Academic literature on the topic 'Variables hiérarchiques'

Stress, conflits, surcharge, pression et contrôle, mais aussi gain de temps, motivation, accessibilité… sont autant de mots souvent prononcés à l’évocation de la messagerie électronique, tout particulièrement lorsqu’elle est associée aux relations hiérarchiques. Bien que les chercheurs et praticiens reconnaissent les effets du média sur la relation hiérarchique, la recherche académique peine à expliquer la nature de leur relation ainsi que les variables explicatives de cette même relation. Visant à répondre à ces questions, la problématique centrale de notre étude consiste à examiner la relation entre l’utilisation de la messagerie électronique et la qualité de la relation hiérarchique en mettant l’accent sur trois variables médiatrices : la reconnaissance, le contrôle et l’accessibilité. L’étude empirique a été réalisée au sein d’une banque de réseau française. Une étude qualitative exploratoire a contribué à la construction d’échelles de mesure utilisées ensuite dans un dispositif de recherche quantitatif : 478 questionnaires valides ont permis une analyse du modèle par la méthode des équations structurelles. Les résultats révèlent que l’intensité perçue d’utilisation du média est liée positivement à la qualité de la relation hiérarchique lorsque la relation est considérée isolément des variables médiatrices. En revanche, lorsque nous traitons le modèle dans son ensemble — en introduisant les variables médiatrices de reconnaissance, contrôle et accessibilité — la relation directe entre utilisation de la messagerie électronique et qualité de la relation hiérarchique n’est plus validée. La reconnaissance et le contrôle sont des mécanismes explicatifs de cette relation, tandis que l’accessibilité n’explique que partiellement la relation entre messagerie électronique et qualité de la relation hiérarchique. Outre les apports méthodologiques que procure la construction du modèle et celle des échelles de mesure, la présente recherche vise à fournir des pistes pour une amélioration des pratiques de communication électronique au sein de la dyade supérieur hiérarchique/subordonné.

Cet article analyse l’influence de la culture sociétale sur les relations hiérarchiques et les attitudes managériales dans les entreprises marocaines. Après une revue de la littérature qui a conduit à une première sélection de valeurs et attitudes culturelles pertinentes relativement au contexte marocain, une enquête exploratoire et qualitative a été menée auprès d’un échantillon de responsables hiérarchiques dans des entreprises industrielles au Maroc. Les résultats révèlent qu’une entrée par la culture est utile mais insuffisante pour comprendre les spécificités des attitudes au travail et des relations sociales dans l’entreprise. D’autres variables contextuelles explicatives et notamment celles qui conditionnent le degré de précarité des situations de travail dans les PME marocaines sont mises en évidence. L’article montre en outre comment des leviers culturels sont mobilisés par les managers au Maroc, permettant à certains d’asseoir leur pouvoir et à d’autres de surmonter les obstacles eux aussi d’origine culturelle.

Les questions de justice et d’équité dans le management demeurent une préoccupation majeure pour les salariés (Ambrose et Schminke, 2003). Pourtant, en gestion des ressources humaines, l’influence des perceptions de justice organisationnelle sur la motivation intrinsèque au travail, n’a suscité que très peu de recherches (Grenier et al., 2010). Cet article propose justement, d’analyser l’effet différencié des quatre dimensions de la justice organisationnelle sur cette forme de motivation au travail. Il propose aussi de mettre en évidence le rôle de la reconnaissance de la part des supérieurs hiérarchiques dans l’étude de la motivation intrinsèque, mais aussi d’analyser la relation entre la justice et la reconnaissance. Ainsi, le cadre théorique mobilisé dans cette recherche repose sur les apports de la théorie de l’autodétermination (Deci et Ryan, 1985), ceux de la théorie de la justice organisationnelle (Greenberg, 1987) et la littérature sur la reconnaissance (Brun et Dugas, 2002). Pour ce faire, un rappel des fondements théoriques permettant d’établir les liens existant entre ces variables a d’abord été réalisé, afin de montrer comment la justice organisationnelle et la reconnaissance de la part des supérieurs hiérarchiques peuvent favoriser la motivation intrinsèque au travail. Ensuite, des analyses de régressions multiples ont permis de présenter les résultats de l’étude empirique réalisée sur une population de 787 salariés venant de divers secteurs d’activités. Fondée ainsi uniquement sur une enquête par questionnaire, cette étude a permis d’analyser les liens qui pouvaient s’opérer entre ces trois concepts. Il s’avère que la perception de justice organisationnelle, notamment dans la distribution des ressources de l’organisation, dans les relations interpersonnelles et dans les informations communiquées, peut avoir une influence positive sur la motivation intrinsèque au travail. Cet impact de la justice organisationnelle sur la motivation intrinsèque au travail peut aussi être fortement renforcé par la reconnaissance de la part des supérieurs hiérarchiques.

RésuméLe présent travail comporte une critique de la méthodologie employée pour définir une typologie des schizophrènes et une étude empirique de la distinction entre forme productive et forme déficitaire.Après avoir souligné que les études factorielles visant l’identification de deux types de schizophrènes reposaient sur des choix méthodologiques discutables: recherche de corrélations entre variables, alors qu’il s’agit de découvrir des corrélations entre sujets; préférence pour des relations symétriques, alors que les liaisons sont probablement d’ordre asymétrique, les auteurs présentent deux études empiriques.La première réalisée sur un échantillon de 99 schizophrènes s’appuie sur la factorisation des estimations de la symptomatologie (BPRS* á 42 items) à l’aide de la méthode factorielle en plan Q et d’une analyse des correspondances. La seconde a porté sur un sous-échantillon de 52 schizophrènes à l’aide d’une nouvelle méthode d’analyse hiérarchique (HICLAS). Les résultats de ces analyses aboutissent aux conclusions suivantes. Les résultats des analyses factorielles montrent: • qu’il existe plus de deux formes de schizophrènie et qu’à l’intérieur des classes formées par les individus l’opposition déficitaire -productif est stable quelle que soit la métrique utilisée; • que cette opposition repose principalement, pour ce qui est de la forme déficitaire sur 3 symptômes: l’émoussement affectif, le retrait affectif et le ralentissement, et pour ce qui est de la forme productive sur l’humeur expansive, l’attitude manipulatoire, l’excitation, la dramatisation et la labilit émotionnelle; • que contrairement aux travaux antérieurs ni les hallucinations ni la désorganisation conceptuelle ne permettent d’établir la différence entre les deux groupes de malades sans doute parce qu’elles sont communes à tous les schizophrènes; • qu’il n’y a pas de correspondance entre les diagnostics cliniques et les formes décrites; et, • que les malades les plus déficitaires (situés aux extrêmités du pole factoriel) se différencient des malades productifs essentiellement par des variables liées au sexe (plus d’hommes que de femmes dans le premier cas), un statut marital de célibat plus fréquent, et des antécédents psychiatriques plus importants. Les résultats des analyses factorielles soulignent d’une part que les types mixtes sont plus fréquents que les types purs et, d’autre part qu’il suffit de moins de 10 symptômes pour réaliser une opposition satisfaisante entre forme productive et forme déficitaire (Tableau 3, figure 1).Toutes ces conclusions sont valables aussi pour l’analyse hiérarchique. Mais de plus, cette méthode permet d’individualiser un groupe de malades “purs” dans la forme déficitaire seulement, groupe disjoint des autres individus sur la base d’un très petit nombre de symptômes. A côté de ces types purs figurent des types mixtes, qui possédent à la fois des symptômes déficitaires et des symptômes productifs suivant des combinaisons hiérarchiques précises, c’est-à-dire avec une dominance de l’une ou de l’autre forme. Il existe aussi des formes résiduelles dans lesquelles aucune hiérarchie ne peut être mise au jour (Tableau 4).En conclusion on a insisté, outre les problèmes méthodologiques négligés dans les précédentes recherches, sur l’existence d’une dissymétrie entre la forme déficitaire et la forme productive, dans la mesure où c’est seulement la forme déficitaire qui présente une grande singularité et sur l’importance des symptômes liés à la vie affective et à son appauvrissement qui ont un pouvoir discriminatif plus élevé que les symptômes productifs.*BPRS = Brief Psychiatric Rating Scale

La présente étude analyse la flore et la végétation en lien avec les variables environnementales de la zone centrale de l’habitat de la girafe. Les relevés floristiques ont été réalisés dans 60 placettes de 1000 m² et 94 de 2500 m² à l’aide de la méthode de Braun-Blanquet. Au total 103 espèces végétales ont été recensées. Ces espèces sont reparties en 84 genres dans 43 familles botaniques dont la plus importante est celle des Fabaceae (24 %), suivis par les Poaceae (10 %) les Malvaceae (7 %) et les Combretaceae (6 %). La Classification Hiérarchiques Ascendante a permis de distinguer quatre groupements végétaux au seuil de 74,76 % de similarité. Les variables environnementales comme la géomorphologie, la végétation, la texture du sol, l’altitude ont un effet significatif sur la distribution des espèces et la structuration de la végétation. On note aussi une prédominance des Thérophytes et des espèces à large distribution telles que les Paléotropicales et les Pantropicales dans la zone. Ces résultats révèlent le degré d’exploitation de la végétation de la zone par les populations locales et l’aridité du climat sahélien. This study analyzes the flora and vegetation in relation to the environmental variables of the central zone of the giraffe habitat. Floristic surveys were carried out in 60 plots of 1000 m² and 94 of 2500 m² using the Braun-Blanquet method. A total of 103 plant species have been recorded. These species are divided into 84 genera in 43 botanical families, the most important of which is Fabaceae (9 %), followed by Poaceae Malvaceae (7 %) and Combretaceae (6 %). The Ascending Hierarchical Classification made it possible to distinguish four plant groups at the threshold of 74.76% similarity. Environmental variables such as geomorphology, vegetation, soil texture, and altitude have a significant effect on the distribution of species and the structuring of vegetation. We also note a predominance of Therophytes and widely distributed species such as Paleotropicals and Pantropicals in the zone. These results reveal the degree of exploitation of the vegetation in the area by local populations and the aridity of the Sahelian climate.

Résumé Parmi les décisions que les intervenants de la protection de la jeunesse ont à prendre, le recours au Tribunal de la jeunesse afin d’imposer à la famille des mesures de prise en charge représente une décision importante et lourde de conséquences tant pour l’intervenant que pour la famille. Dans ce contexte, la présente étude vise à déterminer les facteurs associés à la décision de recourir au Tribunal de la jeunesse dans les cas où la sécurité ou le développement de l’enfant ont été jugés compromis. L’échantillon comprend 2264 enfants dont les faits signalés ont été jugés fondés et la sécurité ou le développement compromis. Les variables examinées concernent les caractéristiques des enfants, des parents, de la famille, des mauvais traitements et des services reçus. Les résultats de l’analyse de régression multiple par blocs hiérarchiques montrent que la coopération des parents, la chronicité des situations (prise en charge antérieure au cours des cinq dernières années et durée des mauvais traitements/troubles de comportement), la vulnérabilité de l’enfant (jeune âge et nombre de besoins de services), la gravité des situations (abandon de l’enfant, présence de mesures d’urgence et de poursuites criminelles) de même que certains facteurs de risque familiaux (aide sociale et déménagements fréquents) sont fortement associés à la décision de recommander le recours au Tribunal de la jeunesse.

En este artículo se examina la competitividad regional desde una perspectiva geográfica, y se construye un ranking de competitividad para los departamentos colombianos, usando las técnicas de componentes principales y de clusters jerárquicos. El análisis nos muestra que la competitividad pierde sentido cuando la aplicamos al mercado de bienes, pero adquiere significado cuando se considera el mercado y la movilidad de factores de producción. También se muestra, a diferencia de la mayoría de enfoques y mediciones de la competitividad de los departamentos colombianos, que es posible obtener mediciones sencillas, que además de ser consistentes con el marco conceptual de la geografía económica, son el producto de la combinación de un número pequeño de variables. Palabras clave: competitividad regional, geografía económica, departamentos colombianos, ranking de competitividad. Clasificación JEL: R10, R12, R19 Abstract: This article examines regional competitiveness from a geographical perspective, and constructs a competitiveness ranking for Colombian departments using principal components and hierarchical cluster techniques. The analysis shows that competitiveness becomes meaningless when it is applied to the goods market, but is meaningful when one considers the market and the mobility of production factors. The analysis also shows, unlike most approaches and measures of competitiveness for Colombian departments, that it is possible to obtain simple measures, which in addition to being consistent with the conceptual framework of economic geography, is the product of the combination of a small number of variables. Keywords: Regional Competitiveness, Economic Geography, Colombian Departments, Competitiveness Ranking. JEL Classification: R10, R12, R19 Résumé: Dans cet article nous examinons la compétitivité régionale dans une perspective géographique. Nous proposons un ranking de compétitivité pour les départements colombiens, tout en utilisant les techniques de composants principaux et de clusters hiérarchiques. Cette analyse montre que la compétitivité perd du sens lorsqu'elle est appliquée au marché de biens, mais elle a du sens lorsqu'elle est appliquée au marché des facteurs de production et leur mobilité. Contrairement à la plus part d'analyses et de mesures de la compétitivité des départements colombiens, nous montrons qu'il est possible d'obtenir des mesures très simples qui résultent de la combinaison d'un petit nombre de variables, en plus d'être compatibles avec le cadre conceptuel de la géographie économique. Mots clé: compétitivité régionale, géographie économique, départements colombiens, ranking de compétitivité. Classification JEL: R10, R12, R19

Ce travail introduit deux nouvelles variables susceptibles d'expliquer l'efficacité des champions d'un projet d'innovation technologique : l'ancienneté et le niveau hiérarchique. Cette recherche s'appuie sur un échantillon de 121 innovations technologiques commercialisées. Les résultats montrent que le niveau hiérarchique des champions est positivement associé aux projets d'innovation coûteux et que l'ancienneté des champions est positivement associée aux projets les plus innovants. De même, les résultats semblent indiquer que l'ancienneté des champions constitue un facteur clé de succès des innovations alors que le niveau hiérarchique apparaît sans effet.

Introduction Les travaux de recherche caractérisant les disparités en matière de consommation de substances entre les jeunes faisant partie de minorités de genre et les jeunes ne faisant pas partie de minorités de genre, c’est-à-dire les filles et les garçons, sont limités. L’objectif de cette étude était d’explorer les différences dans les comportements liés à la consommation de substances entre groupes d’identité de genre et de déterminer les facteurs de risque et les facteurs de protection correspondants. Méthodologie Nous avons utilisé les données transversales associées aux élèves canadiens du secondaire (n = 42 107) qui avaient participé à l’année 8 (2019-2020) ou à l’année 9 (2020-2021) de l’étude COMPASS. Des modèles de régression logistique hiérarchiques nous ont permis d’estimer la consommation de substances (cigarettes, cigarettes électroniques, consommation excessive d’alcool, cannabis et opioïdes à des fins non médicales). Les variables prédictives comprenaient les caractéristiques sociodémographiques, la consommation d’autres substances, les résultats en matière de santé mentale, les liens avec l’école, l’intimidation et une vie familiale heureuse. Nous avons utilisé des termes d’interaction pour tester les mesures de la santé mentale en tant que modérateurs de l’association entre l’identité de genre et la consommation de substances. Résultats Comparativement aux jeunes ne faisant pas partie de minorités de genre, les jeunes faisant partie de minorités de genre avaient une prévalence plus élevée pour tous les résultats liés à la consommation de substances. Dans les analyses ajustées, les jeunes faisant partie de minorités de genre avaient une probabilité plus élevée de fumer des cigarettes, de consommer du cannabis et d’utiliser des opioïdes à des fins non médicales et une probabilité plus faible d’utiliser des cigarettes électroniques par rapport aux autres jeunes. La probabilité de consommer une substance donnée était plus élevée chez ceux qui consommaient d’autres substances. La connexion à l’école et une vie familiale heureuse avaient un effet protecteur contre toutes les substances, sauf la consommation excessive d’alcool. La victimisation par intimidation était associée à une plus grande probabilité d’usage de cigarettes, de cigarettes électroniques et d’opioïdes à des fins non médicales. Nous avons observé des interactions statistiquement significatives entre l’identité de genre et l’ensemble des mesures de la santé mentale. Conclusion Nos constatations soulignent l’importance de recueillir une mesure de l’identité de genre dans les enquêtes sur les jeunes et de prioriser les jeunes faisant partie de minorités de genre dans les programmes de prévention, de traitement et de réduction des méfaits liés à la consommation de substances. Les études ultérieures devraient porter sur les effets de l’identité de genre sur le début et l’évolution de la consommation de substances chez les adolescents canadiens au fil du temps.

RésuméCet article étudie un modèle principal-agent dans lequel se pose un problème de double risque moral: ni le comportement de l'agent ni celui du principal sont des variables vérifiables. On montre que si le principal doit fournir un effort qui affecte les intérêts de l'agent, iltrouve alors toujours profitable de déléguer cette tâche à une tierce partie — plutôt que de la prendre en charge lui-même. Cette analyse permet, entre autres choses, de justifier une structure hiérarchique à trois niveaux, même dans des contextes très simples. On discute des inefficacités que l'existence de coalitions entre les différents niveaux de la hiérarchie peut provoquer dans une telle structure. Finalement, on compare la structure hiérarchique proposée à une structure à la Mirrlees.

L'apprentissage statistique vise à prédire, mais aussi analyser ou interpréter un phénomène. Dans cette thèse, nous proposons de guider le processus d'apprentissage en intégrant une connaissance relative à la façon dont les caractéristiques d'un problème sont organisées. Cette connaissance est représentée par une structure arborescence à deux niveaux, ce qui permet de constituer des groupes distincts de caractéristiques. Nous faisons également l'hypothèse que peu de (groupes de) caractéristiques interviennent pour discriminer les observations. L'objectif est donc de faire émerger les groupes de caractéristiques pertinents, mais également les caractéristiques significatives associées à ces groupes. Pour cela, nous utilisons une formulation variationnelle de type pénalisation adaptative. Nous montrons que cette formulation conduit à minimiser un problème régularisé par une norme mixte. La mise en relation de ces deux approches offre deux points de vues pour étudier les propriétés de convexité et de parcimonie de cette méthode. Ces travaux ont été menés dans le cadre d'espaces de fonctions paramétriques et non paramétriques. L'intérêt de cette méthode est illustré sur des problèmes d'interfaces cerveaux-machines
Supervised learning aims at predicting, but also analyzing or interpreting an observed phenomenon. Hierarchical penalization is a generic framework for integrating prior information in the fitting of statistical models. This prior information represents the relations shared by the characteristics of a given studied problem. In this thesis, the characteristics are organized in a two-levels tree structure, which defines distinct groups. The assumption is that few (groups of) characteristics are involved to discriminate between observations. Thus, for a learning problem, the goal is to identify relevant groups of characteristics, and at the same time, the significant characteristics within these groups. An adaptive penalization formulation is used to extract the significant components of each level. We show that the solution to this problem is equivalent to minimize a problem regularized by a mixed norm. These two approaches have been used to study the convexity and sparseness properties of the method. The latter is derived in parametric and non parametric function spaces. Experiences on brain-computer interfaces problems support our approach

Cette thèse se concentre sur les approches hiérarchiques et topologiques pour le clustering et la visualisation de données. Le problème du clustering devient de plus en plus compliqué en raison de présence de données structurées sous forme de graphes, arbres ou données séquentielles. Nous nous sommes particulièrement intéressés aux cartes auto-organisatrices et au modèle hiérarchique AntTree qui modélise la capacité des fourmis réelles. En combinant ces approches, l’objectif est de présenter les données dans une structure hiérarchique et topologique. Dans ce rapport, nous présentons trois modèles, dans le premier modèle nous montrons l’intérêt d’utiliser les structures hiérarchiques et topologiques sur des ensembles de données structurés sous forme de graphes. Le second modèle est une version incrémentale qui n’impose pas de règles sur la préservation de la topologie. Le troisième modèle aborde notamment la problématique de la sélection de variable en utilisant la structure hiérarchique, nous proposons un nouveau score pour sélectionner les variables pertinentes en contraignant le score Laplacien. Enfin, cette thèse propose plusieurs perspectives pour des travaux futurs
This thesis focuses on clustering approaches inspired from topological models and an autonomous hierarchical clustering method. The clustering problem becomes more complicated and difficult due to the growth in quality and quantify of structured data such as graphs, trees or sequences. In this thesis, we are particularly interested in self-organizing maps which have been generally used for learning topological preservation, clustering, vector quantization and graph visualization. Our studyconcerns also a hierarchical clustering method AntTree which models the ability of real ants to build structure by connect themselves. By combining the topological map with the self-assembly rules inspired from AntTree, the goal is to represent data in a hierarchical and topological structure providing more insight data information. The advantage is to visualize the clustering results as multiple hierarchical trees and a topological network. In this report, we present three new models that are able to address clustering, visualization and feature selection problems. In the first model, our study shows the interest in the use of hierarchical and topological structure through several applications on numerical datasets, as well as structured datasets e. G. Graphs and biological dataset. The second model consists of a flexible and growing structure which does not impose the strict network-topology preservation rules. Using statistical characteristics provided by hierarchical trees, it accelerates significantly the learning process. The third model addresses particularly the issue of unsupervised feature selection. The idea is to use hierarchical structure provided by AntTree to discover automatically local data structure and local neighbors. By using the tree topology, we propose a new score for feature selection by constraining the Laplacian score. Finally, this thesis offers several perspectives for future work

L'apprentissage statistique vise à prédire, mais aussi analyser ou interpréter un phénomène. Dans cette thèse, nous proposons de guider le processus d'apprentissage en intégrant une connaissance relative à la façon dont les caractéristiques d'un problème sont organisées. Cette connaissance est représentée par une structure arborescente à deux niveaux, ce qui permet de constituer des groupes distincts de caractéristiques. Nous faisons également l'hypothèse que peu de (groupes de) caractéristiques interviennent pour discriminer les observations. L'objectif est donc de faire émerger les groupes de caractéristiques pertinents, mais également les caractéristiques significatives associées à ces groupes. Pour cela, nous utilisons une formulation variationnelle de type pénalisation adaptative. Nous montrons que cette formulation conduit à minimiser un problème régularisé par une norme mixte. La mise en relation de ces deux approches offre deux points de vues pour étudier les propriétés de convexité et de parcimonie de cette méthode. Ces travaux ont été menés dans le cadre d'espaces de fonctions paramétriques et non paramétriques. L'intérêt de cette méthode est illustré sur des problèmes d'interfaces cerveaux-machines.

Selon le Groupe Intergouvernemental d'experts sur l'Évolution du Climat (GIEC), il est important de connaitre le climat passé afin de replacer le changement climatique actuel dans son contexte. Ainsi, de nombreux chercheurs ont travaillé à l'établissement de procédures permettant de reconstituer les températures ou les précipitations passées à l'aide d'indicateurs climatiques indirects. Ces procédures sont généralement basées sur des méthodes statistiques mais l'estimation des incertitudes associées à ces reconstructions reste une difficulté majeure. L'objectif principal de cette thèse est donc de proposer de nouvelles méthodes statistiques permettant une estimation précise des erreurs commises, en particulier dans le cadre de reconstructions à partir de données sur les cernes d'arbres.De manière générale, les reconstructions climatiques à partir de mesures de cernes d'arbres se déroulent en deux étapes : l'estimation d'une variable cachée, commune à un ensemble de séries de mesures de cernes, et supposée climatique puis l'estimation de la relation existante entre cette variable cachée et certaines variables climatiques. Dans les deux cas, nous avons développé une nouvelle procédure basée sur des modèles bayésiens semi- paramétriques. Tout d'abord, concernant l'extraction du signal commun, nous proposons un modèle hiérarchique semi-paramétrique qui offre la possibilité de capturer les hautes et les basses fréquences contenues dans les cernes d'arbres, ce qui était difficile dans les études dendroclimatologiques passées. Ensuite, nous avons développé un modèle additif généralisé afin de modéliser le lien entre le signal extrait et certaines variables climatiques, permettant ainsi l'existence de relations non-linéaires contrairement aux méthodes classiques de la dendrochronologie. Ces nouvelles méthodes sont à chaque fois comparées aux méthodes utilisées traditionnellement par les dendrochronologues afin de comprendre ce qu'elles peuvent apporter à ces derniers.

De nos jours, un intérêt significatif et croissant pour améliorer les processus de conception de véhicules s'observe dans le domaine de l'optimisation multidisciplinaire grâce au développement de nouveaux outils et de nouvelles techniques. Concrètement, en conception aérostructure, les variables aérodynamiques et structurelles s'influencent mutuellement et ont un effet conjoint sur des quantités d'intérêt telles que le poids ou la consommation de carburant. L'optimisation multidisciplinaire se présente alors comme un outil puissant pouvant effectuer des compromis interdisciplinaires.Dans le cadre de la conception aéronautique, le processus multidisciplinaire implique généralement des variables de conception mixtes, continues et catégorielles. Par exemple, la taille des pièces structurelles d'un avion peut être décrite à l'aide de variables continues, le nombre de panneaux est associé à un entier et la liste des sections transverses ou le choix des matériaux correspondent à des choix catégoriels. L'objectif de cette thèse est de proposer une approche efficace pour optimiser un modèle multidisciplinaire boîte noire lorsque le problème d'optimisation est contraint et implique un grand nombre de variables de conception mixtes (typiquement 100 variables). L'approche d'optimisation bayésienne utilisée consiste en un enrichissement séquentiel adaptatif d'un métamodèle pour approcher l'optimum de la fonction objectif tout en respectant les contraintes.Les modèles de substitution par processus gaussiens sont parmi les plus utilisés dans les problèmes d'ingénierie pour remplacer des modèles haute fidélité coûteux en temps de calcul. L'optimisation globale efficace est une méthode heuristique d'optimisation bayésienne conçue pour la résolution globale de problèmes d'optimisation coûteux à évaluer permettant d'obtenir des résultats de bonne qualité rapidement. Cependant, comme toute autre méthode d'optimisation globale, elle souffre du fléau de la dimension, ce qui signifie que ses performances sont satisfaisantes pour les problèmes de faible dimension, mais se détériorent rapidement à mesure que la dimension de l'espace de recherche augmente. Ceci est d'autant plus vrai que les problèmes de conception de systèmes complexes intègrent à la fois des variables continues et catégorielles, augmentant encore la taille de l'espace de recherche. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes pour réduire de manière significative le nombre de variables de conception comme, par exemple, des techniques d'apprentissage actif telles que la régression par moindres carrés partiels. Ainsi, ce travail adapte l'optimisation bayésienne aux variables discrètes et à la grande dimension pour réduire le nombre d'évaluations lors de l'optimisation de concepts d'avions innovants moins polluants comme la configuration hybride électrique "DRAGON"
Nowadays, there has been significant and growing interest in improving the efficiency of vehicle design processes through the development of tools and techniques in the field of multidisciplinary design optimization (MDO). In fact, when optimizing both the aerodynamics and structures, one needs to consider the effect of the aerodynamic shape variables and structural sizing variables on the weight which also affects the fuel consumption. MDO arises as a powerful tool that can perform this trade-off automatically. The objective of the Ph. D project is to propose an efficient approach for solving an aero-structural wing optimization process at the conceptual design level. The latter is formulated as a constrained optimization problem that involves a large number of design variables (typically 700 variables). The targeted optimization approach is based on a sequential enrichment (typically efficient global optimization (EGO)), using an adaptive surrogate model. Kriging surrogate models are one of the most widely used in engineering problems to substitute time-consuming high fidelity models. EGO is a heuristic method, designed for the solution of global optimization problems that has performed well in terms of quality of the solution computed. However, like any other method for global optimization, EGO suffers from the curse of dimensionality, meaning that its performance is satisfactory on lower dimensional problems, but deteriorates as the dimensionality of the optimization search space increases. For realistic aircraft wing design problems, the typical size of the design variables exceeds 700 and, thus, trying to solve directly the problems using EGO is ruled out. In practical test cases, high dimensional MDO problems may possess a lower intrinsic dimensionality, which can be exploited for optimization. In this context, a feature mapping can then be used to map the original high dimensional design variable onto a sufficiently small design space. Most of the existing approaches in the literature use random linear mapping to reduce the dimension, sometimes active learning is used to build this linear embedding. Generalizations to non-linear subspaces are also proposed using the so-called variational autoencoder. For instance, a composition of Gaussian processes (GP), referred as deep GP, can be very useful. In this PhD thesis, we will investigate efficient parameterization tools to significantly reduce the number of design variables by using active learning technics. An extension of the method could be also proposed to handle mixed continuous and categorical inputs using some previous works on low dimensional problems. Practical implementations within the OpenMDAO framework (an open source MDO framework developed by NASA) are expected

L'étude porte sur l'analyse hiérarchique expérimentale et numérique de la variabilité vibro-acoustique basses fréquences dans l'habitacle automobile. La prestation ciblée est le bourdonnement. Une terminologie est introduite pour distinguer la variabilité intra et la variabilité inter qui correspondent respectivement à un manque de robustesse par rapport aux conditions d'environnement et au procédé de fabrication et d'assemblage. L'approche proposée consiste à étudier la relation entre la variabilité du bruit (niveau 1) et la variabilité du comportement des systèmes (niveau 2). Les systèmes pris en compte sont le groupe motopropulseur, la suspension moteur et la caisse. Les résultats expérimentaux ont montré que, pour le type de véhicule étudié, le niveau de variabilité intra de la prestation est du même ordre de grandeur que celui de la variabilité inter, ce qui confirme l'importance de ce phénomène dans la robustesse acoustique des véhicules produits. Au niveau 2, la variabilité des vibrations du groupe motopropulseur est très faible. En revanche, la variabilité du comportement dynamique de la suspension moteur est modérée et celle de la réponse vibro-acoustique de la caisse est élevée. L'étude numérique probabiliste de la variabilité a été menée avec des simulations de Monte Carlo appliquées à un modèle de synthèse du bruit. Les mécanismes de propagation de la variabilité entre les niveaux 1 et 2 ont été mis en évidence sur des cas simplifiés. Une première confrontation calcul/mesure de la variabilité inter du bourdonnement est illustrée sur un cas industriel. Le calcul de sensibilité a été abordé de façon analytique approchée et comparé à l'approximation par différences finies couplée aux simulations de Monte Carlo
This work deals with an experimental and numerical hierarchical study of the variability of low frequency interior noise levels in passenger cars. It is focused on booming noise. A terminology is introduced to clearly distinguish between intra variability and inter variability respectively corresponding to a lack of robustness toward environmental conditions and manufacturing process. The principle of the hierarchical approach is to analyse the relationship between noise variability (level 1) and the variability of the systems (level 2), here the engine, the engine mounting system and the body. The experimental results show that, for the type of vehicle under study, the intra variability level has the same order of magnitude as the inter variability one: intra variability is of great importance toward the structural acoustic robustness of vehicles. The engine excitations variability levels are negligible, whereas the behaviour of both the engine mounting system and the body respectively show a moderate and high level of variability. The probabilistic numerical study has been carried out using Monte Carlo simulations applied to a noise synthesis model. The propagation of variability between level 1 and level 2 has been underlined on simplified examples. A first attempt of validation of booming noise inter variability is illustrated on an industrial case. An approximate analytical sensitivity analysis is shown and compared to finite difference approximations combined with Monte Carlo simulations

Dans un modèle qui peut s'avérer complexe et fortement non linéaire, les paramètres d'entrée, parfois en très grand nombre, peuvent être à l'origine d'une importante variabilité de la sortie. L'analyse de sensibilité globale est une approche stochastique permettant de repérer les principales sources d'incertitude du modèle, c'est-à-dire d'identifier et de hiérarchiser les variables d'entrée les plus influentes. De cette manière, il est possible de réduire la dimension d'un problème, et de diminuer l'incertitude des entrées. Les indices de Sobol, dont la construction repose sur une décomposition de la variance globale du modèle, sont des mesures très fréquemment utilisées pour atteindre de tels objectifs. Néanmoins, ces indices se basent sur la décomposition fonctionnelle de la sortie, aussi connue soue le nom de décomposition de Hoeffding. Mais cette décomposition n'est unique que si les variables d'entrée sont supposées indépendantes. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'extension des indices de Sobol pour des modèles à variables d'entrée dépendantes. Dans un premier temps, nous proposons une généralisation de la décomposition de Hoeffding au cas où la forme de la distribution des entrées est plus générale qu'une distribution produit. De cette décomposition généralisée aux contraintes d'orthogonalité spécifiques, il en découle la construction d'indices de sensibilité généralisés capable de mesurer la variabilité d'un ou plusieurs facteurs corrélés dans le modèle. Dans un second temps, nous proposons deux méthodes d'estimation de ces indices. La première est adaptée à des modèles à entrées dépendantes par paires. Elle repose sur la résolution numérique d'un système linéaire fonctionnel qui met en jeu des opérateurs de projection. La seconde méthode, qui peut s'appliquer à des modèles beaucoup plus généraux, repose sur la construction récursive d'un système de fonctions qui satisfont les contraintes d'orthogonalité liées à la décomposition généralisée. En parallèle, nous mettons en pratique ces différentes méthodes sur différents cas tests
A mathematical model aims at characterizing a complex system or process that is too expensive to experiment. However, in this model, often strongly non linear, input parameters can be affected by a large uncertainty including errors of measurement of lack of information. Global sensitivity analysis is a stochastic approach whose objective is to identify and to rank the input variables that drive the uncertainty of the model output. Through this analysis, it is then possible to reduce the model dimension and the variation in the output of the model. To reach this objective, the Sobol indices are commonly used. Based on the functional ANOVA decomposition of the output, also called Hoeffding decomposition, they stand on the assumption that the incomes are independent. Our contribution is on the extension of Sobol indices for models with non independent inputs. In one hand, we propose a generalized functional decomposition, where its components is subject to specific orthogonal constraints. This decomposition leads to the definition of generalized sensitivity indices able to quantify the dependent inputs' contribution to the model variability. On the other hand, we propose two numerical methods to estimate these constructed indices. The first one is well-fitted to models with independent pairs of dependent input variables. The method is performed by solving linear system involving suitable projection operators. The second method can be applied to more general models. It relies on the recursive construction of functional systems satisfying the orthogonality properties of summands of the generalized decomposition. In parallel, we illustrate the two methods on numerical examples to test the efficiency of the techniques

Class-Add, une procédure de sélection de variables basée sur une troncature k-additive de l'information mutuelle et sur une classification ascendante hiérarchique en pré-traitement Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Sed non risus. Suspendisse lectus tortor, dignissim sit amet, adipiscing nec, ultricies sed, dolor. Cras elementum ultrices diam. Maecenas ligula massa, varius a, semper congue, euismod non, mi. Proin porttitor, orci nec nonummy molestie, enim est eleifend mi, non fermentum diam nisl sit amet erat. Duis semper. Duis arcu massa, scelerisque vitae, consequat in, pretium a, enim. Pellentesque congue. Ut in risus volutpat libero pharetra tempor. Cras vestibulum bibendum augue. Praesent egestas leo in pede. Praesent blandit odio eu enim. Pellentesque sed dui ut augue blandit sodales

Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'analyse de variance pour des données discrètes issues du contrôle de qualité en microbiologie. Nous étudions tout d'abord la méthode d'analyse de variance actuellement utilisée, ses avantages, inconvénients, et limites. Nous proposons une première modélisation du problème par un modèle linéaire à deux facteurs fixes imbriqués. Nous utilisons la méthode d'analyse de déviance pour développer des tests de significativité des facteurs, qui s'avèrent efficaces sur des données d'essais interlaboratoires en microbiologie. Nous présentons ensuite une modélisation à facteurs aléatoires. Le caractère aléatoire des facteurs permet de caractériser la surdispersion des résultats de dénombrement en microbiologie, ce qui constitue l'un des objectifs principaux de ce travail. Le modèle développé correspond à un Modèle Linéaire Généralisé Hiérarchique Gamma-Poisson à trois facteurs aléatoires. Nous proposons alors une méthode d'estimation des effets fixes et aléatoires, ainsi que des paramètres de dispersion associés aux facteurs. Nous présentons des applications pratiques de cette méthode à des données d'essais interlaboratoires en microbiologie, qui prouvent l’ajustement du modèle aux données réelles. Nous proposons également une méthode de test de la significativité des facteurs, ainsi qu'une nouvelle méthode d'évaluation de la performance analytique des laboratoires participants à un essai. Nous présentons enfin une distribution presque-exacte du produit de variables aléatoires indépendantes de loi Gamma Généralisées, permettant d’effectuer des tests de détection de résultats de dénombrement aberrants
In this thesis, we propose an analysis of variance method for discrete data from quality control in microbiology. To identify the issues of this work, we start by studying the analysis of variance method currently used in microbiology, its benefits, drawbacks, and limits. We propose a first model to respond the problem, corresponding to a linear model with two nested fixed factors. We use the analyse of deviance method to develop significance tests, that proved to be efficient on data sets of proficiency testings in microbiology. We then introduce a new model involving random factors. The randomness of the factors allow to assess and to caracterize the overdispersion observed in results of counts from proficiency testings in microbiology, that is one of the main objectives of this work. The new model corresponds to a Gamma-Poisson Hierarchical Generalized Linear Model with three random factors. We propose a method based on this model to estimate dispersion parameters, fixed, and random effects. We show practical applications of this method to data sets of proficiency testings in microbiology, that prove the goodness of fit of the model to real data. We also develop significance tests of the random factors from this new model, and a new method to assess the performance of the laboratories taking part in a proficiency testing. We finally introduce a near-exact distribution for the product of independent generalized Gamma random variables, in order to characterize the intensity of the Poisson distribution of the model. This approximation, developped from a factorization of the characteristic function, is very precise and can be used to detect outliers