Literatura académica sobre el tema "Modèle linéaire à noyaux"

Le modèle économique linéaire «extraire-produire-consommer-jeter » semble avoir montré ses limites ces dernières années au profit d’un modèle s’inscrivant dans une démarche de développement, sinon durable, tout au moins soutenable.

La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.

Cette thèse considère le problème du filtrage non linéaire, c'est à dire l'estimation au cours du temps de l'état, indirectement observé, d'un système dynamique non linéaire. Ce type de problématique concerne une large gamme de modèles relatifs à divers domaines scientifiques. Une approche originale utilisant les noyaux de convolution et des simulations d'un grand nombre de variables aléatoires est développée. Le cas des modèles contenant des paramètres inconnus à estimer est aussi traité. Des propriétés théoriques de convergence sont établies pour ces nouvelles approches. Afin de compléter l'étude de nos techniques, des comparaisons avec les méthodes traditionnelles, notamment avec les différents filtres particulaires, sont réalisées en simulation. Puis nos nouvelles approches sont appliquées sur un problème réel, un bioréacteur de retraitement d'eaux usées. Les performances obtenues, sur données réelles, permettent d'apprécier la robustesse de la méthode par rapport aux erreurs de modèles et aux données de mauvaises qualités.

Mettre en oeuvre une procédure de mesure passe par la modélisation préalable du phénomène observé. Modéliser devient alors un objectif à part entière même s'il ne faut pas le décorréler de l'objectif de mesure. Au-delà de la construction et du choix de modèle, persiste le problème, à la fois théorique et pratique, de l'évaluation de la densité de probabilité (DDP) des paramètres du modèle retenu. Une fois cette DDP estimée, il faut pouvoir propager cette information statistique jusqu'à la grandeur d'intérêt appelée mesure. Cette mesure étant une fonction non-linéaire des paramètres du modèle. Ainsi, notre travail de recherche porte sur l'estimation de la DDP de la mesure. Pour ce faire, nous proposons une première approche fondée sur les méthodes de type bootstrap. Ces méthodes de simulation comme les méthodes traditionnelles de type Monte-Carlo, requièrent un temps de calcul significatif, cependant elles aboutissent à une très bonne précision sur la caractérisation statistique des systèmes de mesure. Par ailleurs, nous avons pu vérifier que la convergence de ce type de méthodes est plus rapide que celle de la méthode de Monte-Carlo Primitive (MCP). Un avantage certain du bootstrap est sa capacité à déterminer la nature des erreurs agissant sur le système de mesure, grâce à l'estimée de la DDP empirique des erreurs. En outre, l'optimisation de la convergence peut se atteindre en utilisant des schémas de pondération sur les erreurs ou bien, un schéma modifié du bootstrap itéré. Nous proposons aussi l'utilisation d'un schéma d'estimation robuste au cas des données aberrantes. Une deuxième approche est fondée sur l'échantillonnage par les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC), la caractérisation statistique selon ce point permet d'utiliser toute l'information a priori connue sur le système de mesure, en effectuant une reformulation du problème selon la règle de Bayes. L'échantillonnage de Gibbs et les algorithmes de Metropolis-Hastings ont été exploités dans ce travail. En ce qui concerne l'optimisation de la convergence du MCMC, on a adapté des algorithmes tels que le rééchantillonnage pondéré et le couplage de chaînes dans le temps rétrograde. En particulier, nous avons proposé un échantillonneur de Gibbs par simulation parfaite et un algorithme hybride par simulation parfaite. Une dernière approche au problème d'estimation de la mesure est construite à l'aide des méthodes d'estimation par noyaux. L'idée principale est fondée sur la caractérisation non-paramétrique de la DDP des erreurs, sachant qu'elle est inconnue. .
The characterization and modeling of an indirect measurement procedure is led by a set of previously observed data. The modeling task is it self a complex procedure which is correlated with the measurement objective. Far from model building and model selection, a theoretical and practical problem persists: What is the correct probability density function (PDF) of a parametric model? Once this PDF is approximated, the next step is to establish a mechanism to propagate this statistical information until the quantity of interest. In fact, such a quantity is a measurement estimate and it is a nonlinear function of the parametric model. The present work proposes some different methods to make statistical inferences about the measurement estimate. We propose a first approach based on bootstrap methods. Such methods are classical in statistical simulation together with Monte Carlo methods, and they require a significative time of calcul. However, the precision over the measurement PDF estimated by these methods is very good. On the other hand, we have verified that the bootstrap methods convergence is faster than the Primitive Monte Carlo's one. Another advantage of bootstrap is its capacity to determine the statistical nature of errors which perturb the measurement system. This is doing thanks to the empirical estimation of the errors PDF. The bootstrap convergence optimization could be achieved by smoothing the residuals or by using a modified iterated bootstrap scheme. More over, we propose to use robust estimation when outliers are present. The second approach is based on other sampling techniques called Markov Chain Monte Carlo (MCMC), the statistical inference obtained when using these methods is very interesting, since we can use all a priori information about the measurement system. We can reformulate the problem solution by using the Bayes rule. The Gibbs sampling and the Metropolis-Hastings algorithms were exploited in this work. We overcome to the MCMC convergence optimization problem by using a weighted resampling and coupling from the past (CFTP) schemes, moreover, we adapt such techniques to the measurement PDF approximation. The last proposed approach is based on the use of kernel methods. The main idea is founded on the nonparametric estimation of the errors PDF, since it is supposed unknown. Then, we optimize a criterion function based on the entropy of the errors' PDF, thus we obtain a minimum entropy estimator (MEE). The simulation of this estimation process by means of Monte Carlo, MCMC, or weighted bootstrap could led to us to construct a statistical approximation of the measurement population. .

Les technologies de sequençage en cellule unique mesurent des informations à l’échelle de chaque cellule d’une population. Les données issues de ces technologies présentent de nombreux défis : beaucoup d’observations en grande dimension et souvent parcimonieuses. De nombreuses expériences de biologie consistent à comparer des conditions.L’objet de la thèse est de développer un ensemble d’outils qui compare des échantillons de données issues des technologies de séquençage en cellule unique afin de détecter et décrire les différences qui existent. Pour cela, nous proposons d’appliquer les tests de comparaison de deux échantillons basés sur les méthodes à noyaux existants. Nous proposons de généraliser ces tests à noyaux pour les designs expérimentaux quelconques, ce test s’inspire du test de la trace de Hotelling- Lawley. Nous implémentons pour la première fois ces tests à noyaux dans un packageR et Python nommé ktest, et nos applications sur données simulées et issues d’expériences démontrent leurs performances. L’application de ces méthodes à des données expérimentales permet d’identifier les observations qui expliquent les différences détectées. Enfin, nous proposons une implémentation efficace de ces tests basée sur des factorisations matricielles de type Nyström, ainsi qu’un ensemble d’outils de diagnostic et d’interprétation des résultats pour rendre ces méthodes accessibles et compréhensibles par des nonspécialistes
Single-cell technologies generate data at the single-cell level. They are coumposed of hundreds to thousands of observations (i.e. cells) and tens of thousands of variables (i.e. genes). New methodological challenges arose to fully exploit the potentialities of these complex data. A major statistical challenge is to distinguish biological informationfrom technical noise in order to compare conditions or tissues. This thesis explores the application of kernel testing on single-cell datasets in order to detect and describe the potential differences between compared conditions.To overcome the limitations of existing kernel two-sample tests, we propose a kernel test inspired from the Hotelling-Lawley test that can apply to any experimental design. We implemented these tests in a R and Python package called ktest that is their first useroriented implementation. We demonstrate the performances of kernel testing on simulateddatasets and on various experimental singlecell datasets. The geometrical interpretations of these methods allows to identify the observations leading a detected difference. Finally, we propose a Nyström-based efficient implementationof these kernel tests as well as a range of diagnostic and interpretation tools

La résolution de grands systèmes linéaires creux est un élément essentiel des simulations numériques.Ces résolutions peuvent représenter jusqu’à 80% du temps de calcul des simulations.Une parallélisation efficace des noyaux d’algèbre linéaire creuse conduira donc à obtenir de meilleures performances. En mémoire distribuée, la parallélisation de ces noyaux se fait le plus souvent en modifiant leschéma numérique. Par contre, en mémoire partagée, un parallélisme plus efficace peut être utilisé. Il est doncimportant d’utiliser deux niveaux de parallélisme, un premier niveau entre les noeuds d’une grappe de serveuret un deuxième niveau à l’intérieur du noeud. Lors de l’utilisation de méthodes itératives en mémoire partagée,les graphes de tâches permettent de décrire naturellement le parallélisme en prenant comme granularité letravail sur une ligne de la matrice. Malheureusement, cette granularité est trop fine et ne permet pas d’obtenirde bonnes performances à cause du surcoût de l’ordonnanceur de tâches.Dans cette thèse, nous étudions le problème de la granularité pour la parallélisation par graphe detâches. Nous proposons d’augmenter la granularité des tâches de calcul en créant des agrégats de tâchesqui deviendront eux-mêmes des tâches. L’ensemble de ces agrégats et des nouvelles dépendances entre lesagrégats forme un graphe de granularité plus grossière. Ce graphe est ensuite utilisé par un ordonnanceur detâches pour obtenir de meilleurs résultats. Nous utilisons comme exemple la factorisation LU incomplète d’unematrice creuse et nous montrons les améliorations apportées par cette méthode. Puis, dans un second temps,nous nous concentrons sur les machines à architecture NUMA. Dans le cas de l’utilisation d’algorithmeslimités par la bande passante mémoire, il est intéressant de réduire les effets NUMA liés à cette architectureen plaçant soi-même les données. Nous montrons comment prendre en compte ces effets dans un intergiciel àbase de tâches pour ainsi améliorer les performances d’un programme parallèle
Solving large sparse linear system is an essential part of numerical simulations. These resolve can takeup to 80% of the total of the simulation time.An efficient parallelization of sparse linear kernels leads to better performances. In distributed memory,parallelization of these kernels is often done by changing the numerical scheme. Contrariwise, in sharedmemory, a more efficient parallelism can be used. It’s necessary to use two levels of parallelism, a first onebetween nodes of a cluster and a second inside a node.When using iterative methods in shared memory, task-based programming enables the possibility tonaturally describe the parallelism by using as granularity one line of the matrix for one task. Unfortunately,this granularity is too fine and doesn’t allow to obtain good performance.In this thesis, we study the granularity problem of the task-based parallelization. We offer to increasegrain size of computational tasks by creating aggregates of tasks which will become tasks themself. Thenew coarser task graph is composed by the set of these aggregates and the new dependencies betweenaggregates. Then a task scheduler schedules this new graph to obtain better performance. We use as examplethe Incomplete LU factorization of a sparse matrix and we show some improvements made by this method.Then, we focus on NUMA architecture computer. When we use a memory bandwidth limited algorithm onthis architecture, it is interesting to reduce NUMA effects. We show how to take into account these effects ina task-based runtime in order to improve performance of a parallel program

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux données fonctionnelles. La généralisation du modèle linéaire généralisé fonctionnel au modèle défini par des équations estimantes est étudiée. Nous obtenons un théorème du type théorème de la limite centrale pour l'estimateur considéré. Les instruments optimaux sont estimés, et nous obtenons une convergence uniforme des estimateurs. Nous nous intéressons ensuite à différents tests en données fonctionnelles. Il s'agit de tests non-paramétriques pour étudier l'effet d'une covariable aléatoire fonctionnelle sur un terme d'erreur, qui peut être directement observé comme une réponse ou estimé à partir d'un modèle fonctionnel comme le modèle linéaire fonctionnel. Nous avons prouvé, pour pouvoir mettre en oeuvre les différents tests, un résultat de réduction de la dimension qui s'appuie sur des projections de la covariable fonctionnelle. Nous construisons des tests de non-effet et d'adéquation en utilisant soit un lissage par un noyau, soit un lissage par les plus proches voisins. Un test d'adéquation dans le modèle linéaire fonctionnel est proposé. Tous ces tests sont étudiés d'un point de vue théorique et pratique
In this thesis, we are interested in the functional data. The problem of estimation in a model of estimating equations is studying. We derive a central limit type theorem for the considered estimator. The optimal instruments are estimated, and we obtain a uniform convergence of the estimators. We are then interested in various testing with functional data. We study the problem of nonparametric testing for the effect of a random functional covariate on an error term which could be directly observed as a response or estimated from a functional model like for instance the functional linear model. We proved, in order to construct the tests, a result of dimension reduction which relies on projections of the functional covariate. We have constructed no-effect tests by using a kernel smoothing or a nearest neighbor smoothing. A goodness-of-fit test in the functional linear model is also proposed. All these tests are studied from a theoretical and practical perspective

Mon travail de thèse s'intéresse aux méthodes statistiques et stratégies d'étude de la composante génétique de maladies complexes chez l'homme et spécifiquement de la Maladie de Parkinson (MP). Ces travaux sont principalement développés dans le cadre d'études d'association pan-génomiques dans deux contextes : détection de variants fréquents et détection de variants rares. Le criblage du génome entier (GWAS) est une stratégie d'étude optimale à condition de bien contrôler les niveaux des erreurs de type I et de type II. En effet, un grand nombre de tests statistiques sont réalisés ; des problèmes de stratification de population sont possibles et leurs effets doivent être contrôlés. Par ailleurs, malgré leurs tailles d'échantillon relativement importantes, les études GWAS, basées sur le test simple-marqueur, peuvent s'avérer individuellement peu puissantes pour détecter des variants génétiques fréquents à effets faibles. L'utilisation des tests multi-marqueur peut optimiser l'utilisation de la variabilité génétique et donc augmenter la puissance des études GWAS. Je me suis intéressé à l'étude de ces tests et spécifiquement le test " SNP-Set " basé sur la méthode statistique de noyau et le test haplotypique. J'ai étudié les aspects théoriques de ces tests et j'ai évalué leurs propriétés statistiques dans nos données empiriques de MP. Ainsi pour nos analyses de MP, j'ai développé des techniques d'imputations et de méta-analyses afin d'augmenter la couverture de la variabilité génétique et la taille d'échantillon. L'analyse d'association pour des variants rares présente plusieurs défis. Le test d'association simple-marqueur ne permet pas d'étudier tels variants et le coût des analyses à grande échelle de données de séquence reste prohibitif pour l'étude de maladies complexes. Notre design d'étude est une approche alternative qui repose sur la combinaison de données publiques de séquence aux données GWAS. Différents tests d'association pour l'étude de variants rares ont été récemment proposés mais leurs propriétés statistiques sont à ce jour mal connues. Par ailleurs, à l'échelle pan-génomique, les erreurs de type I et de type II de ces méthodes peuvent être influencées par certains facteurs comme la longueur du gène, l'hétérogénéité allélique dans le gène, le LD entre SNPs, le chevauchement entre gènes et la corrélation SNPs fréquents et maladie. J'ai évalué les propriétés statistiques de plusieurs de ces méthodes dans des données simulées et aussi dans nos données de MP. Nous montrons que plusieurs méthodes, basées sur le modèle linéaire mixte, sont mathématiquement équivalentes et que certaines sont des cas particuliers d'autres. En conclusion, nous avons développé des stratégies et méthodes d'analyse, combinant des approches complémentaires (Maladie commune-variant fréquent vs Maladie commune -variant rare) dans le but d'optimiser la caractérisation de la composante génétique de MP en particulier et de maladies complexes en générale
My thesis has focused on statistical methods and strategies to study the genetic components of complex human traits and especially of Parkinson's Disease (PD). My work was developed mainly in two contexts of genome wide association studies (GWAS): the detection of common variants and the detection of rare variants. GWAS is an optimal approach in which we have to control for the type I error and the type II error rates. Indeed, a large number of tests are performed. In addition, we must control for potential population stratification problems. Despite the large sample sizes in recent GWASs based on the single-marker test, they may have individually low power to detect common variants with small effects. The use of the multi-marker test may optimize the coverage of genetic variability and thus increase the power of GWAS. I have focused on the study of these tests, especially the "SNP-Set" test based on kernel machine regression and the haplotypic test. I studied the theoretical aspects of these tests and I evaluated the statistical properties in our empirical data for PD. In addition, in our analyses for PD, I developed imputation and meta-analysis techniques to increase the coverage of the genetic variability and the sample size. Association analysis for rare variants faces several challenges. The single marker test is not powerful to detect such variants and the cost of whole-genome sequence analyses for complex traits is still prohibitive. Our design is a cost-effective alternative which is based on the joint use of public sequence data and GWAS data. Several new tests have been proposed but, to date, their statistical properties are still unclear. On the genome-wide level, the type I error and the type II error rates may depend on several factors as gene length, allelic heterogeneity in the gene, LD between SNPs, overlap between genes and the correlation between the common variants and the trait. I evaluated the statistical properties of several methods in simulated data and also in our GWAS PD data. We show that several methods, based on the linear mixed model, are mathematically equivalent and some are special cases of others. In conclusion, we developed strategies and analytical methods which combine complementary approaches (Common Disease-Common Variant versus Common Disease-Rare Variant) to optimize the characterization of the genetic components of PD in particular and of complex traits in general

Notre étude est motivée par un problème d'évaluation de la biomasse, c'est à dire de la densité des œufs d'anchois à l'instant de ponte dans le golfe de Biscay-Gascogne. Les données sont les densités, c'est à dire les poids d' œufs d'anchois par unité de surface dans le golfe, collectées lors de la campagne d'échantillonnage de 1994. Le problème consiste à estimer la densité des œufs d'anchois au moment de leur ponte et le taux de mortalité. Jusqu'à présent, ce problème a été résolu en ajustant les données précédentes à un modèle classique de mortalité exponentielle. Notre analyse montre que ce modèle n'est pas adapté aux données à cause de la grande variation spatial de la densité d'œufs au moment de ponte. Or pour les données considérées, les densités A(tj,kj) des œufs au moment de ponte diffèrent de façon aléatoire selon les zones géographiques de kj ponte. Nous proposons de modéliser les A(tj,kj) comme un échantillon issu d'une variable aléatoire d'espérance a0 et ayant une densité de probabilité fA, ce qui conduit au modèle de mortalité étendue (EEM) suivant : Y (tj,kj) = A (tj,kj) e-z0tj +e(tj,kj) Le problème que nous avons à étudier alors est d'estimer les paramètres du modèle et la densité fA. Nous résolvons ce problème en deux étapes; nous commençons par estimer les paramètres par des techniques de régression, puis nous estimons la densité fA en combinant l'estimation non-paramétrique de densité, avec l'estimation du paramètre z0 et avec éventuellement une déconvolution de densités. Les résultats des études en simulations que nous réalisons corroborent les résultats théorique de la consistance
The motivation of this study is to evaluate the anchovy biomass, that is estimate the egg densities at the spawning time and the mortality rate. The data are the anchovy egg densities that are the egg weights by area unit, collected in the Gascogne bay. The problem we are faced is to estimate from these data the egg densities at the spawning time. Until now, this is done by using the classical exponential mortality model. However, such model is inadequate for the data under consideration because of the great spatial variability of the egg densities at the spawning time. They are samples of generated by a r.v whose mathematical expectation is a0 and the probability density function is fA. Therefore, we propose an extended exponential mortality model Y (tj,kj) = A (tj,kj) e-z0tj +e(tj,kj) where A(tj,kj) and e(tj,kj) are i.i.d, with the random variables A and e being assumed to be independent. Then the problem consists in estimating the mortality rate and the probability density of the random variable . We solve this semiparametric estimation problem in two steps. First, we estimate the mortality rate by fitting an exponential mortality model to averaged data. Second, we estimate the density fA by combining nonparametric estimation method with deconvolution technique and estimate the parameter z0. Theoretical results of consistence of these estimates are corroborated by simulation studies

Les techniques polyédriques permettent d’appliquer des analyses et transformations de code sur des structures multidimensionnelles telles que boucles imbriquées et tableaux. Elles sont en général restreintes aux programmes séquentiels dont le contrôle est affine et statique. Cette thèse consiste à les étendre à des programmes comportant par exemple des tests non analysables ou exprimant du parallélisme. Le premier résultat est l'extension de l’analyse de durée de vie et conflits mémoire, pour les scalaires et les tableaux, à des programmes à spécification parallèle ou approximée. Dans les travaux précédents sur l’allocation mémoire pour laquelle cette analyse est nécessaire, la notion de temps ordonne totalement les instructions entre elles et l’existence de cet ordre est implicite et nécessaire. Nous avons montré qu'il est possible de mener à bien de telles analyses sur un ordre partiel quelconque qui correspondra au parallélisme du programme étudié. Le deuxième résultat est d'étendre les techniques de repliement mémoire, basées sur les réseaux euclidiens, de manière à trouver automatiquement une base adéquate à partir de l'ensemble des conflits mémoire. Cet ensemble est fréquemment non convexe, cas qui était traité de façon insuffisante par les méthodes précédentes. Le dernier résultat applique les deux analyses précédentes au calcul par blocs "pipelinés" et notamment au cas de blocs de taille paramétrique. Cette situation donne lieu à du contrôle non-affine mais peut être traité de manière précise par le choix d’approximations adaptées. Ceci ouvre la voie au transfert efficace de noyaux de calculs vers des accélérateurs tels que GPU, FPGA ou autre circuit spécialisé
Polyhedral techniques enable the application of analysis and code transformations on multi-dimensional structures such as nested loops and arrays. They are usually restricted to sequential programs whose control is both affine and static. This thesis extend them to programs involving for example non-analyzable conditions or expressing parallelism. The first result is the extension of the analysis of live-ranges and memory conflicts, for scalar and arrays, to programs with parallel or approximated specification. In previous work on memory allocation for which this analysis is required, the concept of time provides a total order over the instructions and the existence of this order is an implicit requirement. We showed that it is possible to carry out such analysis on any partial order which match the parallelism of the studied program. The second result is to extend memory folding techniques, based on Euclidean lattices, to automatically find an appropriate basis from the set of memory conflicts. This set is often non convex, case that was inadequately handled by the previous methods. The last result applies both previous analyzes to "pipelined" blocking methods, especially in case of parametric block size. This situation gives rise to non-affine control but can be processed accurately by the choice of suitable approximations. This paves the way for efficient kernel offloading to accelerators such as GPUs, FPGAs or other dedicated circuit

Le but de notre travail est la modelisation electrique des composants actifs. Nous avons envisage deux types d'approches. La premiere est une approche analytique qui necessite la mise en uvre d'une methode d'optimisation. Nous avons choisi la methode du recuit simule qui permet de simuler un processus de minimisation d'une fonction en mettant en uvre le critere de metropolis-boltzmann. La seconde approche est plus abstraite: elle consiste a determiner, a partir de tables issues des mesures, des equations respectant un certain nombre de contraintes. On obtient un modele par table. Les methodes d'interpolation ne peuvent convenir pour notre probleme car les erreurs de mesures peuvent induire des erreurs importantes sur les derivees. Nous avons donc mis au point une methode de modelisation a partir de splines d'approximation exprimees dans la base des b-splines et dont les deux principales etapes sont d'une part le developpement d'un algorithme autoadaptatif permettant d'optimiser la repartition des mesures dans l'intervalle d'etude et d'autre part une approche parametrique du probleme. L'integration du modele dans des simulateurs montre la fiabilite de celui-ci et son association au concept de circuit parametrique equivalent permet de simplifier et d'accelerer la resolution de l'equation d'equilibrage harmonique

Cette thèse porte sur l'étude de modèles non linéaires issus de la mécanique quantique relativiste.Dans la première partie, nous démontrons à l'aide d'une méthode de tir l'existence d'une infinité de solutions d'équations de Dirac non linéaires provenant d'un modèle de hadrons et d'un modèle de la physique des noyaux.Dans la seconde partie, nous prouvons par des méthodes variationnelles l'existence d'un état fondamental et d'états excités pour deux modèles de la physique des hadrons. Par la suite, nous étudions la transition de phase reliant les deux modèles grâce à la Gamma-convergence.La dernière partie est consacrée à l'étude d'un autre modèle de hadrons dans lequel les fonctions d'onde des quarks sont parfaitement localisées. Nous énonçons quelques résultats préliminaires que nous avons obtenus.

Ce chapitre présente des outils numériques pour l’insertion d’une fissure discrète à partir d’un modèle d’endommagement continu. Ils permettent de déterminer où placer la discontinuité, quand l’insérer et enfin quelles sont les mesures à prendre pour pouvoir reprendre le calcul après insertion. L’auteur met en évidence l’intérêt de ces outils, leurs points communs et différences afin de guider le choix du lecteur.

Ce chapitre décrit les caractéristiques des tubes absorbeurs utilisés dans les centrales solaires à concentration linéaire. Ensuite, les récepteurs solaires actuels puis les concepts émergents pour centrales à tour sont présentés. Enfin, les différentes pertes thermiques sont détaillées, le rendement thermique est exprimé et un modèle thermique simple et rapide de récepteur solaire est proposé.

Nous proposons dans ce chapitre une nouvelle méthode de sélection de variables dans le modèle linéaire général tenant compte de la dépendance pouvant exister entre les colonnes de la matrice d’observations afin de l’appliquer à des données “-omiques” qui sont caractérisées par la présence d’une forte structure de dépendance. L’implémentation de la méthode est disponible dans le package R MultiVarSel.

Introduction u cours des deux derniers millénaires, il y a eu plusieurs façons de conserver, transmettre et même créer la connaissance ; la tradition orale, l’écrit manuscrit, l’écrit imprimé et l’écrit numérisé. La tradition orale et le manuscrit ont dominé pendant plus de 1400 ans, et ce, jusqu’à l’apparition du livre imprimé en 1451, résultant de l’invention mécanique de Gutenberg. Il faudra attendre un peu plus de 550 ans, avant que l’invention du support électronique déloge à son tour le livre imprimé, prenant une ampleur sans précédent grâce à la révolution numérique contemporaine, résultat du maillage des technologies de l’informatique, de la robotique et de la science des données. Les premières universités qui sont nées en Occident, au Moyen Âge, ont développé cette tradition orale de la connaissance tout en multipliant l’usage du manuscrit créant ainsi de véritables communautés de maîtres et d’étudiants ; la venue de l’imprimerie permettra la multiplication des universités où l’oral et l’écrit continueront de jouer un rôle déterminant dans la création et la transmission des connaissances même si le « support » a évolué du manuscrit à l’imprimé puis vers le numérique. Au cours de toutes ces années, le modèle de l’université s’est raffiné et perfectionné sur une trajectoire somme toute assez linéaire en élargissant son rôle dans l’éducation à celui-ci de la recherche et de l’innovation, en multipliant les disciplines offertes et les clientèles desservies. L’université de chaque ville universitaire est devenue une institution florissante et indispensable à son rayonnement international, à un point tel que l’on mesure souvent sa contribution par la taille de sa clientèle étudiante, l’empreinte de ses campus, la grandeur de ses bibliothèques spécialisées ; c’est toutefois la renommée de ses chercheurs qui consacre la réputation de chaque université au cours de cette longue trajectoire pendant laquelle a pu s’établir la liberté universitaire. « Les libertés universitaires empruntèrent beaucoup aux libertés ecclésiastiques » : Étudiants et maîtres, qu'ils furent, ou non, hommes d'Église, furent assimilés à des clercs relevant de la seule justice ecclésiastique, réputée plus équitable. Mais ils échappèrent aussi largement à la justice ecclésiastique locale, n'étant justiciables que devant leur propre institution les professeurs et le recteur, chef élu de l’université - ou devant le pape ou ses délégués. Les libertés académiques marquèrent donc l’émergence d'un droit propre, qui ménageait aux maîtres et aux étudiants une place à part dans la société. Ce droit était le même, à travers l'Occident, pour tous ceux qui appartenaient à ces institutions supranationales que furent, par essence, les premières universités. À la fin du Moyen Âge, l'affirmation des États nationaux obligea les libertés académiques à s'inscrire dans ce nouveau cadre politique, comme de simples pratiques dérogatoires au droit commun et toujours sujettes à révision. Vestige vénérable de l’antique indépendance et privilège octroyé par le prince, elles eurent donc désormais un statut ambigu » . La révolution numérique viendra fragiliser ce statut. En effet, la révolution numérique vient bouleverser cette longue trajectoire linéaire de l’université en lui enlevant son quasi monopole dans la conservation et le partage du savoir parce qu’elle rend plus facile et somme toute, moins coûteux l’accès à l’information, au savoir et aux données. Le numérique est révolutionnaire comme l’était l’imprimé et son influence sur l’université, sera tout aussi considérable, car cette révolution impacte radicalement tous les secteurs de l’économie en accélérant la robotisation et la numérisation des processus de création, de fabrication et de distribution des biens et des services. Ces innovations utilisent la radio-identification (RFID) qui permet de mémoriser et de récupérer à distance des données sur les objets et l’Internet des objets qui permet aux objets d’être reliés automatiquement à des réseaux de communications .Ces innovations s’entrecroisent aux technologies de la réalité virtuelle, à celles des algorithmiques intelligentes et de l’intelligence artificielle et viennent littéralement inonder de données les institutions et les organisations qui doivent alors les analyser, les gérer et les protéger. Le monde numérique est né et avec lui, a surgi toute une série de compétences radicalement nouvelles que les étudiants, les enseignants et les chercheurs de nos universités doivent rapidement maîtriser pour évoluer dans ce Nouveau Monde, y travailler et contribuer à la rendre plus humain et plus équitable. En effet, tous les secteurs de l’activité commerciale, économique, culturelle ou sociale exigent déjà clairement des connaissances et des compétences numériques et technologiques de tous les participants au marché du travail. Dans cette nouvelle logique industrielle du monde numérique, les gagnants sont déjà bien identifiés. Ce sont les fameux GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) suivis de près par les NATU (Netflix, Airbnb, Tesla et Uber) et par les géants chinois du numérique, les BATX (Baidu, Alibaba, Tenant et Xiaomi). Ces géants sont alimentés par les recherches, les innovations et les applications mobiles (APPs) créées par les partenaires de leurs écosystèmes regroupant, sur différents campus d’entreprises, plusieurs des cerveaux qui sont au cœur de cette révolution numérique. L’université voit donc remise en question sa capacité traditionnelle d’attirer, de retenir et de promouvoir les artisans du monde de demain. Son aptitude à former des esprits critiques et à contribuer à la transmission des valeurs universelles est également ébranlée par ce tsunami de changements. Il faut cependant reconnaître que les facultés de médecine, d’ingénierie et de sciences naturelles aux États-Unis qui ont développé des contacts étroits, abondants et suivis avec les hôpitaux, les grandes entreprises et l’administration publique et cela dès la fin du 19e siècle ont été plus en mesure que bien d’autres, de recruter et retenir les gens de talent. Elle ont énormément contribué à faire avancer les connaissances scientifiques et la scolarisation en sciences appliquées ..La concentration inouïe des Prix Nobel scientifiques aux États-Unis est à cet égard très convaincante . La révolution numérique contemporaine survient également au moment même où de grands bouleversements frappent la planète : l’urgence climatique, le vieillissement des populations, la « déglobalisation », les déplacements des populations, les guerres, les pandémies, la crise des inégalités, de l’éthique et des démocraties. Ces bouleversements interpellent les universitaires et c’est pourquoi leur communauté doit adopter une raison d’être et ainsi renouveler leur mission afin des mieux répondre à ces enjeux de la civilisation. Cette communauté doit non seulement se doter d’une vision et des modes de fonctionnement adaptés aux nouvelles réalités liées aux technologies numériques, mais elle doit aussi tenir compte de ces grands bouleversements. Tout ceci l’oblige à s’intégrer à des écosystèmes où les connaissances sont partagées et où de nouvelles compétences doivent être rapidement acquises. Le but de ce texte est de mieux cerner l’ampleur du défi que pose le monde numérique au milieu universitaire et de proposer quelques idées pouvant alimenter la réflexion des universitaires dans cette démarche d’adaptation au monde numérique. Or, ma conviction la plus profonde c’est que la révolution numérique aura des impacts sur nos sociétés et notre civilisation aussi grands que ceux provoqués par la découverte de l’imprimerie et son industrialisation au 15e siècle. C’est pourquoi la première section de ce document est consacrée à un rappel historique de la révolution de l’imprimerie par Gutenberg alors que la deuxième section illustrera comment les caractéristiques de la révolution numérique viennent soutenir cette conviction si profonde. Une troisième section fournira plus de détails sur le défi d’adaptation que le monde numérique pose aux universités alors que la quatrième section évoquera les contours du changement de paradigme que cette adaptation va imposer. La cinquième section servira à illustrer un scénario de rêves qui permettra de mieux illustrer l’ampleur de la gestion du changement qui guette les universitaires. La conclusion permettra de revenir sur quelques concepts et principes clefs pour guider la démarche vers l’action. L’université ne peut plus « être en haut et seule », elle doit être « au centre et avec » des écosystèmes de partenariats multiples, dans un modèle hybride physique/virtuel. C’est ainsi qu’elle pourra conserver son leadership historique de vigie du savoir et des connaissances d’un monde complexe, continuer d’établir l’authenticité des faits et imposer la nécessaire rigueur de la science et de l’objectivité.