Academic literature on the topic 'Inférence Dynamique'

Résumé En retenant la définition de l'iconicité proposée par Tony Jappy, à savoir « l'ensemble des propriétés qualitatives, formelles, hérité de son objet dynamique par un signe donné », cette intervention proposera une analyse sémiotique d'une allégorie visuelle, en l'occurrence celle constituée par l'icône nationale Britannia. L'allégorie (plastique) est un discours visuel qui se construit en utilisant des signes visuels. Le but de mon analyse est d'interroger le processus de la sémiose activé par l'allégorie visuelle quand il prend la forme, comme c'est le cas avec Britannia, d'une icône complexe. Utilisant les catégories et la terminologie de Peirce, mon texte poursuit l'analyse sémiotique de Britannia en se concentrant surtout sur la structure des inférences que l'allégorie, en tant que signe, invite de la part de l'interprétant, et de la contrainte qu'elle exerce sur le processus d'interprétation. Car l'allégorie, en proposant entre signe et objet un parallélisme plus systématique et plus fermé que la métaphore pure, appelle une activation plus suivie des diverses logiques d'inférence proposées par Peirce que sont la déduction, l'induction et l'abduction. L'analyse est étayée par un corpus d'illustrations qui, en montrant les diverses formes visuelles que prend l'icône Britannia, souligne un paradoxe à l'intérieur de l'allégorie visuelle - la mobilité dans l'unité, sur le plan de l'interprétation et sur le plan de la représentation.

La première partie de cette thèse est consacrée à l'estimation par maximum de vraisemblance dans les modèles mixtes à dynamique markovienne. Nous considérons plus précisément des modèles de Markov cachés à effets mixtes et des modèles de diffusion à effets mixtes. Dans le Chapitre 2, nous combinons l'algorithme de Baum-Welch à l'algorithme SAEM pour estimer les paramètres de population dans les modèles de Markov cachés à effets mixtes. Nous proposons également des procédures spécifiques pour estimer les paramètres individuels et les séquences d' états cachées. Nous étudions les propriétés de cette nouvelle méthodologie sur des données simulées et l'appliquons sur des données réelles de nombres de crises d' épilepsie. Dans le Chapitre 3, nous proposons d'abord des modèles de diffusion à effets mixtes pour la pharmacocin étique de population. Nous en estimons les paramètres en combinant l'algorithme SAEM a un filtre de Kalman étendu. Nous étudions ensuite les propriétés asymptotiques de l'estimateur du maximum de vraisemblance dans des modèles de diffusion observés sans bruit de mesure continûment sur un intervalle de temps fixe lorsque le nombre de sujets tend vers l'infini. Le Chapitre 4 est consacré a la s élection de covariables dans des modèles mixtes généraux. Nous proposons une version du BIC adaptée au contexte de double asymptotique où le nombre de sujets et le nombre d'observations par sujet tendent vers l'infini. Nous présentons quelques simulations pour illustrer cette procédure.

Présentation d'un modèle de mémoire adaptative ou l'interprétation de l'univers perçu se modifie spontanément en fonction des informations nouvelles qui parviennent au sysytème. Le traitement de nouvelles données dépend de l'interprétation courante et l'évolution de cette interprétation peut être non monotone. Les caractéristiques de l'apprentissage incrémental sont analysées et explorées grâce à l'emploi du système influencé dans des tâches de compréhension non monotone de textes en langage naturel.

Le changement climatique constitue un défi qui dépasse les échelles temporelles et spatiales de la plupart des problèmes. Il nécessite donc des approches qui reflètent la complexité du système terrestre. Cela est particulièrement vrai pour la biosphère et les écosystèmes forestiers, l'une des principales sources d'incertitude dans les projections climatiques. Les efforts concertés de collecte de données, tels que les inventaires forestiers, les bases de données des traits et les nouvelles technologies, telles que la télédétection, ont considérablement accru notre capacité à observer et à analyser l'état actuel de la végétation de la Terre. Cependant, pour estimer les développements futurs et comprendre les feedbacks entre la végétation et le changement climatique, des modèles sont nécessaires pour assimiler ces données et les traduire en dynamique des écosystèmes. Les modèles forestiers mécanistes et individu-centrés sont une approche particulièrement prometteuse, car ils simulent la dynamique forestière "bottom-up", reconstruisent les forêts arbre par arbre, et sont donc capables de prédire des patrons à différentes échelles. Cette thèse continue le développement du simulateur de dynamique forestière TROLL, rajoute la variation intraspécifique et la plasticité de la croissance des arbres, dérive une nouvelle méthode pour traduire les données de télédétection en inventaires forestiers virtuels et l'utilise pour inférer la structure forestière et la dynamique des écosystèmes dans les régions tropicales. Enfin, conformément à l'approche de TROLL, basée sur les traits, une mise à jour d'une base mondiale de traits, la base de données mondiale de la densité du bois est présentée, explorant la contribution des changements évolutives et cartographiant la densité du bois à travers le monde
Climate change presents society and science with a challenge that goes beyond the temporal and spatial scales of most practical problems. It therefore requires approaches that reflect the complexity of the Earth's system. This holds particularly true for the biosphere and forest ecosystems, one of the most important sources of uncertainty in climate projections. Concerted data collection efforts, such as forest inventories, trait data bases, and new technologies, such as remote sensing, have considerably increased our ability to observe and analyze the current state of the Earth's vegetation. However, to extrapolate findings into the future and understand the feedbacks between vegetation and climate change, models are needed that assimilate these data and translate them into ecosystem dynamics. Mechanistic and individual-based forest models are a particular promising approach, since they simulate dynamics bottom-up, reconstruct forests tree by tree, and are thus able to predict patterns across scales. This PhD further develops the trait- and individual-based forest growth simulator TROLL, including intraspecific variation and plasticity in tree growth, derives a new method to translate Airborne Lidar data into virtual forest inventories and uses it to infer forest structure and ecosystem dynamics in tropical rain forests. Finally, in line with TROLL's trait-based approach, an update to a global trait base, the Global Wood Density Database is presented, exploring the contribution of evolutionary lineages to wood density variation and mapping wood density across the globe

Le concept est l'entité mentale qui permet à un agent cognitif qui la possède de penser son environnement. Le concept se caractérise par deux dimensions : d'une part son application (les objets auxquels il réfère) et son usage d'autre part (les relations qu'il entretient avec les autres états mentaux). Les théories contemporaines du concept ne parviennent pas à rendre compte de ces deux aspects. Cela vient de l'assimilation de la théorie des concepts avec une théorie de la classification et d'une distinction floue entre le conceptuel et le nonconceptuel. Le concept est considéré ici comme étant représentationnel alors que le nonconceptuel ne l'est pas. Représentationnel signifie ici que le concept peut être changé ou corrigé alors que le nonconceptuel (le percept) ne l'est pas. La théorie du concept défendue ici est normative dans la mesure où des principes sont énoncés pour caractériser le concept. L'agent possède un concept s'il est capable de postuler une assignation à celui-ci. Et ce à la fois en première personne (contenu cognitive) et en troisième personne (contenu canonique). Cela suppose une théorie de l'esprit et un accès au contenu du concept (aspect épistémique). L'agent doit également pouvoir rendre compte de l'usage qu'il fait du concept, et ce non seulement pour lui (dérivation cognitive) mais aussi en troisième personne (dérivation canonique). Le holisme qui découle de cette conception implique que le concept apparaît toujours dans une « conception », c'est-à-dire comme inférentiellement relié à d'autres concepts. Cette théorie du concept permet de rendre compte du changement et de l'évolution d'un concept plutôt que son remplacement systématique.

Cette thèse se place dans le cadre de la calibration de modèles réduits d'écoulement à partir de séquences expérimentales acquises par PIV résolue en temps autour d'un profil NACA0012 à différents angles d'incidence et nombres de Reynolds. Un modéle à espace d'état régissant l'évolution des variables d'état du modèle réduit POD-Galerkin et mesurant de manière directe ou indirecte une partie ou l'ensemble de ces variables d'état est alors utilisé. Une première partie est consacrée à l'application d'estimateurs bayésiens issus de l'assimilation séquentielle de données sur le modèle réduit POD-Galerkin linéaire et quadratique dans le cas où l'ensemble des observations est pris en compte. Les estimateurs bayésiens utilisés sont les filtres de Kalman linéaire et d'ensemble EnKF. Ils permettent au modèle réduit de restituer la dynamique de l'écoulement considéré au cours du temps et de reconstruire un pourcentage significatif de l'écoulement. La seconde partie traite de la reconstruction de champs de vitesse manquants après un sous-échantillonnage des données. Les coefficients manquants sont ensuite reconstruits à l'aide de l'algorithme EM. Une dernière partie est consacrée au filtrage stochastique du modèle réduit POD-Galerkin à l'aide du filtre EnKF en fonction d'un signal de tension obtenu par anémométrie à film chaud en aval du profil NACA0012. La PLSR a été mise en place pour définir un opérateur linéaire des observations dans le filtre de Kalman EnKF. Ces méthodes sont ensuite validées expérimentalement pour la reconstruction de champs de vitesse d'écoulements d'une des congurations étudiées.

Une espèce ne peut survivre que si elle rencontre des conditions conformes à ses besoins biologiques, à sa niche. Mais à cause de la nature stochastique de leur propre dynamique et de celle de leur environnement, les populations sont vouées à s'éteindre. La survie d'une métapopulation, dès lors, dépend du balancier entre l'inéluctable extinction locale et la colonisation incessante de nouveaux espaces. Dans ce travail, nous considérons l'atlas floristique de la Drôme de Luc Garraud comme support à notre réflexion sur la dynamique spatiale des populations. Nous choisissons de concevoir la distribution d'une espèce comme le résultat de la dynamique d'une seule métapopulation. Nous avons montré l'importance des structures auto-organisées dans le temps et dans l'espace, ainsi que l'existence de mesures spatiales pertinentes, issues de l'analyse spectrale, pour étudier la dynamique des métapopulations. En définitive, nous proposons une méthode d'inférence pour estimer conjointement la niche et la dynamique spatiale des espèces. Nous avons pu établir par ce moyen quelques repères généraux sur la dynamique des plantes dans la Drôme. Finalement nous mettons en exergue quelques principes qui ont déterminé le succès de la démarche. Le principe d'incertitude souligne que l'imprécision de mesure spatiale peut mener à la pertinence écologique, en occultant l'empreinte locale des structures contingentes. En outre l'inférence des processus locaux, sans être globale, doit se faire à une échelle intermédiaire au regard des structures spatiales émergentes. L'étude spatiale de la niche, en terme d'habitat, est le point de rencontre de ces concepts, et leur alliance nouvelle offre ici des perspectives inédites en écologie des populations et des communautés
A species cannot survive locally unless its biological requirements are met (niche concept). However, because of the stochasticity of its own dynamics and of the dynamics of its environment, every population is doomed to go extinct. Hence the fate of a metapopulation depends on the balance between colonization and extinction of individual populations. The floristic atlas of the French Drôme district by Luc Garraud is the basis and the motivation of our research on this topic. We consider a species' distribution as the spatial map of a single metapopulation. A global theoretical investigation of the processes involved allows us to propose new developments. We show that self-organized spatial and temporal structures are of importance. We also demonstrate that appropriate spatial statistics using spectral analysis allow to evidence metapopulation dynamics. Finally we propose an inference framework that sequentially estimates niche properties and metapopulation features. We use this framework to establish some general ecological features of plant dynamics in the Drôme district. We highlight some principles that are of importance to infer ecological processes from spatial occurrence data. The uncertainty principle means that less precise indexes of spatial structure can provide more relevant ecological information, because they filter out local contingent structures. Also, local processes should be inferred using observations at an intermediate scale and not at the scale of the overall system: this allows taking into account the effect of emergent structures. The niche concept and its spatial counterpart, the habitat, are at the meeting point of such ideas. The perspectives we propose in our work offer interesting and promising milestones in the fields of population and community ecology

Le recalage de modèle et la reconstruction des efforts sont deux problèmes inverses fondamentaux pour étudier le comportement dynamique d'une structure. Face aux questions de non-identifiabilité et de coût de calcul, le recalage de modèle consiste à estimer les paramètres de modèle. La reconstruction des efforts s'accomplit en se basant sur un modèle souvent incertain. Impliquant une reconstruction d'information à partir de mesures en nombre limité et toujours bruitées, ces deux problèmes sont mal posés au sens de Hadamard. Une approche reposant sur l'inférence bayésienne formulée dans le domaine fréquentiel est ainsi proposée. Le recalage de modèle par inférence bayésienne peut être effectué grâce aux points suivants. Une stratégie spécifique de mesures est adoptée pour estimer la meilleure approximation linéaire d'une structure et l'écart-type associé en utilisant une excitation mufti-sinusoïdale. L'algorithme MCMC évolutionnaire est introduit pour explorer une distribution de probabilité a posteriori implicite des paramètres. Un MEF stochastique par CP est également construit. Les déficits du MEF sont pris en compte dans le recalage du modèle en introduisant des variables supplémentaires représentant erreurs de modèle. La reconstruction d'efforts de forme lisse en fréquence est accomplie dans le cadre bayésien. L'effort est reconstruit à l'aide de l'échantillonnage de Gibbs via une méthode 'approximation en sous-domaines facilitant son paramétrage et sa régularisation par morceau. Dans le cas du modèle incertain, une approche est proposée pour reconstruire l'effort et conjointement ajuster le modèle. L' approche élaborée est validée sur une structure du laboratoire
This work deals with inverse problems in structural dynamics, model updating and force reconstruction, both of them are two fundamental issues to study the dynamic behavior of a structure. Faced to the problems of non-identifiability and of calculation time, model updating consists in identifying the parameters of Finite element (FE) model. Force reconstruction is performed based on a model which is often uncertain. Due to noisy and finite expérimental data, both kinds of inverse problems are potentially ill-posed in the sense of Hadamard. In order to deal with this, a Bayesian approach domain is proposed in the frequency. FE model updating is carried out within Bayesian framework thanks to the following points. A special strategy of measurement is adopted to identify the best linear approximation of a structure and the associated standard deviation using a multi-sine excitation. The evolutionary MCMC algorithm is applied to explore the posterior probability distribution which is implicit function of the parameters. A stochastic FE model is constructed using the polynomial chaos. The FE modeling error is taken into account in the model updating process by introducing additional variables. The second part of the work uses Bayesian inference to reconstruct the force of smooth form in the frequency domain. The force is reconstructed with the Gibbs sampler, where the force is parameterized by a 1D Hermit element and segment regularization is formed. In the case of uncertain model, a conjoint approach is proposed to reconstruct the force and adjust the uncertain model. The established approach is validated by a laboratory structure

Ce travail se décompose en deux grandes parties, "Estimations répétées dans le cadre de la modélisation bayésienne" et "Modélisation de la transmission de maladies infectieuses dans une population. Estimation des paramètres.". Les techniques développées dans la première partie sont utilisées en fin de la seconde partie. La première partie est consacrée à des optimisations d'algorithmes stochastiques très souvent utilisés, notamment dans le contexte des modélisations Bayésiennes. Cette optimisation est particulièrement faite lors de l'étude empirique d'estimateurs des paramètres d'un modèle où les qualités des estimateurs sont évaluées sur un grand nombre de jeux de données simulées. Quand les lois a posteriori ne sont pas explicites, le recours à des algorithmes stochastiques itératifs (de la famille des algorithmes dits de Monte Carlo par Chaîne de Makov) pour approcher les lois a posteriori est alors très couteux en temps car doit être fait pour chaque jeu de données. Dans ce contexte, ce travail consiste en l'étude de solutions évitant un trop grand nombre d'appels à ces algorithmes mais permettant bien-sûr d'obtenir malgré tout des résultats précis. La principale technique étudiée dans cette partie est celle de l'échantillonnage préférentiel. La seconde partie est consacrée aux études de modèles épidémiques, en particulier le modèle compartimental dit SIS (Susceptible-Infecté-Susceptible) dans sa version stochastique. L'approche stochastique permet de prendre en compte l'hétérogénéité de l'évolution de la maladie dans la population. les approches par des processus Markoviens sont étudiés où la forme des probabilités de passage entre les états est non linéaire. La solution de l'équation différentielle en probabilité n'est alors en général pas explicite. Les principales techniques utilisées dans cette partie sont celles dites de développement de l'équation maîtresse ("master equation") appliquées au modèle SIS avec une taille de population constante. Les propriétés des estimateurs des paramètres sont étudiées dans le cadre fréquentiste et bayésien. Concernant l'approche Bayésienne, les solutions d'optimisation algorithmique de la première partie sont appliquées.

Les travaux de thèse gravitent autour de la thématique des matériaux poreux en aéronautique, et de la prise en compte de l'incertitude sur les caractérisations réalisées. Est envisagé l'ajout de matériaux poreux au sein des cavités de liners acoustiques, matériaux constitués d'une plaque perforée et d'une cavité fonctionnant sur le principe du résonateur de Helmholtz et majoritairement utilisés dans l'industrie aéronautique. Cet ajout est réalisé avec pour objectif d'augmenter l'étendue spectrale de l'absorption acoustique de tels matériaux et d'en améliorer le fonctionnement en présence d'un fort niveau sonore et d'un écoulement rasant.Pour répondre à cette problématique générale, deux grandes pistes sont suivies. Plusieurs études sont d'abord menées sur des matériaux poreux seuls, afin de déterminer les propriétés intrinsèques de leur micro-géométrie, nécessaires à l'utilisation des modèles semi-phénoménologiques de fluide équivalent adoptés par la suite. Pour cela, un outil statistique d'inférence Bayésienne est utilisé afin d'extraire l'information sur ces propriétés, contenue dans les signaux réfléchis ou transmis par un matériau poreux, et ce dans trois régimes fréquentiels distincts. De plus, une extension de la modélisation des matériaux poreux rigides est proposée, par l'ajout de deux paramètres intrinsèques reliés au comportement visco-inertiel du fluide intra-pores dans le régime des basses fréquences.Dans un second temps, l'impédance d'un liner, une propriété globale représentant le comportement acoustique de matériaux, est identifiée par inférence Bayésienne. Des données issues d'un benchmark de la NASA sont utilisées pour valider l'outil d'inférence développé, lorsque le matériau est en présence d'un écoulement rasant. Une extension des résultats au cas du banc B2A de l'ONERA est également réalisée, avec des mesures des champs de vitesses au dessus du liner, obtenues par LDV. Cette technique d'identification est par la suite utilisée sur un cas issu du B2A où un matériau poreux est présent au sein des cavités du liner, afin de mettre à jour l'influence du matériau poreux sur la réponse acoustique du liner en présence d'un écoulement rasant. Des mesures complémentaires en tube à impédance, sans écoulement et en incidence normale, sont également réalisées à différents niveaux sonores et pour diverses combinaisons de plaques perforées et de matériaux poreux, de façon à mettre en évidence l'influence de la présence d'un matériau poreux sur le comportement acoustique d'un liner soumis à de forts niveaux sonores
The present work focuses on porous materials in aeronautics and the uncertainty considerations on the performed identifications. Porous materials are added inside the cavities of acoustic liners, materials formed with perforated plates and cavities, behaving as Helmholtz resonators, which are widely used in the industry. The aim is to increase the frequency range of the absorption spectrum, while improving the behaviour of liners to grazing flow and high sound intensity.This general topic is addressed by following two different leads.Porous materials were first considered in order to identify the intrinsic properties of their micro-geometry, necessary to the equivalent fluid semi-phenomenological models used later on. To achieve this, a statistical Bayesian inference tool is used to extract information on these properties, contained in reflected or transmitted signals, in three distinct frequency regimes. Furthermore, a modelling extension of rigid porous media is introduced, by adding two new intrinsic parameters related to the pore micro-structure and linked to the visco-inertial behaviour of the intra-pore fluid, at low frequencies.Then, the liner impedance, a global property representing the acoustic behaviour of materials, is identified through a Bayesian inference process. Data from a NASA benchmark are used to validate the developed tool, when the liner is subject to a shear grazing flow. An extension of these results to ONERA's B2A aeroacoustic bench is also performed, with measurements of the velocity profiles above the liner, obtained with a Laser Doppler Velocimetry technique. This identification technique is then further used for liner materials filled with porous media, to highlight the eventual influence of such a porous media on the acoustic response of the liner, when subject to a shear grazing flow. Additional measurements are permed without flow, at normal incidence, in a classical impedance tube. Different combinations of perforated plates and porous materials are tested at different sound pressure level, to evaluate the influence of the presence of porous media on the non-linear behaviour of liners when high sound pressure levels are present

L’inférence des réseaux de régulation de gènes reste un challenge majeur en biologie des systèmes malgré de nombreux efforts. Aujourd’hui, grâce aux données multi-omiques en cellules uniques, aux modèles dynamiques et stochastiques de la régulation génétique, et à la puissance de calcul disponible, de nouvelles approches telles que WASABI permettront de surmonter toutes les difficultés de ce défi.