesign of canned motor pumps were formulated to have motors with better efficiency and longer service life.; Utilisées dans les domaines nucléaire et chimique, les motopompes à rotor noyé sont l'un des moyens les plus sûrs pour pomper des fluides dangereux (radioactifs ou toxiques), couteux et volatils. La motopompe à rotor noyé est une unité compacte intégrant une partie hydraulique et un moteur à induction avec un arbre commun. La particularité du moteur est que deux chemises amagnétiques sont insérées dans l'entrefer pour étanchéifier le rotor des enroulements statoriques. Le fluide pompé passe à travers l’entrefer pour refroidir le moteur et lubrifier les paliers. Les nouvelles normes européennes sur le rendement (normes IEC), l’augmentation de la durée de vie des centrales nucléaires, ainsi que l’augmentation de la sécurité des installations après la catastrophe de Fukushima font que la nouvelle génération des motopompes à rotor noyé doit avoir un meilleur rendement et une meilleure durée de vie tout en remplissant les fonctions de sureté. Le but de cette thèse est de développer un modèle multiphysique combinant les parties électrique et thermique du moteur afin de déterminer le rendement et la durée de vie des moteurs à rotor noyé. L’efficacité du modèle multi-physique et son respect des tendances d’évolution ont été mis en évidence grâce à la comparaison avec les résultats d’essais expérimentaux. Une large campagne d’essais a été effectuée sur différents moteurs prototypes instrumentées. Une analyse de l’influence des paramètres caractérisant les performances électrique et thermique du moteur à rotor noyé a été réalisée et des indications sur la reconception des motopompes à rotor noyé ont été formulées afin d’avoir un meilleur rendement et grande durée de vie.

For a mechatronic system, the lack of robustness is mainly due to an ignorance of variability which is unavoidable in every designed system at all stages of its development and during its entire life cycle. In fact, the inherent imperfections of manufacturing processes and operational variations such as material wear or multi-physical effects (thermal, vibrations, etc.) involve parametric variations, which can degrade the proper system function. To ensure a high level of quality and to improve design robustness, the deviations between actual and target definition should be restricted by specified tolerances. Moreover, it is important to understand the relationship between parameters deviations and system behavior. Thus, in this thesis, a variational approach is proposed to specify the admissible parameters deviations for which the given specifications can be guaranteed. Furthermore, this approach is used to identify performances sensitivity to parameters deviations in a mechatronic system and to determine influential parameters that affect significantly the proper functioning of the system and its behavior. The complete approach is applied to an example in the aeronautic field: an electromechanical actuator driving an aircraft primary flight control surface (aileron)., Pour un système mécatronique, le manque de robustesse est principalement dû à une ignorance de la variabilité qui est inévitable dans tout système conçu, à toutes les étapes de son développement et tout au long de son cycle de vie. En effet, les imperfections inhérentes aux processus de fabrication et les variations en fonctionnement telles que l'usure des matériaux ou les effets physiques multiples (thermiques, vibrations, etc.) impliquent des variations paramétriques susceptibles de dégrader le bon fonctionnement du système. Pour garantir un niveau de qualité élevé et pour améliorer la robustesse de la conception, les déviations entre les valeurs réelles et les valeurs nominales des paramètres et des variables doivent être limitées par des tolérances bien spécifiées.Pour ce faire, il est important de comprendre la relation entre les écarts des paramètres et le comportement du système. Ainsi, dans cette thèse, une approche variationnelle est proposée pour spécifier les tolérances admissibles des paramètres pour lesquels le comportement reste conforme aux spécifications. De plus, cette approche est utilisée pour identifier la sensibilité des performances du système aux écarts des paramètres dans un système mécatronique. Cette analyse de sensibilité vise à déterminer les paramètres agissant de manière significative sur le bon fonctionnement du système et son comportement. L’approche proposée est appliquée à un exemple dans le domaine de l’aéronautique : un actionneur électromécanique entraînant une surface de contrôle de vol primaire d’un aéronef (aileron).

For a mechatronic system, the lack of robustness is mainly due to an ignorance of variability which is unavoidable in every designed system at all stages of its development and during its entire life cycle. In fact, the inherent imperfections of manufacturing processes and operational variations such as material wear or multi-physical effects (thermal, vibrations, etc.) involve parametric variations, which can degrade the proper system function. To ensure a high level of quality and to improve design robustness, the deviations between actual and target definition should be restricted by specified tolerances. Moreover, it is important to understand the relationship between parameters deviations and system behavior. Thus, in this thesis, a variational approach is proposed to specify the admissible parameters deviations for which the given specifications can be guaranteed. Furthermore, this approach is used to identify performances sensitivity to parameters deviations in a mechatronic system and to determine influential parameters that affect significantly the proper functioning of the system and its behavior. The complete approach is applied to an example in the aeronautic field: an electromechanical actuator driving an aircraft primary flight control surface (aileron).; Pour un système mécatronique, le manque de robustesse est principalement dû à une ignorance de la variabilité qui est inévitable dans tout système conçu, à toutes les étapes de son développement et tout au long de son cycle de vie. En effet, les imperfections inhérentes aux processus de fabrication et les variations en fonctionnement telles que l'usure des matériaux ou les effets physiques multiples (thermiques, vibrations, etc.) impliquent des variations paramétriques susceptibles de dégrader le bon fonctionnement du système. Pour garantir un niveau de qualité élevé et pour améliorer la robustesse de la conception, les déviations entre les valeurs réelles et les valeurs nominales des paramètres et des variables doivent être limitées par des tolérances bien spécifiées.Pour ce faire, il est important de comprendre la relation entre les écarts des paramètres et le comportement du système. Ainsi, dans cette thèse, une approche variationnelle est proposée pour spécifier les tolérances admissibles des paramètres pour lesquels le comportement reste conforme aux spécifications. De plus, cette approche est utilisée pour identifier la sensibilité des performances du système aux écarts des paramètres dans un système mécatronique. Cette analyse de sensibilité vise à déterminer les paramètres agissant de manière significative sur le bon fonctionnement du système et son comportement. L’approche proposée est appliquée à un exemple dans le domaine de l’aéronautique : un actionneur électromécanique entraînant une surface de contrôle de vol primaire d’un aéronef (aileron).

The environmental challenges and concerns about energy independence require imagining an evolution of our centralized energy production exploiting fossil resources towards a decentralized model, using the renewable resources and their synergies. The consequent choices and investments are made in an uncertain technical-economic context. The thesis accounts for uncertainties in the robust design of hybrid energy systems, in order to improve this decision-making. The considered uncertainties are technical and economic parameters of the system components and the time variable profiles that are needed for the system simulation, like energy consumption, weather or market conditions.Two approaches are proposed and tested on an illustrative case, modeled, simulated and evaluated with the software Odyssey (developed in CEA). This case represents a remote micro-grid, composed of an electrical load, a photovoltaic production and a hybrid storage, battery and hydrogen chain (electrolyser, storage and fuel cell). The software Odyssey is interfaced with the uncertainty treatment platform Uranie, which is also developed by the CEA. The first approach, sensitivity analysis approach, aims to quantify the impact of uncertainties on the performance indicators of the system, for a specific design, thanks to uncertainty propagation. In the illustrative case study, the performance indicators are the load satisfaction and the cost of the produced energy. The approach also permits, thanks to global sensitivity analysis to identify the most influential uncertainties on the variability of the performance indicators of the system. This permits to focus on the priorities in the understanding of a system, in order to improve its robustness. One of the challenges of this approach is the simultaneous consideration of the uncertainties linked to static parameters and time variables to take into account their aleatory and epistemic nature.The complementary proposed approach is the multi-objective stochastic optimization. It consists in optimizing the energy system taking into account the uncertainties directly in the optimization process. This approach was realized with the definition of an optimization criterion including performance and variability of the performance. It enables a more robust design, without reducing the uncertainty of the input parameters. The optimization of the fixed parameters of the logical control rules in Odyssey is an other way to improve the system performances towards uncertainties.These two approaches bring complementary points of view of the uncertainty impact in the technical-economic optimization of hybrid energy systems and its possible treatment. Their application leads to develop some take-away. First, accounting for uncertainties seems unavoidable to us in the evaluation of hybrid energy systems. What’s more, the rigorous quantification of uncertainty sources is a central step in the uncertainty consideration, whatever the applied approach. Last, this work proposes a set of methods, from the simplest and quickest to the most expensive in computational resources, permitting to the user to evaluate the technical-economic implications of the taking into account for the uncertainties and their impact on the decision-making., Les enjeux environnementaux et d’indépendance énergétique amènent pouvoirs publics et acteurs industriels à imaginer une évolution d’un modèle énergétique centralisé ; et exploitant des ressources fossiles vers un modèle décentralisé, valorisant les ressources renouvelables et leurs synergies. Les choix et investissements qui en découlent sont faits dans un contexte technico-économique incertain. La thèse vise à prendre en compte les incertitudes dans la démarche d’optimisation du dimensionnement des systèmes énergétiques hybrides, afin d’améliorer cette prise de décision. Les incertitudes considérées concernent les paramètres techniques et économiques des composants du système et les chroniques temporelles météorologiques, de consommations d’énergie ou de marché, nécessaires à leur simulation.Deux approches sont mises en place et exploitées sur un cas illustratif, modélisé, simulé et évalué par le au logiciel Odyssey (développé au CEA). Ce cas représente un micro-réseau visant à satisfaire une charge électrique, alimenté par une production photovoltaïque et un stockage hybride composé d’une batterie et d’une chaîne hydrogène (électrolyseur, stockage et pile à combustible). Le logiciel Odyssey est couplé à la plateforme de traitement de l’incertitude Uranie, elle aussi développée par le CEA. La première approche, l’approche analyse de sensibilité, a pour objet, pour un système dimensionné, de quantifier l’impact des incertitudes sur la variabilité des indicateurs de performance du système, dans notre cas illustratif la satisfaction de la charge et le coût de l’énergie produite, via la propagation des incertitudes. Elle permet aussi, via l’analyse de sensibilité globale, d’identifier les incertitudes les plus influentes sur la variabilité des indicateurs de performance du système, permettant ainsi d’identifier les leviers prioritaires dans la connaissance d’un système pour en améliorer la robustesse. Un des enjeux de sa mise en œuvre est la considération simultanée des incertitudes liées à des paramètres statiques et celles liées aux chroniques temporelles pour prendre en compte à la fois leur nature aléatoire et épistémique.L’approche complémentaire explorée est l’optimisation stochastique multi-objectif. Elle consiste à optimiser les systèmes énergétiques en prenant directement en compte les incertitudes dans le processus d’optimisation. Cette approche, réalisée dans ces travaux en définissant un critère d’optimisation incluant performance et variabilité de la performance, permet de fournir un dimensionnement plus robuste, sans qu’il soit nécessaire de réduire l’incertitude attachée aux paramètres d’entrée incertains. L’optimisation des paramètres fixes des lois de commande logiques utilisées dans Odyssey est une autre voie d’amélioration des performances du système par rapport aux incertitudes.Ces deux approches portent des visions complémentaires de l’impact des incertitudes dans l’optimisation technico-économique du dimensionnement de systèmes énergétiques hybrides et de leur traitement possible. Leur mise en œuvre nous amène à en extraire des enseignements. Tout d’abord la prise en compte des incertitudes nous apparaît indispensable à l’évaluation des systèmes énergétiques hybrides. De plus, la quantification rigoureuse des sources d’incertitude est une étape clé dans la considération des incertitudes, quelle que soit l’approche mise en œuvre. Enfin, ces travaux proposent un ensemble de méthodes, des plus simples et rapides aux plus exigeantes en termes de ressources calculatoires, qui permettent à un modélisateur d’évaluer les implications technico-économiques de la prise en compte des incertitudes et leur impact sur la prise de décision.