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It is widely recognized, at least in the university medium, that the teaching of statistical tests is difficult for the teacher as well as for the learner. Indeed, the literature of educational research on this tool has revealed that there are various difficulties, often associated to some misconceptions, which are encountered at every age and level of expertise. The research findings show that a student cannot generally understand and describe the fundamental ideas underlying the practice of statistical tests. Instead, students generally rely on mechanical calculus, which is based much more on memorization and computation, than on reflection and interpretation. The aim of this paper is to present some factors that bring difficulties in apprehension to this practice and that must be considered in its teaching. Very specifically, we focused in this paper on the effect that the vocabulary and linguistic ambiguity factors, used in statistical tests, could have on the interpretation by our students of the notions and expressions conveyed during the teaching of this practice. Il est largement reconnu, du moins dans le milieu universitaire, que l’enseignement des tests statistiques exige de relever de grands défis, aussi bien pour l’enseignant que pour l’apprenant. En effet, une littérature abondante de travaux de recherches en didactique sur ce sujet indique diverses difficultés, souvent en rapport avec des conceptions erronées, que l’on peut rencontrer à tous les âges et à tous les niveaux d’expertise. Les conclusions de ces recherches s’accordent sur le fait qu’en général, un étudiant ne peut pas expliciter les fondements de la pratique de cet outil statistique, et que seul un calcul machinal est souvent restitué, résultant beaucoup plus de mémorisation que de réflexion et d’interprétation. L’objectif de cet article est de présenter un ensemble de facteurs qui sont susceptibles de contribuer aux difficultés d’appréhension de ce sujet et qui doivent être pris en considération lors de son enseignement. En particulier, nous nous sommes focalisés dans cet article sur l’effet que pourraient avoir les facteurs liés au vocabulaire et à l’ambiguïté linguistique, présents dans la pratique des tests statistiques, sur l’interprétation par nos étudiants des notions et des expressions véhiculées lors de l’enseignement de cette pratique.

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

Nowadays, spatial inhomogeneity and clustering are two important features frequently observed in point patterns. These features often reveal heterogeneity of processes/factors involved in the point pattern formation and interaction determining the relative locations of points. Thus, inhomogeneous cluster point processes can be viewed as flexible and relevant models for describing point patterns observed in biology, forestry and economics for example. In this article, we consider cluster point processes with double inhomogeneity in which locations of cluster centers are drawn under an inhomogeneous parametric intensity function and the distribution of clusters is spatially inhomogeneous and depends on a given parametric function. We propose a Bayesian estimation procedure based on an MCMC algorithm to simultaneously estimate inhomogeneity parameters, cluster parameters and cluster centers. This modeling and estimation framework was applied to a toy case study dealing with the small-scale dispersal of spores of a fungal pathogen infecting plants. (C) 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.

In this thesis, we present new approaches of soft fault detection and location in simple andcomplex wire networks. The idea is to find a new approach to overcome the difficulties withstandard reflectometry techniques. We prove that before applying post-treatment methods,denoising techniques should be applied, such as empirical mode decomposition (EMD), localmean decomposition (LMD), or the discrete wavelet transform (DWT). These three methodsdecompose a signal into multiple levels to threshold them before signal reconstruction.Testing several applications shows that EMD is the most efficient method, although it hassome limitations as side effects. After the denoising step, the wiring faults can be detected.Time–frequency analysis is employed at this step. This approach, based on the FourierTransform, is able to detect wiring faults only if the noise level is low. To overcome thisdifficulty, the Bayesian approach is beneficial when system complexity increases. Its responseis based on estimation of prior parameters and prior distributions. In this work, the Bayesianapproach is applied via a formal mathematical study followed by simulation results validatingthe proposed approach, with analysis of the parameters that affect the method’s performance.In the domain of soft fault location, we derive a chaos time domain reflectometry approachbased on chaotic signal properties. Our simulation and experimental results prove that thismethod can synthesize signals and localize the soft fault position without the need forsupplemental methods., Dans cette thèse, nous présentons de nouvelles approches pour la détection de défauts sur des structures filaires plus ou moins complexes. L’idée est de trouver une nouvelle approche pour surmonter les difficultés des techniques de réflectométrie standards. Tout d’abord, des techniques de débruitage doivent être appliquées, telles que la décomposition en mode empirique (EMD), la décomposition moyenne locale (LMD), ou la transformée des ondelettes discrète (DWT). Ces trois méthodes décomposent un signal en plusieurs niveaux de reconstruire un signal utile. On montre dans ce manuscrit que l’EMD est la méthode la plus efficace, bien que limitée par les effets de bords. Ensuite, l’analyse temps fréquence est utilisée afin de détecter et localiser les défauts sur le câblage. Cette approche, basée sur la transformation de Fourier, ne permet de détecter les défauts de câblage que si le niveau de bruit est faible d’où l’intérêt de la première étape de débruitage. Par ailleurs, on propose aussi une approche bayésienne utile notamment lorsque la complexité du système augmente. Sa réponse est basée sur l’estimation des paramètres et des distributions à priori. Dans ce manuscrit, l’approche bayésienne est décrite mathématiquement puis les résultats validant l’approche sont présentés en analysant en particulier les paramètres qui affectent la performance de la méthode. Enfin, nous utilisons une approche de la réflectométrie chaotique temporelle basée sur les propriétés du signal chaotique. Les résultats montrent que cette méthode est capable de synthétiser des signaux et de localiser les défauts de câblage sans prétraitement ou informations a priori.

The latest technological improvements in low-cost infrared cameras have brought new opportunities for long-term infrastructures monitoring. The accurate measurement of surfaces' temperatures is facing the lack of knowledge of radiatives properties of the scene. By using multi-sensors instrumentation, the measurement model can be refined to get a better estimate of the temperature. To overcome a lack of sensors instrumentation, it is shown that online and free available climatic data can be used. Then, Bayesian methods to estimate simultaneously the emissivity and temperature have been developed and compared to literature's methods. A radiative exchange simulator of 3D scenes have been developed to compare those different methods on numerical data. This software uses the hardware acceleration as well as a GPGPU approach to reduce the computation time. As a consequence, obtained numerical results emphasized an advanced use of multi-spectral infrared thermography for the monitoring of structures. This simultaneous estimation enables to have an estimate of the temperature by infrared thermography with a known uncertainty.; L'utilisation de caméras infrarouges bas coûts pour la surveillance long-terme d'infrastructures est prometteuse grâce aux dernières avancées technologiques du domaine. Une mesure précise de la température des surfaces observées in-situ se heurte au manque de connaissance des propriétés radiatives de la scène. L'utilisation d'une instrumentation multi-capteurs permet d'affiner le modèle de mesure afin d'obtenir une estimation plus précise de la température. A contrario, il est montré qu'il est toujours possible d'exploiter des données climatiques en ligne pour pallier un manque de capteur. Des méthodes bayésiennes d'estimation conjointe d'émissivité et de température sont ensuite développées et comparées aux méthodes de la littérature. Un simulateur d'échanges radiatifs diffus de scènes 3D a été implémenté afin de tester ces différentes méthodes. Ce logiciel utilise l'accélération matérielle de la machine pour réduire les temps de calcul. Les résultats numériques obtenus mettent en perspective une utilisation avancée de la thermographie infrarouge multi-spectrale pour la surveillance de structures. Cette estimation conjointe permet alors d'obtenir un estimé de la température par thermographie infrarouge avec une incertitude connue.

We aim to study the structures of dust and stars of the Galactic disk thanks to large star surveys. With its second Data Release (GDR2), the Gaia satellite brings a huge number of parallaxes; however, the parallax precision degrades with distance and with extinction. And it is in the galactic disc that the dust is most present. It is then mandatory to associate near-infrared photometry, less sensible to extinction, and use statistical method to infer photometric distances.We therefore combined GDR2 Gaia astrometry with the 2MASS, UKIDSS and VVV infrared photometric catalogues, which we analysed using a Bayesian field of view analysis, FEDReD (Field Extinction - Distance Relationship Deconvolver). This algorithm makes it possible to obtain the relationship between extinction and distance in a given field of view, and also estimates the stellar density with distance.Applying FEDReD to the entire Galactic disk, we obtained an extinction density map. FEDReD can trace extinction and stellar density to a distance of about 5 kpc for crowded fields, and up to 10 kpc for the least dense fields.At small distances, FEDReD is able to confirm the presence and shape of several known extinction structures, such as the split of the local arm, the Vela cloud, or the spiral arm of the scutum, which are all detected using other methods. In addition, FEDReD improves the extinction map at larger distances by highlighting the extension of some of the known structures, and in fine improves our understanding of the Milky Way disk.; L'étude des structures des poussières et des étoiles du disque Galactique est rendu possible grâce aux grands relevés d'étoiles comme le projet Gaia qui, avec sa seconde publication (GDR2), apporte un nombre de parallaxes jusque là inégalé. Cependant, la précision des parallaxes se dégrade avec la distance et avec l'extinction. Or c'est dans le disque de la Voie lactée que se concentre l'extinction. Il faut donc associer des donnée proche-infrarouge, moins sensible à l'extinction, et utiliser une méthode statistique permettant d'obtenir des distances photométrique.Nous avons donc combiné l'astrométrie de la GDR2 Gaia avec de la photométrie dans l'infrarouge des catalogues 2MASS, UKIDSS et VVV, que nous avons analysés avec une méthode bayésienne d'analyse de champs de vue, FEDReD (Field Extinction - Distance Relation Deconvolver). Cet algorithme permet d'obtenir la relation entre l'extinction et la distance dans le champ de vue, mais aussi l'évolution de la densité d'étoile avec la distance.Nous avons appliqué FEDReD à l'ensemble du disque Galactique, ce qui nous a permis d'obtenir une carte en densité d'extinction. FEDReD peut tracer l'extinction et la densité stellaire sur une distance de 5 kpc pour les champs les plus denses, et jusqu'à 10 kpc pour les moins encombrés.À courte distance, FEDReD est à même de confirmer la présence et la forme de plusieurs structures d'extinction connues, comme la division du bras local, le nuage Vela, ou bien le bras spiral du scutum qui ont été détectés à l'aide d'autres méthodes. FEDReD améliore aussi la carte d'extinction à plus grandes distances en mettant en évidence le prolongement de certaines de ces structures, permettant in fine d'améliorer notre connaissance du disque galactique.

We aim to study the structures of dust and stars of the Galactic disk thanks to large star surveys. With its second Data Release (GDR2), the Gaia satellite brings a huge number of parallaxes; however, the parallax precision degrades with distance and with extinction. And it is in the galactic disc that the dust is most present. It is then mandatory to associate near-infrared photometry, less sensible to extinction, and use statistical method to infer photometric distances.We therefore combined GDR2 Gaia astrometry with the 2MASS, UKIDSS and VVV infrared photometric catalogues, which we analysed using a Bayesian field of view analysis, FEDReD (Field Extinction - Distance Relationship Deconvolver). This algorithm makes it possible to obtain the relationship between extinction and distance in a given field of view, and also estimates the stellar density with distance.Applying FEDReD to the entire Galactic disk, we obtained an extinction density map. FEDReD can trace extinction and stellar density to a distance of about 5 kpc for crowded fields, and up to 10 kpc for the least dense fields.At small distances, FEDReD is able to confirm the presence and shape of several known extinction structures, such as the split of the local arm, the Vela cloud, or the spiral arm of the scutum, which are all detected using other methods. In addition, FEDReD improves the extinction map at larger distances by highlighting the extension of some of the known structures, and in fine improves our understanding of the Milky Way disk., L'étude des structures des poussières et des étoiles du disque Galactique est rendu possible grâce aux grands relevés d'étoiles comme le projet Gaia qui, avec sa seconde publication (GDR2), apporte un nombre de parallaxes jusque là inégalé. Cependant, la précision des parallaxes se dégrade avec la distance et avec l'extinction. Or c'est dans le disque de la Voie lactée que se concentre l'extinction. Il faut donc associer des donnée proche-infrarouge, moins sensible à l'extinction, et utiliser une méthode statistique permettant d'obtenir des distances photométrique.Nous avons donc combiné l'astrométrie de la GDR2 Gaia avec de la photométrie dans l'infrarouge des catalogues 2MASS, UKIDSS et VVV, que nous avons analysés avec une méthode bayésienne d'analyse de champs de vue, FEDReD (Field Extinction - Distance Relation Deconvolver). Cet algorithme permet d'obtenir la relation entre l'extinction et la distance dans le champ de vue, mais aussi l'évolution de la densité d'étoile avec la distance.Nous avons appliqué FEDReD à l'ensemble du disque Galactique, ce qui nous a permis d'obtenir une carte en densité d'extinction. FEDReD peut tracer l'extinction et la densité stellaire sur une distance de 5 kpc pour les champs les plus denses, et jusqu'à 10 kpc pour les moins encombrés.À courte distance, FEDReD est à même de confirmer la présence et la forme de plusieurs structures d'extinction connues, comme la division du bras local, le nuage Vela, ou bien le bras spiral du scutum qui ont été détectés à l'aide d'autres méthodes. FEDReD améliore aussi la carte d'extinction à plus grandes distances en mettant en évidence le prolongement de certaines de ces structures, permettant in fine d'améliorer notre connaissance du disque galactique.

The main development of the thesis was devoted to the problem of dose choice optimization in dose-finding trials, in phase II. We have considered this problem from the perspective of utility functions. We have allocated a utility value to the doses itself, knowing that the sponsor’s problem was now to find the best dose, that is to say, the one having the highest utility. We have limited ourselves to a single utility function, integrating two components: an efficacy-related component (the PoS = the power of a phase III trial - with 1000 patients - of this dose versus placebo) and a safety-related component. For the latter, we chose to characterize it by the predictive probability of observing a toxicity rate lower or equal to a given threshold (that we set to 0.15) in phase III (still for a trial of 1000 patients in total). This approach has the advantage of being similar to the concepts used in phase I trials in Oncology, which particularly aim to find the dose related to a limiting toxicity (notion of "Dose limiting Toxicity").We have adopted a Bayesian approach for the analysis of phase II data. Apart from the known theoretical advantages of the Bayesian approach compared with the frequentist approach (respect of the likelihood principle, less dependency on asymptotic results, robustness), we chose this approach for several reasons:• It provides a more flexible framework for the decision-making of the sponsor because it offers the possibility to combine (by definition of the Bayesian approach) a priori information with the available data: in particular, it offers the possibility to integrate, more or less explicitly, the information available outside the phase II trial.• The Bayesian approach allows greater flexibility in the formalization of the decision rules.We studied the properties of decision rules by simulating phase II trials of different sizes: 250, 500 and 1000 patients. For the last two designs (500 and 1000 patients in phase II), we have also evaluated the interest of performing an interim analysis when half of the patients are enrolled (i.e. with the first 250and the first 500 patients included respectively). The purpose was then to evaluate whether or not, for larger phase II trials, allowing the possibility of choosing the dose in the middle of the study and continuing the study to the end if the interim analysis is not conclusive, could reduce the size of the phase II trial while preserving the relevance of the final dose choice.; Le développement majeur de la thèse a été consacré au problème d’optimisation du choix de dose dans les essais de recherche de dose, en phase II. Nous avons considéré ce problème sous l’angle des fonctions d’utilité. Nous avons alloué une valeur d’utilité aux doses, le problème pour le sponsor étant de trouver la meilleure dose, c’est-à-dire celle dont l’utilité est la plus élevée.Dans ce travail, nous nous sommes limités à une seule fonction d’utilité, intégrant deux composantes: une composante liée à l’efficacité (la POS=puissance d’un essai de phase III de 1000 patients de cette dose contre placebo) et une autre liée à la safety. Pour cette dernière, nous avons choisi de la caractériser par la probabilité prédictive d’observer un taux de toxicité inférieur ou égal à un certain seuil (que nous avons fixé à 0.15) en phase III (toujours pour un essai de 1000 patients au total). Cette approche a l’avantage d’être similaire aux concepts utilisés dans les essais de phase I en oncologie qui ont notamment pour objectif la recherche de la dose liée à une toxicité limite (notion de ”Dose limiting Toxicity”).Nous avons retenu une approche bayésienne pour l’analyse des données de la phase II.Mis à part les avantages théoriques connus de l’approche bayésienne par rapport à l’approche fréquentiste (respect du principe de vraisemblance, dépendance moins grande aux résultats asymptotiques, robustesse), nous avons choisi l’approche bayésienne pour plusieurs raisons:• Combinant, par définition même de l’approche bayésienne, une information a priori avec les données disponibles, elle offre un cadre plus flexible la prise de décision du sponsor: lui permettant notamment d’intégrer de manière plus ou moins explicite les informations dont il dispose en dehors de l’essai de la phase II.• L’approche bayésienne autorise une plus grande flexibilité dans la formalisation des règles de décision.Nous avons étudié les propriétés des règles de décisions par simulation d’essais de phase II de différentes tailles: 250, 500 et 1000 patients. Pour ces deux derniers design nous avons aussi évalué l’intérêt de d’effectuer une analyse intermédiaire lorsque la moitié des patients a été enrôlée (c’est-à-dire avec respectivement les premiers 250 et 500 patients inclus). Le but était alors d’évaluer si, pour les essais de phase II de plus grande taille, s’autoriser la possibilité de choisir la dose au milieu de l’étude et de poursuivre l’étude jusqu’au bout si l’analyse intermédiaire n’est pas concluante permettait de réduire la taille de l’essai de phase II tout en préservant la pertinence du choix de dose final.

The latest technological improvements in low-cost infrared cameras have brought new opportunities for long-term infrastructures monitoring. The accurate measurement of surfaces' temperatures is facing the lack of knowledge of radiatives properties of the scene. By using multi-sensors instrumentation, the measurement model can be refined to get a better estimate of the temperature. To overcome a lack of sensors instrumentation, it is shown that online and free available climatic data can be used. Then, Bayesian methods to estimate simultaneously the emissivity and temperature have been developed and compared to literature's methods. A radiative exchange simulator of 3D scenes have been developed to compare those different methods on numerical data. This software uses the hardware acceleration as well as a GPGPU approach to reduce the computation time. As a consequence, obtained numerical results emphasized an advanced use of multi-spectral infrared thermography for the monitoring of structures. This simultaneous estimation enables to have an estimate of the temperature by infrared thermography with a known uncertainty., L'utilisation de caméras infrarouges bas coûts pour la surveillance long-terme d'infrastructures est prometteuse grâce aux dernières avancées technologiques du domaine. Une mesure précise de la température des surfaces observées in-situ se heurte au manque de connaissance des propriétés radiatives de la scène. L'utilisation d'une instrumentation multi-capteurs permet d'affiner le modèle de mesure afin d'obtenir une estimation plus précise de la température. A contrario, il est montré qu'il est toujours possible d'exploiter des données climatiques en ligne pour pallier un manque de capteur. Des méthodes bayésiennes d'estimation conjointe d'émissivité et de température sont ensuite développées et comparées aux méthodes de la littérature. Un simulateur d'échanges radiatifs diffus de scènes 3D a été implémenté afin de tester ces différentes méthodes. Ce logiciel utilise l'accélération matérielle de la machine pour réduire les temps de calcul. Les résultats numériques obtenus mettent en perspective une utilisation avancée de la thermographie infrarouge multi-spectrale pour la surveillance de structures. Cette estimation conjointe permet alors d'obtenir un estimé de la température par thermographie infrarouge avec une incertitude connue.

Information theory has influenced a large number of scientific fields since its first introduction in 1948. Apart from Fitts' law and Hick's law, which came out when experimental psychologists were still enthusiastic about applying information theory to various areas of psychology, the relation between information theory and human-computer interaction (HCI) has rarely been explored. This thesis strives to bridge the gap between information theory and HCI by taking the stance that human-computer interaction can be considered as a communication process and therefore can be characterized using information-theoretic concepts. The three main contributions are: (1) a detailed historical perspective on how information theory influenced psychology and HCI, particularly an in-depth discussion and analysis of how relevant Hick's law is to HCI; (2) a Bayesian Information Gain (BIG) framework that quantifies the information sent by the user to the computer to express her intention; and (3) a further illustration of the advantages of using information-theoretic measures to evaluate input performance and to characterize the rich aspects of an interaction task. This thesis demonstrates that information theory can be used as a unified tool to understand and design human-computer communication.; La théorie de l'information a influencé un grand nombre de domaines scientifiques depuis son introduction par Claude Shannon en 1948. A part la loi de Fitts et la loi de Hick, qui sont apparus lorsque les psychologues expérimentaux étaient encore enthousiastes à l'idée d'appliquer la théorie de l'information aux différents domaines de la psychologie, les liens entre la théorie de l'information et l'interaction humain-machine (IHM) ont été peu explorés. L'objectif de cette thèse est de combler le fossé entre la théorie de l'information et l'IHM en considérant que l'interaction entre les humains et les machines peut être considérée comme un processus de communication et peut donc être caractérisée à l'aide des concepts de la théorie de l'information. Les trois principales contributions de cette thèse sont : (1) une perspective historique détaillée sur la manière dont la théorie de l'information a influencé la psychologie et l'IHM, avec en particulier une discussion approfondie et une analyse de la pertinence de la loi de Hick pour l'IHM, (2) le cadre formel Gain d'Information Bayésienne (BIG pour Bayesian Information Gain) qui quantifie et exploite les informations envoyées par l'utilisateur à l'ordinateur pour exprimer son intention et (3) une illustration des avantages de l'utilisation des mesures de la théorie de l'information pour évaluer la performance des entrées et pour caractériser une tâche d'interaction. Cette thèse démontre ainsi que la théorie de l'information peut être utilisée comme un outil unifié pour comprendre et concevoir la communication et l'interaction humain-machine.

Résumé; International audience

Information theory has influenced a large number of scientific fields since its first introduction in 1948. Apart from Fitts' law and Hick's law, which came out when experimental psychologists were still enthusiastic about applying information theory to various areas of psychology, the relation between information theory and human-computer interaction (HCI) has rarely been explored. This thesis strives to bridge the gap between information theory and HCI by taking the stance that human-computer interaction can be considered as a communication process and therefore can be characterized using information-theoretic concepts. The three main contributions are: (1) a detailed historical perspective on how information theory influenced psychology and HCI, particularly an in-depth discussion and analysis of how relevant Hick's law is to HCI; (2) a Bayesian Information Gain (BIG) framework that quantifies the information sent by the user to the computer to express her intention; and (3) a further illustration of the advantages of using information-theoretic measures to evaluate input performance and to characterize the rich aspects of an interaction task. This thesis demonstrates that information theory can be used as a unified tool to understand and design human-computer communication., La théorie de l'information a influencé un grand nombre de domaines scientifiques depuis son introduction par Claude Shannon en 1948. A part la loi de Fitts et la loi de Hick, qui sont apparus lorsque les psychologues expérimentaux étaient encore enthousiastes à l'idée d'appliquer la théorie de l'information aux différents domaines de la psychologie, les liens entre la théorie de l'information et l'interaction humain-machine (IHM) ont été peu explorés. L'objectif de cette thèse est de combler le fossé entre la théorie de l'information et l'IHM en considérant que l'interaction entre les humains et les machines peut être considérée comme un processus de communication et peut donc être caractérisée à l'aide des concepts de la théorie de l'information. Les trois principales contributions de cette thèse sont : (1) une perspective historique détaillée sur la manière dont la théorie de l'information a influencé la psychologie et l'IHM, avec en particulier une discussion approfondie et une analyse de la pertinence de la loi de Hick pour l'IHM, (2) le cadre formel Gain d'Information Bayésienne (BIG pour Bayesian Information Gain) qui quantifie et exploite les informations envoyées par l'utilisateur à l'ordinateur pour exprimer son intention et (3) une illustration des avantages de l'utilisation des mesures de la théorie de l'information pour évaluer la performance des entrées et pour caractériser une tâche d'interaction. Cette thèse démontre ainsi que la théorie de l'information peut être utilisée comme un outil unifié pour comprendre et concevoir la communication et l'interaction humain-machine.

International audience; Warum waren große Kollektivitäten von Toten ein weitverbreitetes Merkmal im Westeuropa des späten 4. Jahrtausends cal BC? Anhand des Felskammergrabs von Les Mournouards II in der Marneregion im nördlichen Frankreich, in dem die Überreste von 79 Menschen in zwei künstlichen Kammern niedergelegt wurden, wird auf diese und weitere Fragen eingegangen. Mittels Bayes’scher Statistik von 29 neu gewonnenen Radiokarbondaten kann die Erbauung des Grabes ins 34. oder 33. Jahrhundert cal BC datiert werden, wobei seine Belegungszeit vielleicht nur 100 Jahre umfasste. Die Ergebnisse deuten an, dass die beiden Kammern zeitgleich benutzt wurden und dass erkennbare Unterschiede zwischen beiden das Resultat ihrer Nutzung durch unterschiedliche soziale Gruppierungen sein können, wie es bereits der Ausgräber André Leroi-Gourhan annahm. Die wahrscheinlich kurze Lebensdauer dieses Grabes legt die Annahme nahe, dass Gruppen von Hypogäen grundsätzlich die zeitlich aufeinanderfolgende Nutzung von Gräbern durch die gleiche soziale Gruppe reflektieren. Die Bedeutung des Kollektivgrabes wird verknüpft mit territorialen Fragen und mit der Aufrechterhaltung der Gemeinschaft und der Festigung der Gruppenkohäsion angesichts der Gefahr der Zersplitterung. Die Diversität von Praktiken kollektiver Bestattungen im Pariser Becken wird untersucht und eine Reihe von spezifischen Unterschieden zwischen Hypogäen und Galeriegräbern (allées sépulcrales) wird herausgestellt; Why were large collectivities of the dead a widespread feature of the later fourth millennium cal BC in western Europe? The hypogée or artificial cave of Les Mournouards II in the Marne region, northern France, where remains of 79 people were deposited in two chambers, is used to address this and related questions. Bayesian modelling of 29 newly obtained radiocarbon dates places the construction of the tomb in the 34th or 33rd centuries cal BC, with a use-life which could be as little as 100 years. The results indicate that the two chambers were used concurrently, distinctions between them being attributable to their use by different social groupings, as hypothesised by the excavator, André Leroi-Gourhan. The probably short life of this tomb suggests that clusters of hypogées in general could reflect the use of successive tombs by the same groups. The character of the tomb is discussed in general terms of anxieties about territory and numbers of people, threats of dispersal and the maintenance of community. Diversity within collective burial practices in the Paris basin is examined, and a series of specific differences between hypogées and allées sépulcrales are explored.; Pourquoi les communautés d’Europe de l’ouest à la fin du IVe millénaire rassemblent-elles leurs morts au sein de sépultures collectives? Cette question est analysée sous le prisme de l’hypogée (ou grotte artificielle) des Mournouards II (Marne, France) où 79 individus ont été inhumés dans deux chambres. La modélisation bayésienne de 29 nouvelles dates place la construction de la tombe durant le 34e ou le 33e siècle avant J.-C., avec une durée d’uti- lisation qui n’excède peut-être pas 100 ans. Les deux chambres ont été utilisées conjointement, l’utilisation par deux groupes sociaux expliquant les différences, comme l’avait déjà envisagé le fouilleur, André Leroi-Gourhan. La probable courte durée de la tombe suggère que les petits groupes d’hypogées peuvent correspondre à des usages successifs par les mêmes groupes. Par l’affirmation de la cohésion du groupe dans la mort, la tombe collective peut apparaître comme une réponse à la crainte d’une dispersion liée à un accroisse- ment de la taille de la communauté. Enfin la diversité des pratiques funéraires dans le Bassin parisien est examinée, et les spécificités des hypogées en regard des allées sépulcrales sont soulignées.

A new model that was able to simulate the behaviours of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) during composting and after the addition of the composts to agricultural soil is presented here. This model associates modules that describe the physical, biological and biochemical processes involved in PAH dynamics in soils, along with a module describing the compost degradation resulting in PAH release. The model was calibrated from laboratory incubations using three (14)C-PAHs, phenanthrene, fluoranthene and benzo(a)pyrene, and three different composts consisting of two mature and one non-mature composts. First, the labelled PAHs were added to the compost over 28days, and spiked composts were then added to the soil over 55days. The model calculates the proportion of biogenic and physically bound residues in the non-extractable compartment of PAHs at the end of the compost incubation to feed the initial conditions of the model for soil amended with composts. For most of the treatments, a single parameter set enabled to simulate the observed dynamics of PAHs adequately for all the amended soil treatments using a Bayesian approach. However, for fluoranthene, different parameters that were able to simulate the growth of a specific microbial biomass had to be considered for mature compost. Processes that occurred before the compost application to the soil strongly influenced the fate of PAHs in the soil. Our results showed that the PAH dissipation during compost incubation was higher in mature composts because of the higher specific microbial activity, while the PAH dissipation in amended soil was higher in the non-mature compost because of the higher availability of PAHs and the higher co-metabolic microbial activity.

Colloque avec actes et comité de lecture. Internationale.; International audience; Le dimensionnement en fatigue des composants ou des structures métalliques s'appuie en général sur l'utilisation de courbes de fatigue, dites aussi courbes S-N. Pour prendre en compte les variabilités inhérentes au phénomène de fatigue mais également celles liées au nombre limité d'essais de fatigue, des courbes de conception peuvent être établies pour assurer un certain niveau de fiabilité lors du dimensionnement. Ces courbes de conception intègrent ainsi le niveau de probabilité de survie visé, noté P, qui capture les dispersions ""physiques"" du phénomène de fatigue mais également un niveau de confiance, noté ?, qui prend en compte les incertitudes ""statistiques"" lors de l'estimation des paramètres du modèle de fatigue (Basquin, Wohler, etc.). Elles sont notées S-N-P?. Certaines normes et recommandations proposent un cadre statistique pour établir ces courbes de conception. Les normes [1], [2] et [3] sont par exemple dédiées au traitement statistique des données de fatigue des matériaux métalliques qui peuvent raisonnablement être approchées par un modèle de Basquin ou de Wohler (sur une plage de contraintes donnée). Ceci peut être le cas des assemblages métalliques soudés. Les normes [2] et [3] ainsi que les recommandations de l'IIW (voir [4] et [5] par exemple) suggèrent également une règle pour obtenir des courbes de conception à P probabilité de survie pour un niveau de confiance ?. Pour ce faire, un ""coefficient d'abattement"" est appliqué au fractile de la courbe S-N-P. La prise en compte des variabilités observées lors des essais de fatigue peut également s'effectuer dans un cadre probabiliste. Celui-ci offre la possibilité d'expliquer précisément les incertitudes, de justifier les marges de fiabilité supposées ou à retenir et de conduire des études de fiabilité du dimensionnement en fatigue. Des approches bayésiennes peuvent notamment être mises en ?uvre pour intégrer les incertitudes sur l'estimation des paramètres des modèles de fatigue [6] et [7] et établir des intervalles de tolérance pour les courbes S-N-P [8]. L'intérêt des approches bayésiennes réside aussi dans la possibilité de prendre en compte explicitement une information a priori, collectée antérieurement et sous diverses formes [8], et d'aborder le cas d'un nombre restreint de données. Ce papier propose d'analyser les courbes S-N-P et S-N-P? issues de l'approche basée sur les normes et les recommandations [1-5] et celles pouvant être obtenues par approche bayésienne. Il s'agit de positionner les deux approches en fonction de la taille de l'échantillon de données et de l'information a priori sur la variance. Ce travail s'inscrit dans le cadre du groupe de travail ""Prise en compte des incertitudes dans le dimensionnement en fatigue"" en lien avec la commission Fatigue de la SF2M et le GST Mécanique et Incertain de l'AFM. [1] Standard Practice for Statistical Analysis of Linear or Linearized Stress-Life (S-N) and Strain-Life (epsilon-N) Fatigue Data, ASTM E739-10 [2] Metallic materials ? Fatigue testing ? Statistical planning and analysis of data, BS ISO 12107: 2003 [3] Produits métalliques ? Essais de Fatigue ? Traitement statistique des données, NF ? A 03-405 [4] Hobbacher A., Recommendations For Fatigue Design of Welded Joints and Components, IIW 1823-07, 2008 [5] Huther M., Fatigue Testing and Evaluation of Data for Design, IIS/IIW ? Com XIII, Lappeenranta, 2003 [6] Edwars G., Pacheco L.A., A Bayesian method for establishing fatigue design curves, Structural Safety, vol. 2, 27-38, 1984 [7] Babuska I., Sawlan Z., Scavino M., Szabo B., Tempone R., Bayesian inference and model comparison for metallic fatigue data, Comput. Methods Appl. Mech. Engrg, vol. 304, 171-196, 2016 [8] Dekker S., Wurzel G., Alderliesten R., A Bayesian tolerance interval estimation for fatigue strength substantiation of rotorcraft dynamic components, International Journal of Fatigue, vol. 92, 333-344, 2016

In this paper, exposure to Polychlorinated biphenyls (PCBs) related to bovine meat consumption is assessed based on multiples sources of data, namely data collected within the national research project "SoMeat" that objectively assesses the potential risks and benefits of organic and conventional food production systems in terms of contaminants respective contents. The work focuses on dioxin like PCBs in bovine meat in France. A modular Bayesian approach is proposed including measures after production, effect of cooking, levels and frequency of consumption and effect of digestion. In each module, a model is built and prior information can be integrated through previously acquired data commonly used in food risk assessment or vague priors. The output of the global model is the exposure including both production modes (organic and conventional) for three different cooking intensities (rare, medium, and well-done), before digestion and after digestion. The main results show that organic meat is more contaminated than conventional meat in mean after production stage and after cooking although cooking reduces the contamination level. This work is a first step of refined risk assessment integrating different steps such as cooking and digestion in the context of chemical risk assessment similarly to current microbiological risk assessments.

This work aims at studying the meta-population genetic structure along with the dispersal ability of individuals among local populations by estimating the heterogeneity of allelic frequencies based on ”multinomial-Dirichlet” distributions, and implemented on the JAGS software (R package rjags). The number of copies of the different alleles are sampled in a multinomial distribution with parameters depending on population allelic frequencies. The population allelic frequencies are sampled in a Dirichlet distribution with parameter equal to the product of the metapopulation allelic frequencies and a F–parameter measuring differentiation (F-model, Gaggiotti and Foll 2010). This model was applied to an insect pest (Cydia pomonella), collected in several orchards in South of France at landscape scale.

International audience; Title: Utilisation de modèles dynamiques pour l'optimisation des traitements des patients infectés par le VIH: une approche par analysis Bayésienne séquentielle Mélanie Prague Résumé : The use of dynamic mechanistic models based on ordinary differential equations (ODE) has greatly improved the knowledge of the dynamics of HIV and of the immune system. Their flexibility for fitting data and prediction abilities make them a good tool for optimization of the design delivery and efficacy of new intervention in the HIV field. We present the problem of inference in ODE models with mixed effects on parameters. We introduce a Bayesian estimation procedure based on the maximization of the penalized likelihood and a normal approximation of posteriors, which is implemented in the NIMROD software. We investigate the impact of pooling different data by using a sequential bayesian analysis (SBA), which uses posteriors of a previous study as new priors. We show that the normal approximation of the posteriors, which constrains the shape of new priors, leads to gains in accuracy of estimation while reducing computation times. The illustration is from two clinical trials of combination of antiretroviral therapies (cART) : ALBI ANRS 070 and PUZZLE ANRS 104. This paper reproduces some unpublished work from my PhD thesis. It is an extension of my oral presentation on the same topic at the 47th Journées de Statistique organized by the French Statistical Society (SFdS) in Lille, France, May 2015, when being awarded the Marie-Jeanne Laurent-Duhamel prize. Abstract: L'utilisation des modèles mécanistes dynamiques basés sur des équations différentielles ordinaires (ODE) a considérablement amélioré les connaissances de la dynamique HIV-système immunitaire. Leur flexibilité à ajuster des données et leur capacité de predictions en font un bon outil pour l'optimization du plan d'expérience et de l'analyse d'efficacité d'interventions nouvelle dans le domaine du VIH. Nous traitons des méthodes d'estimation pour les ODEs dont les paramètres sont représentés par des modèles à effet mixtes. Nous proposons une estimation Bayésienne par maximisation de la vraisemblance pénalisée et basée sur l'approximation normale des a posteriori, implémentée dans le logiciel NIMROD. Nous discutons l'impact d'une analyse séquentielle Bayesienne (SBA) permettant d'analyser plusieurs jeux de données en utilisant comme nouvel a priori l'a posteriori des analyses précédentes. Nous illustrons que l'approximation normale de l'a posteriori, qui contraint la forme des nouveaux a priori, permet un gain en précision de l'estimation et diminue les temps de calculs. Nous illustrons la méthode avec des données issues de deux essais cliniques testant des combinaisons d'antirétroviraux (cART): ALBI ANRS 070 et PUZZLE ANRS 104. Cet article reproduit des résultats non publiés de mon manuscript de thèse. C'est une extension de la conférence sur le même sujet que j'ai eu l'honneur de donner lors de la réception du prix Marie-Jeanne Laurent-Duhamel, dans le cadre des 47èmes Journées de Statistique organisées par la Société Française de Statistique à Lille, France, en mai 2015.

Partial clonality is commonly used in Eukaryotes and has large consequences for their evolution and ecology. Assessing accurately the relative importance of clonal versus sexual reproduction matters for studying and managing such species. Here, we proposed a Bayesian approach, ClonEstiMate, to infer rates of clonality c from populations sampled twice over a short time interval, ideally one generation time. The method relies on the likelihood of the transitions between genotype frequencies of ancestral and descendent populations, using an extended Wright-Fisher model explicitly integrating reproductive modes. Our model provides posterior probability distribution of inferred c, given the assumed rates of mutation, as well as inbreeding and selfing when occurring. Tested under various conditions, this model provided accurate inferences of c, especially when the amount of information was modest, i.e. low sample sizes, few loci, low polymorphism and strong linkage disequilibrium. Inferences remained robust when mutation models and rates were misinformed. However, the method was sensitive to moderate frequencies of null alleles and when the time interval between required samplings exceeding two generations. Misinformed rates on mating modes (inbreeding and selfing) also resulted in biased inferences. Our method was tested on eleven datasets covering five partially clonal species, for which the extent of clonality was formerly deciphered. It delivered highly consistent results with previous information on the biology of those species. ClonEstiMate represents a powerful tool for detecting and inferring clonality in finite populations, genotyped with SNPs or microsatellites. It is freely available at "h t tp://https://w">https://w w w 6.rennes.inra.fr / igepp_eng/ Productions/ Software.

First arrival time tomography aims at inferring the seismic wave propagation velocity using experimental first arrival times. In our study, we rely on a Bayesian approach to estimate the wave velocity and the associated uncertainties. This approach incorporates the information provided by the data and the prior knowledge of the velocity model. Bayesian tomography allows for a better estimation of wave velocity as well asassociated uncertainties. However, this approach remains fairly expensive, and MCMC algorithms that are used to sample the posterior distribution are efficient only as long as the number of parameters remains within reason. Hence, their use requires a careful reflection both on the parameterization of the velocity model, in order to reduce the problem's dimension, and on the definition of the prior distribution of the parameters. In this thesis, we introduce new parsimonious parameterizations enabling to accurately reproduce the wave velocity field with the associated uncertainties.The first parametric model that we propose uses a random Johnson-Mehl tessellation, a variation of the Voronoï tessellation. The second one uses Gaussian kernels as basis functions. It is especially adapted to the detection of seismic wave velocity anomalies. Each anomaly isconsidered to be a linear combination of these basis functions localized at the realization of a Poisson point process. We first illustrate the tomography results with a synthetic velocity model, which contains two small anomalies. We then apply our methodology to a more advanced and more realistic synthetic model that serves as a benchmark in the oil industry. The tomography results reveal the ability of our algorithm to map the velocity heterogeneitieswith precision using few parameters. Finally, we propose a new parametric model based on the compressed sensing techniques. The first results are encouraging. However, the model still has some weakness related to the uncertainties estimation.In addition, we analyse real data in the context of induced microseismicity. In this context, we develop a trans-dimensional and hierarchical approach in order to deal with the full complexity of the layered model.; La tomographie des temps de première arrivée vise à retrouver un modèle de vitesse de propagation des ondes sismiques à partir des temps de première arrivée mesurés. Cette technique nécessite la résolution d’un problème inverse afin d’obtenir un modèle sismique cohérent avec les données observées. Il s'agit d'un problème mal posé pour lequel il n'y a aucune garantie quant à l'unicité de la solution. L’approche bayésienne permet d’estimer la distribution spatiale de la vitesse de propagation des ondes sismiques. Il en résulte une meilleure quantification des incertitudes associées. Cependant l’approche reste relativement coûteuse en temps de calcul, les algorithmes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) classiquement utilisés pour échantillonner la loi a posteriori des paramètres n'étant efficaces que pour un nombre raisonnable de paramètres. Elle demande, de ce fait, une réflexion à la fois sur la paramétrisation du modèle de vitesse afin de réduire la dimension du problème et sur la définition de la loi a priori des paramètres. Le sujet de cette thèse porte essentiellement sur cette problématique.Le premier modèle que nous considérons est basé sur un modèle de mosaïque aléatoire, le modèle de Jonhson-Mehl, dérivé des mosaïques de Voronoï déjà proposées en tomographie bayésienne. Contrairement à la mosaïque de Voronoï, les cellules de Johsnon-mehl ne sont pas forcément convexes et sont bornées par des portions d’hyperboloïdes, offrant ainsi des frontières lisses entre les cellules. Le deuxième modèle est, quant à lui, décrit par une combinaison linéaire de fonctions gaussiennes, centrées sur la réalisation d'un processus ponctuel de Poisson. Pour chaque modèle, nous présentons un exemple de validation sur des champs de vitesse simulés. Nous appliquons ensuite notre méthodologie à un modèle synthétique plus complexe qui sert de benchmark dans l'industrie pétrolière. Nous proposons enfin, un modèle de vitesse basé sur la théorie du compressive sensing pour reconstruire le champ de vitesse. Ce modèle, encore imparfait, ouvre plusieurs pistes de recherches futures.Dans ce travail, nous nous intéressons également à un jeu de données réelles acquises dans le contexte de la fracturation hydraulique. Nous développons dans ce contexte une méthode d'inférence bayésienne trans-dimensionnelle et hiérarchique afin de traiter efficacement la complexité du modèle à couches.

First arrival time tomography aims at inferring the seismic wave propagation velocity using experimental first arrival times. In our study, we rely on a Bayesian approach to estimate the wave velocity and the associated uncertainties. This approach incorporates the information provided by the data and the prior knowledge of the velocity model. Bayesian tomography allows for a better estimation of wave velocity as well asassociated uncertainties. However, this approach remains fairly expensive, and MCMC algorithms that are used to sample the posterior distribution are efficient only as long as the number of parameters remains within reason. Hence, their use requires a careful reflection both on the parameterization of the velocity model, in order to reduce the problem's dimension, and on the definition of the prior distribution of the parameters. In this thesis, we introduce new parsimonious parameterizations enabling to accurately reproduce the wave velocity field with the associated uncertainties.The first parametric model that we propose uses a random Johnson-Mehl tessellation, a variation of the Voronoï tessellation. The second one uses Gaussian kernels as basis functions. It is especially adapted to the detection of seismic wave velocity anomalies. Each anomaly isconsidered to be a linear combination of these basis functions localized at the realization of a Poisson point process. We first illustrate the tomography results with a synthetic velocity model, which contains two small anomalies. We then apply our methodology to a more advanced and more realistic synthetic model that serves as a benchmark in the oil industry. The tomography results reveal the ability of our algorithm to map the velocity heterogeneitieswith precision using few parameters. Finally, we propose a new parametric model based on the compressed sensing techniques. The first results are encouraging. However, the model still has some weakness related to the uncertainties estimation.In addition, we analyse real data in the context of induced microseismicity. In this context, we develop a trans-dimensional and hierarchical approach in order to deal with the full complexity of the layered model.; La tomographie des temps de première arrivée vise à retrouver un modèle de vitesse de propagation des ondes sismiques à partir des temps de première arrivée mesurés. Cette technique nécessite la résolution d’un problème inverse afin d’obtenir un modèle sismique cohérent avec les données observées. Il s'agit d'un problème mal posé pour lequel il n'y a aucune garantie quant à l'unicité de la solution. L’approche bayésienne permet d’estimer la distribution spatiale de la vitesse de propagation des ondes sismiques. Il en résulte une meilleure quantification des incertitudes associées. Cependant l’approche reste relativement coûteuse en temps de calcul, les algorithmes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) classiquement utilisés pour échantillonner la loi a posteriori des paramètres n'étant efficaces que pour un nombre raisonnable de paramètres. Elle demande, de ce fait, une réflexion à la fois sur la paramétrisation du modèle de vitesse afin de réduire la dimension du problème et sur la définition de la loi a priori des paramètres. Le sujet de cette thèse porte essentiellement sur cette problématique.Le premier modèle que nous considérons est basé sur un modèle de mosaïque aléatoire, le modèle de Jonhson-Mehl, dérivé des mosaïques de Voronoï déjà proposées en tomographie bayésienne. Contrairement à la mosaïque de Voronoï, les cellules de Johsnon-mehl ne sont pas forcément convexes et sont bornées par des portions d’hyperboloïdes, offrant ainsi des frontières lisses entre les cellules. Le deuxième modèle est, quant à lui, décrit par une combinaison linéaire de fonctions gaussiennes, centrées sur la réalisation d'un processus ponctuel de Poisson. Pour chaque modèle, nous présentons un exemple de validation sur des champs de vitesse simulés. Nous appliquons ensuite notre méthodologie à un modèle synthétique plus complexe qui sert de benchmark dans l'industrie pétrolière. Nous proposons enfin, un modèle de vitesse basé sur la théorie du compressive sensing pour reconstruire le champ de vitesse. Ce modèle, encore imparfait, ouvre plusieurs pistes de recherches futures.Dans ce travail, nous nous intéressons également à un jeu de données réelles acquises dans le contexte de la fracturation hydraulique. Nous développons dans ce contexte une méthode d'inférence bayésienne trans-dimensionnelle et hiérarchique afin de traiter efficacement la complexité du modèle à couches.

Within the last 40 years, knowledge of tumor angiogenesis has literally exploded. In the seventies, Judah Folkman demonstrated that tumors need to be vascularized to continue to proliferate. Shortly after, the main protagonists of tumor angiogenesis have been discovered, as well as the mechanisms in which they are involved. The next decade is the beginning of the research on molecules with anti-angiogenic effects and in 2004 bevacizumab (Avastin, Roche), the first antiangiogenic drug used in oncology, was available for treating solid cancer patients. Along with this, the increasing interest of mixed-effects modeling coupled with advances in computer tools allowed developing more efficient methods of data analysis. In 2009, the regulatory agency FDA (Food and Drug Administration) in the United States has identified the central role of numerical modeling to better analyze the efficacy and toxicity preclinical and clinical oncology data. The aim of this project is to study the effects of different angiogenesis inhibitors on tumor dynamics, based on a population approach. The developed models are models based on ordinary differential equations and that integrate data and information from the literature. The objective of these models is to characterize the dynamics of tumor sizes in animals and patients in order to understand the effects of anti-angiogenic treatments and provide support for the development of these molecules, or to help clinicians for therapeutic decision making.; En l’espace d’une quarantaine d’année, les connaissances sur l’angiogenèse tumorale ont littéralement explosé. Dans les années 1970, Judah Folkman démontre que les tumeurs ont besoin d’être vascularisées pour continuer à proliférer. Peu de temps après, les protagonistes principaux de l’angiogenèse tumorale ont été découverts, de même que les mécanismes dans lesquels ils sont impliqués. La décennie suivante marque le début des recherches sur les molécules à visée anti-angiogénique et c’est en 2004 que le bevacizumab (Avastin, Roche), premier médicament anti-angiogénique utilisé en oncologie, voit le jour. Parallèlement à cela, l’essor de la modélisation à effets-mixtes couplée aux progrès des outils informatiques ont permis de développer des méthodes d’analyses de données de plus en plus performantes. Dès 2009 L’agence de régulation FDA (Food and Drug Administration) aux Etats-Unis a identifié le rôle central de la modélisation numérique pour mieux analyser les données d’efficacité et de toxicité, préclinique et clinique en cancérologie. Le but de ce projet est d’étudier les effets de différents inhibiteurs de l’angiogenèse sur la dynamique tumorale, en se basant sur une approche populationnelle. Les modèles développés seront des modèles à base d’équations différentielles ordinaires intègrant des données et des informations issues de la littérature. L’objectif de ces modèles est de caractériser la dynamique des tailles tumorales chez les animaux et chez les patients, afin de comprendre les effets des traitements anti-angiogéniques et apporter un soutien pour le développement de ces molécules ou pour la prise de décisions thérapeutiques par les cliniciens.

Experimental characterization of acoustic sources is one of the essential steps for reducing noise produced by industrial machinery. The aim of the thesis is to develop a complete procedure to localize and quantify both stationary and non-stationary sound sources radiating on a surface mesh by the back-propagation of a pressure field measured by a microphone array. The inverse problem is difficult to solve because it is generally ill-conditioned and subject to many sources of error. In this context, it is crucial to rely on a realistic description of the direct sound propagation model. In the frequency domain, the equivalent source method has been adapted to the acoustic imaging problem in order to estimate the transfer functions between the source and the antenna, taking into account the wave scattering. In the time domain, the propagation is modeled as a convolution product between the source and an impulse response described in the time-wavenumber domain. It seemed appropriate to use a Bayesian approach to use all the available knowledge about sources to solve this problem. A priori information available about the acoustic sources have been equated and it has been shown that taking into account their spatial sparsity or their omnidirectional radiation could significantly improve the results. In the assumptions made, the inverse problem solution is written in the regularized Tikhonov form. The regularization parameter has been estimated by an empirical Bayesian approach. Its superiority over methods commonly used in the literature has been demonstrated through numerical and experimental studies. In the presence of high variability of the signal to noise ratio over time, it has been shown that it is necessary to update its value to obtain a satisfactory solution. Finally, the introduction of a missing variable to the problem reflecting the partial ignorance of the propagation model could improve, under certain conditions, the estimation of the complex amplitude of the sources in the presence of model errors. The proposed developments have been applied to the estimation of the sound power emitted by an automotive power train using the Bayesian focusing method in the framework of the Ecobex project. The cyclo-stationary acoustic field generated by a fan motor was finally analyzed by the real-time near-field acoustic holography method., La caractérisation expérimentale de sources acoustiques est l'une des étapes essentielles pour la réduction des nuisances sonores produites par les machines industrielles. L'objectif de la thèse est de mettre au point une procédure complète visant à localiser et à quantifier des sources acoustiques stationnaires ou non sur un maillage surfacique par la rétro-propagation d'un champ de pression mesuré par un réseau de microphones. Ce problème inverse est délicat à résoudre puisqu'il est généralement mal-conditionné et sujet à de nombreuses sources d'erreurs. Dans ce contexte, il est capital de s'appuyer sur une description réaliste du modèle de propagation acoustique direct. Dans le domaine fréquentiel, la méthode des sources équivalentes a été adaptée au problème de l'imagerie acoustique dans le but d'estimer les fonctions de transfert entre les sources et l'antenne, en prenant en compte le phénomène de diffraction des ondes autour de l'objet d'intérêt. Dans le domaine temporel, la propagation est modélisée comme un produit de convolution entre la source et une réponse impulsionnelle décrite dans le domaine temps-nombre d'onde. Le caractère sous-déterminé du problème acoustique inverse implique d'utiliser toutes les connaissances a priori disponibles sur le champ sources. Il a donc semblé pertinent d'employer une approche bayésienne pour résoudre ce problème. Des informations a priori disponibles sur les sources acoustiques ont été mises en équation et il a été montré que la prise en compte de leur parcimonie spatiale ou de leur rayonnement omnidirectionnel pouvait améliorer significativement les résultats. Dans les hypothèses formulées, la solution du problème inverse s'écrit sous la forme régularisée de Tikhonov. Le paramètre de régularisation a été estimé par une approche bayésienne empirique. Sa supériorité par rapport aux méthodes communément utilisées dans la littérature a été démontrée au travers d'études numériques et expérimentales. En présence de fortes variabilités du rapport signal à bruit au cours du temps, il a été montré qu'il est nécessaire de mettre à jour sa valeur afin d'obtenir une solution satisfaisante. Finalement, l'introduction d'une variable manquante au problème reflétant la méconnaissance partielle du modèle de propagation a permis, sous certaines conditions, d'améliorer l'estimation de l'amplitude complexe des sources en présence d'erreurs de modèle.Les développements proposés ont permis de caractériser, in situ, la puissance acoustique rayonnée par composant d'un groupe motopropulseur automobile par la méthode de la focalisation bayésienne dans le cadre du projet Ecobex. Le champ acoustique cyclo-stationnaire généré par un ventilateur automobile a finalement été analysé par la méthode d'holographie acoustique de champ proche temps réel.

Interindividual variance of male reproductive success (MRS) contributes to genetic drift, which in turn interacts with selection and migration to determine the short-term response of populations to rapid changes in their environment. Individual relative MRS can be estimated through paternity analysis and can be further dissected into fecundity and spatial components. Existing methods to achieve this decomposition either rely on the strong assumption of a random distribution of pollen donors (TwoGener) or estimate only the part of the variance of male fecundity that is explained by few covariates. We developed here a method to estimate jointly the whole variance of male fecundity and the pollen dispersal curve from the genotypic information of sampled seeds and their putative fathers and geographical information of all individuals in the study area. We modelled the relative individual fecundities as a log-normally distributed random effect. We used a Bayesian approach, well suited to the hierarchical nature of the model, to estimate these fecundities. When applied to Sorbus torminalis, the estimated variance of male fecundity corresponded to an effective density of trees 13 times lower than the observed density (d(obs)/d(ep ) approximately 13). This value is between the value (approximately 2) estimated with a classical mating model including three covariates (neighbourhood density, diameter, flowering intensity) that affect fecundity and the value (approximately 30) estimated with TwoGener. The estimated dispersal kernel was close to previous results. This approach allows fine monitoring of ongoing genetic drift in natural populations, and quantitative dissection of the processes contributing to drift, including human actions.

Identifying transmission links of an infectious disease through a host population is critical to understanding its epidemiology and informing measures for its control. Infected hosts close together in their locations and timings are often thought to be linked, but timing and locations alone are usually consistent with many different scenarios of "who infected whom". To infer more reliably who-transmitted-to-whom over the course of a disease outbreak caused by a fast-evolving pathogen, pathogen genomic data have been combined with spatial and temporal data. However, the manner to combine these data remains today a modeling and statistical challenge.One of the approaches recently proposed is based on an extension of stochastic Susceptible-Exposed-Infectious-Removed (SEIR) models. In this article, we present this extension that combines (i) an individual-based, spatial, semi-Markov SEIR model for the spatio-temporal dynamics of the pathogen, and (ii) a Markovian evolutionary model for the temporal evolution of genetic sequences of the pathogen. The resulting model is a state-space model including latent vectors of high dimension. Then, we describe a new algorithm that allows an approximate Bayesian inference of model parameters and latent variables. Finally, the capacity of the estimation algorithm to reconstruct transmission trees (i.e. who infected whom) is assessed with a simulation study. We especially investigate how the inference method performs when only a fraction of pathogen genomic data is available.

International audience

Negative correlation caused by competition among individuals and positive spatial correlation due to environmental heterogeneity may lead to biases in estimating genetic parameters and predicting breeding values (BVs) from forest genetic trials. Former models dealing with competition and environmental heterogeneity did not account for the additive relationships among trees or for the full spatial covariance. This paper extends an individual-tree mixed model with direct additive genetic, genetic, and environmental competition effects, by incorporating a two-dimensional smoothing surface to account for complex patterns of environmental heterogeneity (competition + spatial model (CSM)). We illustrate the proposed model using simulated and real data from a loblolly pine progeny trial. The CSM was compared with three reduced individual-tree mixed models using a real dataset, while simulations comprised only CSM versus true-parameters comparisons. Dispersion parameters were estimated using Bayesian techniques via Gibbs sampling. Simulation results showed that the CSM yielded posterior mean estimates of variance components with slight or negligible biases in the studied scenarios, except for the permanent environment variance. The worst performance of the simulated CSM was under a scenario with weak competition effects and small-scale environmental heterogeneity. When analyzing real data, the CSM yielded a lower value of the deviance information criterion than the reduced models. Moreover, although correlations between predicted BVs calculated from CSM and from a standard model with block effects and direct genetic effects only were high, the ranking among the top 5 % ranked individuals showed differences which indicated that the two models will have quite different genotype selections for the next cycle of breeding. Fil: Cappa, Eduardo Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina Fil: Muñoz, Facundo. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia Fil: Sanchez, Leopoldo. Institut National de la Recherche Agronomique; Francia Fil: Cantet, Rodolfo Juan Carlos. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Producción Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina

International audience; Several top-down and bottom-up forces have been put forward to explain variable infestation rates of zooplankton by epibionts. Among top-down forces, fish predation affects epibiont prevalence on zooplanktonic organisms, either by eliminating more conspicuous, heavily burdened individuals, or by reducing population size of zooplankton hosts, with consequences for substrate availability for epibionts. However, detailed experimental-based information on the effects of top-down forces is still lacking. Among bottom-up forces, light can potentially control populations of photosynthetic epibionts. Therefore, both changes in light penetration in the water column and the vertical position of hosts in the water column could affect the photic conditions in which epibionts live and could thus control their population growth. We tested experimentally the hypothesis that both light limitation and fish predation affect epibiont burden on zooplankton. Moreover, we also tested the hypothesis that zooplanktivorous fish affect the prevalence and burden of the epibiotic alga Colacium sp. (Euglenida) on zooplankton not only by direct predation, but also by affecting the vertical distribution of zooplankton. We analyzed Colacium burden on two zooplankton genera that responded differently to the presence of zooplanktivorous fish by altering their daytime vertical distributions, thus exposing photosynthetic epibionts to different light conditions. Colacium burden on the two zooplankton genera was also compared between enclosures with different degrees of light limitation. Our results suggest that (1) ambient light limitation has the potential to reduce the burden of photosynthetic epibionts on zooplankton in natural conditions, and (2) zooplankton behavior (e.g., daytime refuge use to escape fish predation) can reduce the burden by exposing photosynthetic epibionts to suboptimal light conditions.

National audience

Electric vehicles have a lot of electrical devices onboard. All of them may generate electromagnetic field inside the car: a quite small space containing the passengers. A complete modeling of the vehicle can hardly be done because of the parameters number. The magnetic field measurement everywhere inside the car is also impossible. We first measure the magnetic field inside the car to study its characteristics. Then we propose to merge together a priori modeling with measurements into a Bayesian approach of the inverse problem. Based on spherical harmonic decomposition of the magnetic field, a priori information helps the resolution and gives the identified parameters with a very few measurements.; Le véhicule électrique rassemble beaucoup d'équipements électrotechniques. Tous sont potentiellement source de champ magnétique dans l'habitacle : zone confinée où se trouvent les passagers. Il est illusoire de réaliser un modèle numérique complet tant le nombre de paramètres est important. Il est également impossible de placer des capteurs de champ partout à l'intérieur de l'habitacle. Après une étude approfondie des caractéristiques du champ magnétique mesuré dans l'habitacle, nous proposons d'allier modèle a priori et mesure de champ dans une approche Bayésienne du problème inverse. Basée sur le développement en harmonique sphérique du champ, l'apport d'information a priori oriente la solution et permet l'identification de nombreux paramètres avec très peu de mesure.

Electric vehicles have a lot of electrical devices onboard. All of them may generate electromagnetic field inside the car: a quite small space containing the passengers. A complete modeling of the vehicle can hardly be done because of the parameters number. The magnetic field measurement everywhere inside the car is also impossible. We first measure the magnetic field inside the car to study its characteristics. Then we propose to merge together a priori modeling with measurements into a Bayesian approach of the inverse problem. Based on spherical harmonic decomposition of the magnetic field, a priori information helps the resolution and gives the identified parameters with a very few measurements.; Le véhicule électrique rassemble beaucoup d'équipements électrotechniques. Tous sont potentiellement source de champ magnétique dans l'habitacle : zone confinée où se trouvent les passagers. Il est illusoire de réaliser un modèle numérique complet tant le nombre de paramètres est important. Il est également impossible de placer des capteurs de champ partout à l'intérieur de l'habitacle. Après une étude approfondie des caractéristiques du champ magnétique mesuré dans l'habitacle, nous proposons d'allier modèle a priori et mesure de champ dans une approche Bayésienne du problème inverse. Basée sur le développement en harmonique sphérique du champ, l'apport d'information a priori oriente la solution et permet l'identification de nombreux paramètres avec très peu de mesure.

National audience; In the context of agrosystem management in order to reduce the use of pesticides, we aim to understand population dynamics at the landscape scale of the codling moth (Cydia pomonella), an insect pest in apple orchards. To analyse statistically the genetic markers data (22 microsatellites) obtained from a thousand georeferenced individuals (sampled in 51 different orchards), we developed a spatially explicit metapopulation model. The objective is to estimate population sizes and migration rates as functions of landscape factors (spatial heterogeneities). First the structure of homogeneous genetic groups are analysed from genetic marker data, according to numerical Bayesian approach, with a non-supervised clustering method (STRUCTURE). Second the estimated sub-populations allelic frequencies are used as inputs of a mechanistic-statistical model to estimate dispersion in the heterogeneous landscape. The model associates a reaction-diffusion model for the mechanistic description of insect movements with a population genetic model for the statistical modelling of marker data.

This CIFRE thesis is part of a close and long-standing collaboration between DxO Labs and CMLA. The main goal of this collaboration is to maintain a technological awareness in digital image processing, and to bring academic solutions to concrete problems raised by DxO Labs. The aim of my thesis was to establish the state of the art in image denoising, with in view the development of a new generation of raw images denoising algorithms into the flagship product ofDxO Labs: Optics Pro.I performed a detailed analysis of state of the art denoising methods leading to the open-source implementation of two emblematic denoising algorithms. Simultaneously, the needs of DxO Labs in term of image quality were precisely defined. This led in a second phase to the conception of a new academic denoising method, NL-Bayes, outperforming existing ones. In a third phase, its implementation into the code of Optics Pro allowed us to develop a multiscale and signaldependentapproach. The result -renamed PRIME- is currently available in the last version of Optics Pro 9, 2013, with excellent press reviews. Finally, in a close collaboration with Miguel Colom, who developed a single image noise estimation, I developed a multiscale blind denoising algorithm, which gives convincing results on most natural noisy images. This last method is ratherpioneering, as the state of the art in blind denoising was reduced to only one method., Cette thèse CIFRE se situe dans le cadre de la collaboration étroite entre DxO Labs et le CMLA depuis de nombreuses années, comportant une veille bibliographique active sur différents sujets du traitement d’image, ainsi que la recherche de solutions académiques aux problèmes concrets soulevés par DxO Labs. Le but de la thèse était la recherche et l’implémentation d’une nouvelle génération d’algorithmes de débruitage d’images raw dans le produit phare de DxO Labs : Optics Pro.Pendant toute la durée de la thèse, une analyse détaillée de l’état-de-l’art du débruitage et des nouveautés a été menée, menant à l’implémentation open-source de deux méthodes emblématiques de débruitage. Parallèlement, les besoins de DxO Labs en terme de qualité image ont été précisément définis, ce qui a mené à lélaboration d’une nouvelle méthode académique de débruitage, surclassant celles déjà existantes, la méthode NL-Bayes. Son implémentation au coeur du coded’Optics Pro a permis de développer une approche multi-échelle et dépendante du signal. Cette méthode est implémentée dans la dernière version d’Optics Pro 9 de 2013 sous le nom de PRIME, qui a reçu un accueil médiatique très positif. Finalement, en étroite collaboration avec Miguel Colom et m’appuyant sur ses travaux d’estimation de bruit, j’ai développé un algorithme de débruitage aveugle permettant de débruiter efficacement toute sorte d’images naturelles. Cette dernière méthode est quasiment pionnière en la matière, puisque l’état-de-l’art antérieur dans ce domaine se réduisait à une unique méthode.

Key-words: hierarchical Bayes model, backcalculation, fish, scales, Zingel asper Back-calculation allows to increase available data on fish growth. The accuracy of back-calculation models is of paramount importance for growth analysis. Frequentist and Bayesian hierarchical approaches were used for regression between fish body size and scale size for the rare fish species Zingel asper. The Bayesian approach permits more reliable estimation of back-calculated size, taking into account biological information and cohort variability. This method greatly improves estimation of backcalculated length when sampling is uneven and/or small.

Colloque avec actes et comité de lecture. Internationale.; International audience; La connaissance des forces transitoires qui s’exercent sur un système mécanique constitue une information vitale dans plusieurs applications qui concernent la dynamique des structures. Cependant la mesure directe des forces par des transducteurs est carrément délicate dans la pratique, voire impossible dans certains cas. C’est pour cela que les méthodes indirectes sont très appréciées dans ce domaine. Celles-ci proposent en effet de reconstruire la force par la résolution d’un problème inverse. Diverses méthodes ont été ainsi développées afin d’identifier les caractéristiques d’une force d’impact à partir de la mesure de la réponse en certains points de la structure. Dans le cadre des approches formulées dans le domaine temporelle, une grande attention a été prêtée au problème de la stabilité de l’inversion en utilisant la décomposition en valeurs singulière et la regularisation de Tikhonov [1]. Dans ce travail, la reconstruction de la force d’impact est considérée dans le contexte de l’approche statistique qui suppose que les inconnues du problème inverse sont des variables aléatoires [2]. Cette approche introduit un cadre probabilistique rigoureux qui rend compte de toutes les sources des incertitudes présentes dans le modèle du système et celles provenant du bruit affectant les mesures. L’approche bayésienne permet d’incorporer l’information disponible a priori conjointement avec l’information a posteriori associée à la réponse mesurée. La reconstruction bayésienne de la force a été conduite ici selon le principe d’échantillonnage utilisant le processus de chaine markovienne et la méthode Monte Carlo. L’estimation de la solution du problème inverse a été faite au moyen de la moyenne conditionnelle de la densité de probabilités a posteriori. L’algorithme de reconstruction bayésienne dans le domaine temporel a été appliqué pour identifier la pression d’impact dans le cas d’un objet non ponctuel impactant une poutre élastique. Les conditions de sa convergence et l’influence du niveau de bruit et de la qualité de l’information a priori ont été analysées. [1] E. Jacquelin, A. Bennani, P. Hamelin, Force reconstruction: analysis and regularization of a deconvolution problem, Journal of Sound and Vibration 265: 81-107, 2003. [2] P. Lee, Bayesian Statistics: An Introduction, Arnold Publication, 1997.

Background A common characteristic of environmental epidemiology is the multi-dimensional aspect of exposure patterns, frequently reduced to a cumulative exposure for simplicity of analysis. By adopting a flexible Bayesian clustering approach, we explore the risk function linking exposure history to disease. This approach is applied here to study the relationship between different smoking characteristics and lung cancer in the framework of a population based case control study. Methods Our study includes 4658 males (1995 cases, 2663 controls) with full smoking history (intensity, duration, time since cessation, pack-years) from the ICARE multi-centre study conducted from 2001-2007. We extend Bayesian clustering techniques to explore predictive risk surfaces for covariate profiles of interest. Results We were able to partition the population into 12 clusters with different smoking profiles and lung cancer risk. Our results confirm that when compared to intensity, duration is the predominant driver of risk. On the other hand, using pack-years of cigarette smoking as a single summary leads to a considerable loss of information. Conclusions Our method estimates a disease risk associated to a specific exposure profile by robustly accounting for the different dimensions of exposure and will be helpful in general to give further insight into the effect of exposures that are accumulated through different time patterns.

Knowing the efficacy of a diagnostic tool, whether it is a test used alone, a sequence of several tests or a group of clinical criteria, is essential to study and choose decision strategies. The validation of diagnostic and screening tests is thus necessary to conceive decision schemes. When a gold standard is available, the characteristics of a test can be estimated directly. However, the true individual disease status of the animals is often unknown, particularly in absence of a gold standard or when the gold standard cannot be used because of economical, practical or ethical constraints. In these cases, specific statistical methods like latent class models implemented through a Bayesian approach must be used. Our work aimed at estimating the uncertainty due to the use of diagnostic tests as decision tools. The first chapter presents the issues and practical details of the struggle against animal disease and the epidemiological tools available to estimate the characteristics of the tests and to compare them. In the three following chapters, these methods are applied to three different contexts in which the conception and the evaluation of decision tools are needed: the screening of porcine brucellosis in breeding hogs, the screening of Brucella ovis infection in exported rams and the screening of bovine tuberculosis in Côte d’Or, Dordogne and Camargue (France). The last chapter consists in a global discussion about how to choose a decision tool.; L’étude et le choix des stratégies décisionnelles en santé animale nécessite de disposer d’informations sur l’efficacité des outils disponibles, qu’il s’agisse d’un test unique, d’une association de plusieurs tests ou d’un ensemble de critères cliniques et épidémiologiques. La validation des tests de dépistage ou de diagnostic constitue donc un prérequis à la conception de protocoles d’aide à la prise de décisions sanitaires. Lorsqu’il existe une référence fournissant une information sur le statut infectieux des individus étudiés, l’estimation des caractéristiques des tests peut être effectuée de manière directe. En santé animale, il est toutefois fréquent de ne pas disposer de cette information, lorsqu’aucun test ne référence n’est disponible ou lorsqu’il n’a pas pu être mis en œuvre, pour des raisons pratiques, économiques ou éthiques. Dans ce cas, l’étude des tests requiert l’utilisation de méthodes statistiques adaptées, telles l’utilisation de modèles à classe latente implémentés par une approche bayésienne. Nous avons choisi, au cours de nos travaux, de nous intéresser à l’estimation de la part d’incertitude liée à l’utilisation de tests en tant qu’outils d’aide à la prise de décision. Nous exposons dans un premier chapitre les enjeux et les modalités de la lutte contre les maladies animales, les outils épidémiologiques disponibles pour l’élaboration de stratégies décisionnelles et les méthodes permettant l’évaluation de ces outils et leur comparaison. Les trois chapitres suivants constituent une application de ces méthodes, dans des contextes différents correspondant à trois types de situations dans lesquelles il existe un besoin d’aide à la décision sanitaire en santé animale : le dépistage de la brucellose porcine chez les porcs reproducteurs, le dépistage de l’épididymite contagieuse du bélier chez les béliers destinés à l’export et le dépistage de la tuberculose bovine dans les départements de Côte d’Or et de Dordogne et dans la région camarguaise. Le dernier chapitre de ce manuscrit consiste en une discussion générale sur les modalités de choix d’un outil d’aide à la décision sanitaire.

We consider a spatio-temporal model to describe the spread of apple scab within an orchard composed of several plots. The model is defined on a regular lattice and evolves in continuous time. Based on ordinal categorical data observed only at some discrete instants, we adopt a continuous-time approach and apply a Bayesian framework for estimating unknown parameters.

International audience; Dans cet article, il est question de clustering de courbes. Nous proposons une méthode non paramétrique qui segmente les courbes en clusters et discrétise en intervalles les variables continues décrivant les points de la courbe. Le produit cartésien de ces partitions forme une grille de données qui est inférée en utilisant une approche Bayésienne de sélection de modèle ne faisant aucune hypothèse concernant les courbes. Enfin, une technique de post-traitement, visant à réduire le nombre de clusters dans le but d'améliorer l'interprétabilité des clusters, est proposée. Elle consiste à fusionner successivement et de façon optimale les clusters, ce qui revient à réaliser une classification hiérarchique ascendante dont la mesure de dissimilarité correspond à la variation du critère. De manière intéressante, cette mesure est en fait une somme pondérée de divergences de Kullback-Leibler entre les distributions des clusters avant et après fusions. L'intérêt de l'approche dans le cadre de l'analyse exploratoire de données fonctionnelles est illustré par un jeu de données artificiel et réel.

International audience; The western corn rootworm, Diabrotica virgifera virgifera (Coleoptera: Chrysomelidae), is one of the most destructive pests of corn in North America and is currently invading Europe. The two major invasive outbreaks of rootworm in Europe have occurred, in North-West Italy and in Central and South-Eastern Europe. These two outbreaks originated from independent introductions from North America. Secondary contact probably occurred in North Italy between these two outbreaks, in 2008. We used 13 microsatellite markers to conduct a population genetics study, to demonstrate that this geographic contact resulted in a zone of admixture in the Italian region of Veneto. We show that i) genetic variation is greater in the contact zone than in the parental outbreaks; ii) several signs of admixture were detected in some Venetian samples, in a bayesian analysis of the population structure and in an approximate bayesian computation analysis of historical scenarios and, finally, iii) allelic frequency clines were observed at microsatellite loci. The contact between the invasive outbreaks in North-West Italy and Central and South-Eastern Europe resulted in a zone of admixture, with particular characteristics. The evolutionary implications of the existence of a zone of admixture in Northern Italy and their possible impact on the invasion success of the western corn rootworm are discussed.

Knowing the efficacy of a diagnostic tool, whether it is a test used alone, a sequence of several tests or a group of clinical criteria, is essential to study and choose decision strategies. The validation of diagnostic and screening tests is thus necessary to conceive decision schemes. When a gold standard is available, the characteristics of a test can be estimated directly. However, the true individual disease status of the animals is often unknown, particularly in absence of a gold standard or when the gold standard cannot be used because of economical, practical or ethical constraints. In these cases, specific statistical methods like latent class models implemented through a Bayesian approach must be used. Our work aimed at estimating the uncertainty due to the use of diagnostic tests as decision tools. The first chapter presents the issues and practical details of the struggle against animal disease and the epidemiological tools available to estimate the characteristics of the tests and to compare them. In the three following chapters, these methods are applied to three different contexts in which the conception and the evaluation of decision tools are needed: the screening of porcine brucellosis in breeding hogs, the screening of Brucella ovis infection in exported rams and the screening of bovine tuberculosis in Côte d’Or, Dordogne and Camargue (France). The last chapter consists in a global discussion about how to choose a decision tool., L’étude et le choix des stratégies décisionnelles en santé animale nécessite de disposer d’informations sur l’efficacité des outils disponibles, qu’il s’agisse d’un test unique, d’une association de plusieurs tests ou d’un ensemble de critères cliniques et épidémiologiques. La validation des tests de dépistage ou de diagnostic constitue donc un prérequis à la conception de protocoles d’aide à la prise de décisions sanitaires. Lorsqu’il existe une référence fournissant une information sur le statut infectieux des individus étudiés, l’estimation des caractéristiques des tests peut être effectuée de manière directe. En santé animale, il est toutefois fréquent de ne pas disposer de cette information, lorsqu’aucun test ne référence n’est disponible ou lorsqu’il n’a pas pu être mis en œuvre, pour des raisons pratiques, économiques ou éthiques. Dans ce cas, l’étude des tests requiert l’utilisation de méthodes statistiques adaptées, telles l’utilisation de modèles à classe latente implémentés par une approche bayésienne. Nous avons choisi, au cours de nos travaux, de nous intéresser à l’estimation de la part d’incertitude liée à l’utilisation de tests en tant qu’outils d’aide à la prise de décision. Nous exposons dans un premier chapitre les enjeux et les modalités de la lutte contre les maladies animales, les outils épidémiologiques disponibles pour l’élaboration de stratégies décisionnelles et les méthodes permettant l’évaluation de ces outils et leur comparaison. Les trois chapitres suivants constituent une application de ces méthodes, dans des contextes différents correspondant à trois types de situations dans lesquelles il existe un besoin d’aide à la décision sanitaire en santé animale : le dépistage de la brucellose porcine chez les porcs reproducteurs, le dépistage de l’épididymite contagieuse du bélier chez les béliers destinés à l’export et le dépistage de la tuberculose bovine dans les départements de Côte d’Or et de Dordogne et dans la région camarguaise. Le dernier chapitre de ce manuscrit consiste en une discussion générale sur les modalités de choix d’un outil d’aide à la décision sanitaire.

National audience

Genes are known to interact with one another through proteins by regulating the rate at which gene transcription takes place. As such, identifying these gene-to-gene interactions is essential to improving our knowledge of how complex biological systems work. In recent years, a growing body of work has focused on methods for reverse-engineering these so-called gene regula-tory networks from time-course gene expression data. However, reconstruction of these networks is often complicated by the large number of genes potentially involved in a given network and the limited number of time points and biological replicates typically measured. Bayesian methods are particularly well-suited for dealing with problems of this nature, as they provide a systematic way to deal with different sources of variation and allow for a measure of uncertainty in parameter esti-mates through posterior distributions, rather than point estimates. Our current work examines the application of approximate Bayesian methodology for the purpose of reverse engineering regula-tory networks from time-course gene expression data. We demonstrate the advantages of our pro-posed approximate Bayesian approaches by comparing their performance on a well-characterized pathway in [i]Escherichia coli[/i].