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Contexte : Plus de 80% des patients recevant du nivolumab en 2ème ligne de traitement dans les carcinomes épidermoïdes de la tête et du cou (CETEC) récidivants et/ou métastatiques n’obtiendront aucun bénéfice au traitement, sans qu’il soit possible de les identifier.Objectif principal : Déterminer la corrélation entre les variations des paramètres sanguins tels que le rapport neutrophiles sur lymphocytes (NLR), plaquettes sur lymphocytes (PLR), lymphocytes sur globules blancs totaux (LWR) et la réponse au nivolumab dans les CETEC.Matériels et Méthodes : Nous avons analysé rétrospectivement les données biologiques de 44 patients atteints de CETEC ayant reçu du nivolumab et au moins une ligne antérieure de traitement systémique au Centre Jean Perrin, France de mars 2018 à décembre 2020.Résultats : Le taux de réponses objectives était de 15.9%. Un NLR bas à 2 cycles de nivolumab était associé à une meilleure réponse [OR=0.897, p=0.013]. La médiane de survie globale (SG) était de 17 mois (CI95% 14-28). Une augmentation du LWR du 6ème au 8ème cycle de nivolumab était associée à une meilleure survie globale [HR = 0.091, p = 0.005]. La médiane de survie sans progression (SSP) était de 3 mois.L’augmentation du PLR entre la valeur initiale et le 6ème cycle de nivolumab était associée à une diminution de la SSP [HR = 1.752, p = 0.039]. Les patients ayant un NLR ≤ 5 et PLR ≤ 150 avaient une médiane de délai avant arrêt du traitement (TTF) augmentée de 1 à 3 mois (p = 0.012) et de 3 à 5 mois (p = 0.027) par rapport aux patients ayant un NLR > 5 et PLR > 150 respectivement. L’augmentation du LWR du 6èmeau 8ème cycle était significativement associée à une augmentation du TTF [HR = 0.050, p = 0.001].Conclusion: Une augmentation du taux de variation du LWR et une faible valeur de NLR en cours de traitement par nivolumab sont associées à une augmentation de la SG et du TTF. Une augmentation du PLR et du NLR sont des facteurs de mauvais pronostics. L’augmentation du nombre de lymphocytes sous immunothérapie semble être un bon marqueur d’efficacité du traitement dans les CETEC.

Predictive maintenance strategies can help reduce the ever-growing maintenance costs, but their implementation represents a major challenge. Indeed, it requires to evaluate the health state of the component of the system and to prognosticate the occurrence of a future failure. This second step consists in estimating the remaining useful life (RUL) of the components, in Other words, the time they will continue functioning properly. This RUL estimation holds a high stake because the precision and accuracy of the results will influence the relevance and effectiveness of the maintenance operations. Many methods have been developed to prognosticate the remaining useful life of a component. Each one has its own particularities, advantages and drawbacks. The present work proposes a general methodology for component RUL estimation. The objective i to develop a method that can be applied to many different cases and situations and does not require big modifications. Moreover, several types of uncertainties are being dealt With in order to improve the accuracy of the prognostic. The proposed methodology can help in the maintenance decision making process. Indeed, it is possible to select the optimal moment for a required intervention thanks to the estimated RUL. Furthermore, dealing With the uncertainties provides additional confidence into the prognostic results.; La mise en place d’une politique de maintenance prévisionnelle est un défi majeur dans l’industrie qui tente de réduire le plus possible les frais relatifs à la maintenance. En effet, les systèmes sont de plus en plus complexes et demandent un suivi de plus en plus poussé afin de rester opérationnels et sécurisés. Une maintenance prévisionnelle nécessite d’une part d’évaluer l’état de dégradation des composants du système, et d’autre part de pronostiquer l’apparition future d’une panne. Plus précisément, il s’agit d’estimer le temps restant avant l’arrivée d’une défaillance, aussi appelé Remaining Useful Life ou RUL en anglais. L’estimation d’une RUL constitue un réel enjeu car la pertinence et l’efficacité des actions de maintenance dépendent de la justesse et de la précision des résultats obtenus. Il existe de nombreuses méthodes permettant de réaliser un pronostic de durée de vie résiduelle, chacune avec ses spécificités, ses avantages et ses inconvénients. Les travaux présentés dans ce manuscrit s’intéressent à une méthodologie générale pour estimer la RUL d’un composant. L’objectif est de proposer une méthode applicable à un grand nombre de cas et de situations différentes sans nécessiter de modification majeure. De plus, nous cherchons aussi à traiter plusieurs types d’incertitudes afin d’améliorer la justesse des résultats de pronostic. Au final, la méthodologie développée constitue une aide à la décision pour la planification des opérations de maintenance. La RUL estimée permet de décider de l’instant optimal des interventions nécessaires, et le traitement des incertitudes apporte un niveau de confiance supplémentaire dans les valeurs obtenues.

Predictive maintenance strategies can help reduce the ever-growing maintenance costs, but their implementation represents a major challenge. Indeed, it requires to evaluate the health state of the component of the system and to prognosticate the occurrence of a future failure. This second step consists in estimating the remaining useful life (RUL) of the components, in Other words, the time they will continue functioning properly. This RUL estimation holds a high stake because the precision and accuracy of the results will influence the relevance and effectiveness of the maintenance operations. Many methods have been developed to prognosticate the remaining useful life of a component. Each one has its own particularities, advantages and drawbacks. The present work proposes a general methodology for component RUL estimation. The objective i to develop a method that can be applied to many different cases and situations and does not require big modifications. Moreover, several types of uncertainties are being dealt With in order to improve the accuracy of the prognostic. The proposed methodology can help in the maintenance decision making process. Indeed, it is possible to select the optimal moment for a required intervention thanks to the estimated RUL. Furthermore, dealing With the uncertainties provides additional confidence into the prognostic results., La mise en place d’une politique de maintenance prévisionnelle est un défi majeur dans l’industrie qui tente de réduire le plus possible les frais relatifs à la maintenance. En effet, les systèmes sont de plus en plus complexes et demandent un suivi de plus en plus poussé afin de rester opérationnels et sécurisés. Une maintenance prévisionnelle nécessite d’une part d’évaluer l’état de dégradation des composants du système, et d’autre part de pronostiquer l’apparition future d’une panne. Plus précisément, il s’agit d’estimer le temps restant avant l’arrivée d’une défaillance, aussi appelé Remaining Useful Life ou RUL en anglais. L’estimation d’une RUL constitue un réel enjeu car la pertinence et l’efficacité des actions de maintenance dépendent de la justesse et de la précision des résultats obtenus. Il existe de nombreuses méthodes permettant de réaliser un pronostic de durée de vie résiduelle, chacune avec ses spécificités, ses avantages et ses inconvénients. Les travaux présentés dans ce manuscrit s’intéressent à une méthodologie générale pour estimer la RUL d’un composant. L’objectif est de proposer une méthode applicable à un grand nombre de cas et de situations différentes sans nécessiter de modification majeure. De plus, nous cherchons aussi à traiter plusieurs types d’incertitudes afin d’améliorer la justesse des résultats de pronostic. Au final, la méthodologie développée constitue une aide à la décision pour la planification des opérations de maintenance. La RUL estimée permet de décider de l’instant optimal des interventions nécessaires, et le traitement des incertitudes apporte un niveau de confiance supplémentaire dans les valeurs obtenues.

International audience; Esta comunicación aborda un aspecto del conflicto entre astrología y censura inquisitorial que se dio en España en torno a los siglos XVI y XVII. Un acalorado debate surgió a raíz de la publicación del Índice de libros prohibidos de 1583, en el que el Santo Oficio definió su posición: prohibía la astrología judiciaria, que chocaba con la Providencia divina y el libre albedrío, permitiendo en cambio las prácticas que daban a conocer las inclinaciones, así como lo perteneciente a la Agricultura, Navegación y Medicina. Ahora bien, en la práctica los límites entre lo permitido y lo vedado nunca fueron tan evidentes. Son esos límites los que nos proponemos trazar en esta comunicación, gracias a un estudio textual y archivístico. En esta comunicación nos centramos en el caso de los pronósticos en lengua vernácula prohibidos o expurgados por la Inquisición española en el siglo XVII. Esta literatura en lengua vulgar, de amplia difusión, estaba entonces en el punto de mira de la institución inquisitorial. En este estudio, que atiende tanto a los blancos de la censura como a los criterios de los censores, se intenta caracterizar la actitud concreta de la Inquisición frente a una literatura astrológica de amplio consumo.

The development of new energy converters, more efficient and environment friendly, such as fuelcells, tends to accelerate. Nevertheless, their large scale diffusion supposes some guaranties in termsof safety and availability. A possible solution to do so is to develop Prognostics and HealthManagement (PHM) on these systems, in order to monitor and anticipate the failures, and torecommend the necessary actions to extend their lifetime. In this spirit, this thesis deals with theproposal of a prognostics approach based on particle filtering dedicated to PEMFCs.The reasoning focuses first on setting a formalization of the working framework and theexpectations. This is pursued by the development of a physic-based modelling enabling a state ofhealth estimation and its evolution in time. The state estimation is made thanks to particle filtering.Different variants of filters are considered on the basis of the literature and new proposals adaptedto PHM are proposed and compared to existing ones. State of health estimates given by the filter areused to predict the future state of the system and its remaining useful life. All the proposals arevalidated on four datasets from PEMFC following different mission profiles. The results show goodperformances for predictions and remaining useful life estimates before failure.; Le développement de nouveaux convertisseurs d’énergie, plus efficients et plus respectueux de l’environnement, tels que les piles à combustibles, tend à s’accélérer. Leur diffusion à grande échelle suppose cependant des garanties en termes de sécurité et de disponibilité. Une solution possible pour ce faire est de développer des solutions de Prognostics and Health Management (PHM) de ces systèmes, afin de mieux les surveiller, anticiper les défaillances et recommander les actions nécessaires à l’allongement de leur durée de vie. Dans cet esprit, cette thèse porte sur la proposition d’une approche de pronostic dédiée aux piles à combustibles de types PEMFC à l’aide de filtrage particulaire.Le raisonnement s’attache tout d’abord à mettre en place une formalisation du cadre de travail ainsi que des exigences de mise en. Ceci se poursuit par le développement d’un modèle basé sur la physique permettant une estimation d’état de santé et de son évolution temporelle. L’estimation d’état est réalisée grâce à du filtrage particulaire. Différentes variantes de filtres sont considérées sur la base d’une de la littérature et de nouvelles propositions adaptées au PHM sont formulées et comparées à celles existantes. Les estimations d’état de santé fournies par le processus de filtrages ont utilisées pour réaliser des prédictions de l’état de santé futur du système, puis de sa durée devie résiduelle. L’ensemble des propositions est validé sur 4 jeux de données obtenus sur des PEMFC suivant des profils de mission variés. Les résultats montrent de bonnes performances de prédictions et d’estimations de durée de vie résiduelle avant défaillance.

Ce mémoire d’Habilitation à Diriger des Recherche (HDR) présente, dans la première partie, une synthèse de mes travaux d’enseignement et de recherche réalisés au sein de l’École Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM) et de l’Institut FEMTO-ST. Ces travaux s’inscrivent dans la thématique du PHM (Prognostics and Health Management) et concernent le développement d’une approche intégrée de pronostic de défaillances guidée par des données. L’approche proposée repose sur l’acquisition de données représentatives des dégradations de systèmes physiques, l’extraction de caractéristiques pertinentes et la construction d’indicateurs de santé, la modélisation des dégradations, l’évaluation de l’état de santé et la prédiction de durées de fonctionnement avant défaillances (RUL : Remaining Useful Life). Elle fait appel à deux familles d’outils : d’un côté des outils probabilistes/stochastiques, tels que les réseaux Bayésiens dynamiques, et de l’autre côté les modèles de régression non linéaires, notamment les machines à vecteurs de support pour la régression. La seconde partie du mémoire présente le projet de recherche autour du PHM de systèmes complexes et de MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems), avec une orientation vers l’approche de pronostic hybride en combinant l’approche guidée par des données et l’approche basée sur des modèles physiques.; This Habilitation manuscript presents, in the first part, a synthesis of my teaching and research works achieved at the National Institute of Mechanics and Microtechnologies (ENSMM) and at FEMTO-ST Institute. These works are within the topic of Prognostics and Health Management (PHM) and concern the development of an integrated data-driven failure prognostic approach. The proposed approach relies on acquisition of data which are representative of systems degradations, extraction of relevant features and construction of health indicators, degradation modeling, health assessment and Remaining Useful Life (RUL) prediction. This approach uses two groups of tools: probabilistic/stochastic tools, such as dynamic Bayesian networks, from one hand, and nonlinear regression models such as support vector machine for regression and Gaussian process regression, from the other hand. The second part of the manuscript presents the research project related to PHM of complex systems and MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems), with an orientation towards a hybrid prognostic approach by considering both model-based and data-driven approaches.

Ce mémoire d’Habilitation à Diriger des Recherche (HDR) présente, dans la première partie, une synthèse de mes travaux d’enseignement et de recherche réalisés au sein de l’École Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques (ENSMM) et de l’Institut FEMTO-ST. Ces travaux s’inscrivent dans la thématique du PHM (Prognostics and Health Management) et concernent le développement d’une approche intégrée de pronostic de défaillances guidée par des données. L’approche proposée repose sur l’acquisition de données représentatives des dégradations de systèmes physiques, l’extraction de caractéristiques pertinentes et la construction d’indicateurs de santé, la modélisation des dégradations, l’évaluation de l’état de santé et la prédiction de durées de fonctionnement avant défaillances (RUL : Remaining Useful Life). Elle fait appel à deux familles d’outils : d’un côté des outils probabilistes/stochastiques, tels que les réseaux Bayésiens dynamiques, et de l’autre côté les modèles de régression non linéaires, notamment les machines à vecteurs de support pour la régression. La seconde partie du mémoire présente le projet de recherche autour du PHM de systèmes complexes et de MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems), avec une orientation vers l’approche de pronostic hybride en combinant l’approche guidée par des données et l’approche basée sur des modèles physiques.; This Habilitation manuscript presents, in the first part, a synthesis of my teaching and research works achieved at the National Institute of Mechanics and Microtechnologies (ENSMM) and at FEMTO-ST Institute. These works are within the topic of Prognostics and Health Management (PHM) and concern the development of an integrated data-driven failure prognostic approach. The proposed approach relies on acquisition of data which are representative of systems degradations, extraction of relevant features and construction of health indicators, degradation modeling, health assessment and Remaining Useful Life (RUL) prediction. This approach uses two groups of tools: probabilistic/stochastic tools, such as dynamic Bayesian networks, from one hand, and nonlinear regression models such as support vector machine for regression and Gaussian process regression, from the other hand. The second part of the manuscript presents the research project related to PHM of complex systems and MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems), with an orientation towards a hybrid prognostic approach by considering both model-based and data-driven approaches.

International audience; "Les historiens contemporains ont employé le terme de tragédie pour désigner la période de l’histoire de l’Italie comprise entre 1494 et 1527. Cette dernière date renvoie au sac de Rome qui a entraîné la soumission de l’Italie à l’Espagne pendant longtemps. Malgré le tragique des événements, les historiens contemporains de ces faits parviennent à élaborer une vision laïque de l’histoire et de la politique en refusant tout providentialisme. Si encore Luigi Guicciardini voit dans le sac de Rome l’expression de la juste colère de Dieu, Francesco Guicciardini, dans la Storia d’Italia et Machiavel dans le Prince, n’hésitent pas à attribuer ce tragique revers qu’est le sac de Rome aux erreurs commis par les chefs de la Santa Lega. Francesco Guicciardini pointe notamment les mauvaises decisions prises par le pape Clément VII, l’incompétence militaire de Francesco Maria della Rovere, capitaine des troupes vénitiennes, ainsi que la faible résistance des habitants de Rome face à la determination des Impériaux. Pour résister à la fortune, par des temps aussi durs, l’homme sage ne peut que se détourner des présages et des signes en s’appuyant sur la raison et la droiture personnelles, seuls moyens d’échapper à l’effarement et au renoncement face à ces miserande tragedie que furent les guerres d’Italie."; "Gli storici contemporanei hanno fatto ricorso al termine tragedia per designare il periodo della storia d’Italia compreso fra il 1494 e il 1527. Quest’ultima data si riferisce infatti al sacco di Roma che ha provocato la soggezione dell’Italia alla Spagna per un lungo momento. Malgrado la tragicità degli avvenimenti, gli storici contemporanei a questi eventi elaborano una visione laica della storia e della politica rifiutando ogni forma di provvidenzialismo. Se Luigi Guicciardini vede encore nel sacco di Roma l’espressione della giusta collera di Dio, Francesco Guicciardini, nella Storia d’Italia e Machiavelli nel Principe, non esitano ad attribuire l’evento tragico che è il sacco di Roma agli errori commessi dai capi della Santa Lega. Francesco Guicciardini, in particolare, stigmatizza le cattive decisioni prese da Clemente VII, l’incompetenza militare di Francesco Maria della Rovere, capitano dell’esercito veneziano, ed infine la debole resistenza dei cittadini romani di fronte alla determinazione degli Imperiali. Per resistere alla fortuna in tempi così duri, l’uomo saggio deve distogliere la sua attenzione da segni e presagi fondandosi sulla ragione e l’onestà personale, soli mezzi per sfuggire allo sgomento ed alla rinuncia di fronte a quelle miserande tragedie che furono le guerre d’Italia."