Littérature scientifique sur le sujet « Analyse en séries temporelles »

RÉSUMÉL’approche des impulsions dominantes, dans la tradition de Brunner et Meltzer [1978], considère que les fluctuations économiques conjoncturelles sont dues à la composante non anticipée d’un ensemble d’impulsions explicites domestiques et étrangères. Bien que s’inscrivant dans cette approche, notre étude se propose de la reformuler dans un cadre statistique plus performant en utilisant les développements récents de l’économétrie des séries temporelles. L’analyse d’un modèle VAR incluant le PIB en volume, son déflateur, un agrégat monétaire, un indicateur des actions gouvernementales en matière de politique budgétaire, le prix des importations et la demande étrangère plaide en faveur d’une explication en termes d’impulsions multiples des fluctuations de l’économie française à court terme, et souligne l’importance de la prise en compte des chocs étrangers, et plus particulièrement des chocs de demande étrangère.

Cette étude présente l'application d'un modèle stochastique de prédiction de la température de l'eau en rivière. L'analyse porte sur les variations imputables aux conditions naturelles et sur une évaluation des performances du modèle une fois appliqué au ruisseau Catamaran au Nouveau-Brunswick (Canada). Ce modèle stochastique est développé selon l'approche de Box et Jenkins (1976) basée sur les séries temporelles des températures de l'eau et de l'air. Le modèle a été calibré avec des données de 1990. L'évaluation de performance comprend une analyse des séries résiduelles et le calcul des erreurs quadratiques moyennes. Les résultats montrent que l'erreur quadratique mensuelle varie de 0,42 °C en juillet 1990 (année de calibration) jusqu'à 2,96 °C en septembre 1992. Finalement, une discussion est menée pour souligner les avantages et les inconvénients relatifs à cette approche.

Abstract. L'objectif de cette étude est d'analyser les liens entre les indices climatiques et la variabilité des séries de précipitations et de débits. Afin de mieux comprendre la non stationnarité des différentes stations, les données de débits et de pluviométries utilisées concernent la station de Tortiya (1960–1996). Les indices climatiques couplés à ces séries sont l'indice NAO (North Atlantic Oscillation) et l'ENSO (El Niño – Southern Oscillation) sur la même période d'étude. La méthodologie a consisté à appliquer l'analyse et la cohérence en ondelettes sur les séries temporelles. Ces méthodes ont mis en évidence les modes de variabilité dans les séries chronologiques : le mode infra annuel, le mode annuel et le mode interannuel (1–2 ans; 2–4 ans; 4–8 ans). D'une part, les résultats montrent que la variabilité du signal est expliquée dans les hautes fréquences (6 mois à 1 an) dans les différentes séries chronologiques. À cette fréquence, c'est le mode annuel (1 an) qui enregistre toute la variabilité du signal comprise entre 30 % et 70 %. D'autre part, ce travail présente aussi des signaux sur d'autres fréquences et périodes assez faibles. L'analyse en ondelette a révélé que le signal dominant est très largement significatif au niveau du cycle annuel. Par ailleurs, l'usage de la cohérence en ondelettes entre les indices climatiques (ENSO, NAO) et les précipitations, indiquent une forte influence du NAO sur les séries pluviométriques et de débits.

La dynamique de la végétation des secteurs phytogéographiques est un paramètre clé pour la gestion durable des ressources végétales au Burkina Faso. Cette étude vise à mettre en évidence les changements affectant la productivité de la végétation au Burkina Faso sur la période 1999-2019. Les métriques de la phénologie de la végétation dont la valeur du maximum (Vmx) et la valeur moyenne (Vav) ont été extraites sur une série temporelle d’images FAPAR pour le calcul des variables statistiques. Les variables statistiques utilisées pour l’appréciation globale du changement de la production de la végétation sont le coefficient de variation, la pente des droites de tendance et l’anomalie standardisée (Z-score). Les résultats indiquent que de forts gains de la productivité de la végétation ont été observés dans le domaine sahélien et le secteur nord-soudanien. Cela est lié à l’expansion des zones de cultures et à une faible persistance des années de déficit de la production végétale sur la période de la nouvelle normale de précipitation (1991-2020). Cependant, le secteur sud-soudanien marqué par des formations ligneuses abondantes a enregistré de faibles gains de la production de la végétation. La cartographie utilisant les métriques du maximum et de la moyenne donne une tendance globale, mais ne fournit pas assez de détail sur le changement affectant les différentes bandes de végétation. Une combinaison des métriques phénologiques de la végétation au moyen de modèle construit sur la base de biomasse végétale collectée sur le terrain pourrait améliorer ces résultats de la cartographie de zones de changement des secteurs phytogéographiques.

A partir de séries de taux d’activité annuels par sexe et tranche d’âge ou trimestriels globaux, constitués spécialement pour la circonstance de 1967 à 1983, on estime des équations d’offre de travail où figurent comme variables explicatives des variables structurelles (temporelles, démographiques), des variables conjoncturelles reflétant la situation du moment (opinion des ménages sur la situation de l’emploi ou le climat général, «taux de chômage» des hommes adultes), enfin des variables institutionnelles (représentant les mesures politiques prises en direction des main-d’œuvre juvénile et âgée). D’autres éléments (salaires moyens réels, rapports de salaire, allocations de chômage rapportées au salaire moyen, tension sur le marché des biens...) sont testés mais ne sont pas retenus car non significatifs. La mesure de l’effet de flexion, c’est-à-dire de la sensibilité des taux d’activité à la situation conjoncturelle, est certes assez imprécise. Cependant, on peut avancer que l’effet du travailleur découragé l’emporte sur l’effet du travailleur additionnel et que l’ampleur du phénomène, sans être énorme, n’est pas négligeable : au maximum 150.000 personnes lors des mouvements les plus forts des taux d’activité, ceci pour la seule flexion conjoncturelle (c’est-à-dire en

Cet article analyse les recherches publiées dans la décennie 1989-1998 par des professeurs de faculté des secteurs des méthodes statistiques, de la méthodologie de la recherche et de la théorie psychométrique. Une recherche dans les bases de données et une correspondance directe avec les professeurs de faculté des départements de méthodologie de l’Espagne ont fourni une liste de 193 articles publiés dans ces larges secteurs par 82 professeurs de faculté. Ceux-ci et d’autres professeurs de faculté ont, en réalité, publié 931 articles dans la décennie analysée, mais 738 d’entre eux portaient sur des thèmes qui n’entraient pas dans le cadre de cette recension. Le classement et l’analyse de ces 193 articles ont fait ressortir les thèmes qui ont suscité le plus grand intérêt (psychophysique, théorie de la réponse à l’item, analyse de la variance, analyse séquentielle et méta-analyse), ainsi que d’autres thèmes qui ont reçu moins d’attention (échelonnement, analyse factorielle, séries temporelles et modèles structuraux). Un nombre important d’articles a traité également de diverses questions méthodologiques (logiciels, algorithmes, instrumentation et techniques). Une part substantielle de ce compte rendu est consacrée à la description des questions abordées dans ces 193 articles - dont la majorité est écrite en langue espagnole et publiée dans des revues espagnoles - et quelques références représentatives sont données.

Cette thèse est axée sur le problème de l'identification de modèles factoriels de séries temporelles et est à la rencontre des deux domaines de la Statistique, l'analyse des séries temporelles et l'analyse des données avec ses méthodes descriptives. La première étape de notre travail a pour but d'étendre à plusieurs séries temporelles discrètes, l'étude des composantes principales de Jenkins développée dans les années 70. Notre approche adapte l'analyse en composantes principales "classique" (ou ACP) aux séries temporelles en s'inspirant de la technique Singular Spectrum Analysis (ou SSA). Un principe est déduit et est appliqué au processus multidimensionnel générateur des séries. Une matrice de covariance à structure "remarquable" est construite autour de vecteurs al9;atoires décalés: elle exploite la chronologie, la stationnarité et la double dimension du processus. A l'aide de deux corollaires établis par Friedman B. dans les années 50 basés sur le produit tensoriel de matrices, et de propriétés de covariance des processus circulaires, nous approchons les éléments propres de la matrice de covariance. La forme générale des composantes principales de plusieurs séries temporelles est déduite. Dans le cas des processus "indépendants", une propriété des scores est établie et les composantes principales sont des moyennes mobiles des séries temporelles. A partir des résultats obtenus, une méthodologie est présentée permettant de construire des modèles factoriels de référence sur des ARMA vectoriels "indépendants". L'objectif est alors de projeter une nouvelle série dans un des modèles graphiques pour son identification et une première estimation de ses paramètres. Le travail s'effectue dans un cadre théorique, puis dans un cadre expérimental en simulant des échantillons de trajectoires AR(1) et MA(1) stationnaires, "indépendantes" et à coefficients symétriques. Plusieurs ACP, construites sur la matrice temporelle issue de la simulation, produisent de bonnes qualités de représentation des processus qui se regroupent ou s'opposent selon leur type en préservant la propriété des scores et la symétrie dans le comportement des valeurs propres. Mais, ces modèles factoriels reflètent avant tout la variabilité des bruits de la simulation. Directement basées sur les autocorrélations, de nouvelles ACP donnent de meilleurs résultats quels que soient les échantillons. Un premier modèle factoriel de référence est retenu pour des séries à forts coefficients. La description et la mesure d'éventuels changements structurels conduisent à introduire des oscillateurs, des fréquences et des mesures entropiques. C'est l'approche structurelle. Pour établir une possible non-linéarité entre les nombreux critères et pour augmenter la discrimination entre les séries, une analyse des correspondances multiples suivie d'une classification est élaborée sur les entropies et produit un deuxième modèle de référence avec trois classes de processus dont celle des processus à faibles coefficients. Ce travail permet également d'en déduire une méthode d'analyse de séries temporelles qui combine à la fois, l'approche par les autocorrélations et l'approche par les entropies, avec une visualisation par des méthodes factorielles. La méthode est appliquée à des trajectoires AR(2) et MA(2) simulées et fournit deux autres modèles factoriels de référence.

Le CAPM est une représentation stylisée de la rentabilité attendue des titres sur les marchés boursiers, mais comme plusieurs des hypothèses centrales du modèle ne tiennent pas lors d’analyses empiriques, sa pertinence en ce qui a trait aux paramètres prisés sur les marchés est limitée. L’objectif de ce mémoire est d’analyser s’il y a présence d’une prime de risque idiosyncrasique, de mesurer celle-ci et de voir si elle a un pouvoir explicatif significatif. Nous trouvons que les titres ayant les plus hauts risques idiosyncrasiques obtiennent des rendements le mois suivant de 1,18 à 1,98 point de pourcentage inférieur aux titres les moins risqués. En contrôlant pour la capitalisation boursière, l’effet persiste et le risque idiosyncrasique semble être un meilleur prédicteur du rendement d’une firme que la taille de celle-ci.

Comprendre la dynamique et le comportement des mouvements gravitaires est essentiel dans l’anticipation de catastrophes naturelles et donc dans la protection des infrastructures et des personnes. Plusieurs techniques géodésiques apportent déjà des informations sur les champs de déplacement / déformation des pentes instables, techniques qui permettent d’analyser les propriétés géométriques des masses en mouvement et le comportement mécanique des pentes. En combinant des séries temporelles d’images optiques terrestres et ces techniques classiques, la quantité d’informations collectées est densifiée et répartie dans l’espace. Les capteurs passifs numériques sont de plus en plus utilisés pour la détection et la surveillance de mouvements gravitationnels. Ils fournissent à la fois des informations qualitatives, telles que la détection des changements de surface, et une caractérisation quantitative, telle que la quantification du déplacement du sol par des techniques de corrélation d’images. Notre approche consiste à analyser des séries chronologiques d’images terrestres provenant soit d’une seule caméra fixe, soit de caméras stéreoscopiques, ces dernières permettant d’obtenir des informations redondantes et complémentaires. Les séries temporelles sont traitées pour détecter les zones dans lesquelles le comportement cinématique est homogène. Les propriétés de la pente, telles que le volume de glissement et l’épaisseur de la masse en mouvement, font partie des résultats de l’analyse afin d’obtenir une vue d’ensemble aussi complète que possible. Ces travaux sont présentés au travers de l’analyse de quatre glissements de terrain situés dans les Alpes françaises. Ils interviennent dans le cadre d’une convention CIFRE/ANRT entre la société SAGE - Société Alpine de GEotechnique (Gières, France) et l’IPGS – Institut de Physique du Globe de Strasbourg / CNRS UMR 7516 (Strasbourg, France)
Understanding the dynamics and the behavior of gravitational slope movements is essential to anticipate catastrophic failures and thus to protect lives and infrastructures. Several geodetic techniques already bring some information on the displacement / deformation fields of the unstable slopes. These techniques allow the analysis of the geometrical properties of the moving masses and of the mechanical behavior of the slopes. By combining time series of passive terrestrial imagery and these classical techniques, the amount of collected information is densified and spatially distributed. Digital passive sensors are increasingly used for the detection and the monitoring of gravitational motion. They provide both qualitative information, such as the detection of surface changes, and a quantitative characterization, such as the quantification of the soil displacement by correlation techniques. Our approach consists in analyzing time series of terrestrial images from either a single fixed camera or pair-wise cameras, the latter to obtain redundant and additional information. The time series are processed to detect the areas in which the Kinematic behavior is homogeneous. The slope properties, such as the sliding volume and the thickness of the moving mass, are part of the analysis results to obtain an overview which is as complete as possible. This work is presented around the analysis of four landslides located in the French Alps. It is part of a CIFRE/ANRT agreement between the SAGE Society - Société Alpine de Géotechnique (Gières, France) and the IPGS - Institut de Physique du Globe de Strasbourg / CNRS UMR 7516 (Strasbourg, France)

Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons à la qualité des informations récoltées par des capteurs sur le web. Ces données forment des séries de données temporelles qui sont incomplètes et imprécises, et sont sur des échelles quantitatives peu comparables. Dans ce contexte, nous nous intéressons plus particulièrement à la variabilité et la stabilité de ces séries temporelles. Nous proposons deux approches pour les quantifier. La première se base sur une représentation à l'aide des quantiles, la seconde est une approche floue. A l'aide de ces indicateurs, nous proposons un outil de visualisation interactive dédié à l'analyse de la qualité des récoltes effectuées par les capteurs. Ce travail s'inscrit dans une collaboration CIFRE avec la société Kantar
This thesis focuses on the quality of the information collected by sensors on the web. These data form time series that are incomplete, imprecise, and are on quantitative scales that are not very comparable. In this context, we are particularly interested in the variability and stability of these time series. We propose two approaches to quantify them. The first is based on a representation using quantiles, the second is a fuzzy approach. Using these indicators, we propose an interactive visualization tool dedicated to the analysis of the quality of the harvest carried out by the sensors. This work is part of a CIFRE collaboration with Kantar

Les recherches actuelles en analyse des séries temporelles montrent qu'il existe des approches formelles insuffisantes pour modéliser les dépendances de plusieurs séries temporelles ou de séries temporelles co-évolutives à mesure qu'elles changent au fil du temps. Dans cette thèse, nous développons une approche formelle pour analyser la temporalité et l'évolution des dépendances via les définitions de sous-séries temporelles, où une sous-série temporelle est un segment des données de la série temporelle originale. Nous concevons une approche basée sur le principe des fenêtres glissantes pour analyser la nature temporelle et les changements de dépendance entre les séries temporelles évolutives. Plus précisément, chaque sous-série temporelle est analysée indépendamment pour comprendre les dépendances locales et comment ces dépendances se déplacent à mesure que la fenêtre avance dans le temps. Cela nous permet donc de modéliser l'évolution temporelle des dépendances avec une granularité plus fine. Nos contributions relatives à la modélisation des dépendances soulignent l'importance de comprendre les interconnexions dynamiques entre plusieurs séries temporelles qui évoluent ensemble au fil du temps. L'objectif principal est de développer des techniques robustes qui peuvent capturer efficacement ces dépendances évolutives, améliorant ainsi l'analyse et la prévision de systèmes complexes tels que les marchés financiers, les systèmes climatiques et d'autres domaines générant de volumineuses données de séries temporelles. La thèse explore l'utilisation de modèles autorégressifs et propose des méthodes innovantes pour identifier et modéliser ces dépendances, en abordant les limitations des méthodes traditionnelles qui négligent souvent les dynamiques temporelles et l'évolutivité nécessaires pour gérer de grands ensembles de données. Un aspect central de la recherche est le développement d'une approche en deux étapes pour détecter et modéliser les effets évolutifs dans plusieurs séries temporelles. La première étape consiste à identifier des motifs pour recréer des variations de séries sur diverses périodes en utilisant des modèles linéaires finis. Cette étape est cruciale pour capturer les dépendances temporelles au sein des données. En exploitant une séquence de graphes bipartites, l'étude modélise le changement à travers plusieurs séries temporelles, reliant des dépendances répétitives et nouvelles à différentes durées temporelles dans les sous-séries. Cette approche simplifie non seulement le processus d'identification des dépendances, mais fournit également une solution évolutive pour analyser de grands ensembles de données, comme démontré par des expériences avec, par exemple, des données de marché financier du monde réel. La thèse souligne en outre l'importance de l'interprétabilité dans la modélisation des séries temporelles co-évolutives. En intégrant des grands modèles de langage (LLM) et des techniques contextuelles, la recherche améliore la compréhension des facteurs sous-jacents qui conduisent aux changements dans les données de séries temporelles. Cette interprétabilité est obtenue grâce à la construction de graphes temporels et à la sérialisation de ces graphes en langage naturel, fournissant des informations claires et complètes sur les dépendances et les interactions au sein des données. La combinaison de modèles autorégressifs et de LLM permet de générer des prévisions plausibles et interprétables, rendant l'approche adaptée aux applications du monde réel où la confiance et la clarté des résultats des modèles sont primordiales
Current research in time series analysis shows that there are insufficient formal approaches for modelling the dependencies of multiple or co-evolving time series as they change over time. In this dissertation, we develop a formal approach for analysing the temporality and evolution of dependencies via the definitions of sub-time series, where a sub-time series is a segment of the original time series data. In general, we design an approach based on the principle of sliding windows to analyse the temporal nature and dependency changes between evolving time series. More precisely, each sub-time series is analysed independently to understand the local dependencies and how these dependencies shift as the window moves forward in time. This, therefore, allows us to model the temporal evolution of dependencies with finer granularity. Our contributions relating to the modelling of dependencies highlight the significance of understanding the dynamic interconnections between multiple time series that evolve together over time. The primary objective is to develop robust techniques to effectively capture these evolving dependencies, thereby improving the analysis and prediction of complex systems such as financial markets, climate systems, and other domains generating voluminous time series data. The dissertation explores the use of autoregressive models and proposes novel methods for identifying and modelling these dependencies, addressing the limitations of traditional methods that often overlook the temporal dynamics and scalability required for handling large datasets. A core aspect of the research is the development of a two-step approach to detect and model evolving effects in multiple time series. The first step involves identifying patterns to recreate series variations over various time intervals using finite linear models. This step is crucial for capturing the temporal dependencies within the data. By leveraging a sequence of bipartite graphs, the study models change across multiple time series, linking repetitive and new dependencies at varying time durations in sub-series. This approach not only simplifies the process of identifying dependencies but also provides a scalable solution for analysing large datasets, as demonstrated through experiments with, for example, real-world financial market data. The dissertation further emphasises the importance of interpretability in modelling co-evolving time series. By integrating large language models (LLMs) and context-aware techniques, the research enhances the understanding of the underlying factors driving changes in time series data. This interpretability is achieved through the construction of temporal graphs and the serialisation of these graphs into natural language, providing clear and comprehensive insights into the dependencies and interactions within the data. The combination of autoregressive models and LLMs enables the generation of plausible and interpretable predictions, making the approach suitable for real-world applications where trust and clarity in model outputs are paramount

Le problème des données manquantes a été abordé en introduisant les processus modulés en amplitude. Les propriétés de type ergodique (ergodicité au k-ième degré) sont étudiées dans le cadre des processus asymptotiquement stationnaires. Dans le domaine non paramétrique on étudie la consistance de deux estimateurs de la fonction de covariance et la variance asymptotique de l'un deux. On propose ensuite une méthode générale d'estimation de la fonction de densité spectrale du processus étudié. L'estimateur obtenu est étudié du point de vue biais et variance asymptotiques. Des méthodes d'estimation paramétrique, basées sur le périodogramme et du maximum de vraisemblance, sont aussi présentées

Dans ce travail, nous analysons les relations d'interdépendance qui existent entre les prix des métaux non ferreux (aluminium, cuivre, zinc, plomb, étain) d'une part et entre ces prix et l'ensemble des variables macro-économiques d'autre part. Pour cela, nous recourons dans un premier temps à des méthodes économétriques univariées afin de répondre aux différentes questions concernant l'hypothèse d'efficience informationnelle, les tests de mémoire longue et la structure sous-jacente aux variations des prix (stochastique, déterministe). Nous proposons ensuite une modélisation de type ARMA avec erreurs GARCH. Les qualités prédictives de cette modélisation sont comparées au modèle simple de marche aléatoire. Dans un deuxième temps, nous utilisons plusieurs approches multivariées pour vérifier l'existence d'un facteur commun dans les séries de prix. L'utilisation de l'analyse dynamique à facteur nous permet d'isoler ce facteur et de mesurer son importance quantitative par rapport aux variables de prix. Pour identifier ce facteur, nous recourons à un grand nombre de variables macro-économiques telles que l'indice de la production industrielle, l'indice de prix de consommation et de stock et les taux de change. L'étude de corrélation, l'approche de Pindck et Rotemberg et l'analyse de causalité ont montré que les fluctuations du facteur commun peuvent être dues à la production industrielle des principaux pays de l'OCDE et aux indices de prix de stock du Japon, des Etats-Unis et de la France.

Durant les dernières décennies, les satellites n'ont cessé d'acquérir des images de haute résolution de beaucoup de sites d'observation de la Terre. De nouveaux produits sont apparus avec ce processus d'acquisition intensif : les séries temporelles d'images satellites de haute résolution. Elles représentent un important volume de données dont le riche contenu informatif est susceptible d'intéresser un large panel d'applications nouvelles. Cette thèse présente un concept de fouille d'information qui permet l'apprentissage de structures spatio-temporelles contenues dans les séquences d'images, l'objectif étant l'interprétation et la recherche probabiliste de phénomènes dans l'espace et le temps. Les connaissances expertes d'un utilisateur conduisent le processus d'apprentissage, via la communication d'exemples et de contre exemples. Les fondements théoriques de ce concept se situent à l'interface de l'inférence bayésienne et entropique, des modèles stochastiques et de la cognition visuelle. Le concept emploie une modélisation hiérarchique bayésienne du contenu des séquences d'images, qui permet de lier les intérêt des utilisateurs aux différentes structures spatio-temporelles. La hiérarchie comprend deux principales phases d'apprentissage : l'inférence non supervisé d'un graphe de trajectoires de clusters dynamiques et, basé sur ce graphe, l'apprentissage interactif d'étiquettes sémantiques associées aux structures spatio-temporelles contenues dans la scène dynamique. Les algorithmes et méthodes développés sont intégrés dans un système de fouille visuelle d'information. Ce système représente un outil entièrement novateur pour l'exploitation du contenu des séries temporelles d'images satellites de haute résolution. Les expériences effectuées avec une série temporelles d'images SPOT démontrent les capacités du système dans la compréhension de scènes dynamiques.

Dans un grand éventail d'applications allant des sciences du climat à la finance, des événements extrêmes avec une probabilité loin d'être négligeable peuvent se produire, entraînant des conséquences désastreuses. Les extrêmes d'évènements climatiques tels que le vent, la température et les précipitations peuvent profondément affecter les êtres humains et les écosystèmes, entraînant des événements tels que des inondations, des glissements de terrain ou des vagues de chaleur. Lorsque l'emphase est mise sur l'étude de variables mesurées dans le temps sur un grand nombre de stations ayant une localisation spécifique, comme les variables mentionnées précédemment, le partitionnement de variables devient essentiel pour résumer et visualiser des tendances spatiales, ce qui est crucial dans l'étude des événements extrêmes. Cette thèse explore plusieurs modèles et méthodes pour partitionner les variables d'un processus stationnaire multivarié, en se concentrant sur les dépendances extrémales.Le chapitre 1 présente les concepts de modélisation de la dépendance via les copules, fondamentales pour la dépendance extrême. La notion de variation régulière est introduite, essentielle pour l'étude des extrêmes, et les processus faiblement dépendants sont abordés. Le partitionnement est discuté à travers les paradigmes de séparation-proximité et de partitionnement basé sur un modèle. Nous abordons aussi l'analyse non-asymptotique pour évaluer nos méthodes dans des dimensions fixes.Le chapitre 2 est à propos de la dépendance entre valeurs maximales est cruciale pour l'analyse des risques. Utilisant la fonction de copule de valeur extrême et le madogramme, ce chapitre se concentre sur l'estimation non paramétrique avec des données manquantes. Un théorème central limite fonctionnel est établi, démontrant la convergence du madogramme vers un processus Gaussien tendu. Des formules pour la variance asymptotique sont présentées, illustrées par une étude numérique.Le chapitre 3 propose les modèles asymptotiquement indépendants par blocs (AI-blocs) pour le partitionnement de variables, définissant des clusters basés sur l'indépendance des maxima. Un algorithme est introduit pour récupérer les clusters sans spécifier leur nombre à l'avance. L'efficacité théorique de l'algorithme est démontrée, et une méthode de sélection de paramètre basée sur les données est proposée. La méthode est appliquée à des données de neurosciences et environnementales, démontrant son potentiel.Le chapitre 4 adapte des techniques de partitionnement pour analyser des événements extrêmes composites sur des données climatiques européennes. Les sous-régions présentant une dépendance des extrêmes de précipitations et de vitesse du vent sont identifiées en utilisant des données ERA5 de 1979 à 2022. Les clusters obtenus sont spatialement concentrés, offrant une compréhension approfondie de la distribution régionale des extrêmes. Les méthodes proposées réduisent efficacement la taille des données tout en extrayant des informations cruciales sur les événements extrêmes.Le chapitre 5 propose une nouvelle méthode d'estimation pour les matrices dans un modèle linéaire à facteurs latents, où chaque composante d'un vecteur aléatoire est exprimée par une équation linéaire avec des facteurs et du bruit. Contrairement aux approches classiques basées sur la normalité conjointe, nous supposons que les facteurs sont distribués selon des distributions de Fréchet standards, ce qui permet une meilleure description de la dépendance extrémale. Une méthode d'estimation est proposée garantissant une solution unique sous certaines conditions. Une borne supérieure adaptative pour l'estimateur est fournie, adaptable à la dimension et au nombre de facteurs
In a wide range of applications, from climate science to finance, extreme events with a non-negligible probability can occur, leading to disastrous consequences. Extremes in climatic events such as wind, temperature, and precipitation can profoundly impact humans and ecosystems, resulting in events like floods, landslides, or heatwaves. When the focus is on studying variables measured over time at numerous specific locations, such as the previously mentioned variables, partitioning these variables becomes essential to summarize and visualize spatial trends, which is crucial in the study of extreme events. This thesis explores several models and methods for partitioning the variables of a multivariate stationary process, focusing on extreme dependencies.Chapter 1 introduces the concepts of modeling dependence through copulas, which are fundamental for extreme dependence. The notion of regular variation, essential for studying extremes, is introduced, and weakly dependent processes are discussed. Partitioning is examined through the paradigms of separation-proximity and model-based clustering. Non-asymptotic analysis is also addressed to evaluate our methods in fixed dimensions.Chapter 2 study the dependence between maximum values is crucial for risk analysis. Using the extreme value copula function and the madogram, this chapter focuses on non-parametric estimation with missing data. A functional central limit theorem is established, demonstrating the convergence of the madogram to a tight Gaussian process. Formulas for asymptotic variance are presented, illustrated by a numerical study.Chapter 3 proposes asymptotically independent block (AI-block) models for partitioning variables, defining clusters based on the independence of maxima. An algorithm is introduced to recover clusters without specifying their number in advance. Theoretical efficiency of the algorithm is demonstrated, and a data-driven parameter selection method is proposed. The method is applied to neuroscience and environmental data, showcasing its potential.Chapter 4 adapts partitioning techniques to analyze composite extreme events in European climate data. Sub-regions with dependencies in extreme precipitation and wind speed are identified using ERA5 data from 1979 to 2022. The obtained clusters are spatially concentrated, offering a deep understanding of the regional distribution of extremes. The proposed methods efficiently reduce data size while extracting critical information on extreme events.Chapter 5 proposes a new estimation method for matrices in a latent factor linear model, where each component of a random vector is expressed by a linear equation with factors and noise. Unlike classical approaches based on joint normality, we assume factors are distributed according to standard Fréchet distributions, allowing a better description of extreme dependence. An estimation method is proposed, ensuring a unique solution under certain conditions. An adaptive upper bound for the estimator is provided, adaptable to dimension and the number of factors

Ce chapitre propose une analyse du besoin de sémantique descriptive pour les séries chronologiques issues de l’observation de la Terre par télédétection. Il propose un état de l’art des métriques, des mesures de similarités, des méthodes d’extraction de caractéristiques spécifiques à la classification des séries chronologiques d’images de télédétection.

Dans ce chapitre, nous considèrerons le problème de la détection de changements dans une série chronologique d'images SAR (radar à synthèse d'ouverture) polarimétriques à l'aide de la représentation en covariance de données SAR polarimétriques multivisées. Les pixels seront alors représentés par des matrices hermitiennes complexes suivant une distribution de Wishart. La chaîne de détection de changements consiste en un test omnibus destiné à tester l'égalité sur la totalité du laps de temps, puis en une factorisation permettant d'évaluer individuellement les dates où un changement a eu lieu. La méthode est aisément étendue à la détection de changements de zones "homogènes", et nous introduisons enfin un concept pour le changement directionnel utilisant la relation d'ordre de Lowner.

Ce chapitre traite des méthodes d’analyse de séries chronologiques denses en télédétection. Il présente les principales exigences en termes de prétraitements des données, puis un aperçu des quatre principaux axes en détection de changement basée sur l'analyse de séries chronologiques denses : carte de classification, classification de trajectoire, frontières statistiques et approches d'ensemble. Il fournit aussi les détails sur deux des algorithmes les plus largement utilisés dans ce contexte d’analyse. Il aborde également la question de l'apprentissage profond pour la télédétection, en détaillant trois types d'architectures de réseau adaptées à l'analyse de séries chronologiques d'images satellitaires : les réseaux de neurones récurrents, les réseaux de neurones convolutifs et les modèles hybrides combinant ces deux derniers modèles de réseau.

Ce chapitre traite l'extraction d'attributs à partir d'ondelettes et de filtres ConvNet (réseaux de neurones à convolution) pour l'analyse non supervisée de séries chronologiques d'images. Nous exploitons les capacités des ondelettes et des filtres neuro-convolutifs à capturer des propriétés d'invariance non-triviales, ainsi que les nouvelles solutions de centroïdes proposées dans ce chapitre, pour l'analyse d'attributs de hauts niveaux par entropie relative. La détection d'anomalies et le clustering fonctionnel d'évolution sont développés à partir de ce cadre.

Ce chapitre traite le problème de la génération d'une carte de classification à partir d'images de télédétection. Il propose une approche d’analyse basée sur plusieurs quad-arbres en cascade pour résoudre le problème difficile de la fusion multicapteur, multifréquence et multirésolution, à des fins de classification de séries chronologiques d’images.

Cette étude porte sur une des innovations contemporaines liées à l’économie de la publication scientifique : les accords dits transformants, un objet relativement circonscrit au sein des relations entre consortiums de bibliothèques et éditeurs scientifiques, et temporellement situé entre 2015 et 2020. Ce type d’accords a pour objectif affiché d’organiser la transition du modèle traditionnel de l’abonnement à des revues (souvent proposées par regroupements thématiques ou collections) vers celui de l’accès ouvert en opérant une réaffectation des budgets qui y sont consacrés. Notre travail d’analyse sociologique constitue une première étude systématique de cet objet, fondée sur la recension de 197 accords. Le corpus ainsi constitué inclut des accords caractérisés par la coprésence d’une composante d’abonnement et d’une composante de publication en accès ouvert, même minimale (« jetons » de publication offerts, réduction sur les APC...). En conséquence, ont été exclus de l’analyse les accords portant uniquement sur du financement centralisé de publication en accès ouvert, que ce soit avec des éditeurs ne proposant que des revues avec paiement par l’auteur (PLOS, Frontiers, MDPI...) ou des éditeurs dont une partie du catalogue est constitué de revues en accès ouvert. L’accord le plus ancien de notre corpus a été signé en 2010, les plus récents en 2020 – les accords ne commençant qu’en 2021, même annoncés au cours de l’étude, n’ont pas été retenus. Plusieurs résultats se dégagent de notre analyse. Tout d’abord, on note une grande diversité des acteurs impliqués avec 22 pays et 39 éditeurs, même si certains consortiums (Pays-Bas, Suède, Autriche, Allemagne) et éditeurs (CUP, Elsevier, RSC, Springer) en ont signé beaucoup plus que d’autres. Ensuite, la durée des accords, comprise entre une et six années, révèle une distribution très inégalitaire, avec plus de la moitié des accords (103) signés pour 3 ans, ainsi qu’une faible proportion pour 4 ans ou plus (22 accords). Enfin, en dépit d’appels répétés à la transparence, moins de la moitié des accords (96) ont un texte accessible au moment de cette étude, sans qu’on puisse observer une tendance récente à une plus grande disponibilité. L’analyse montre également des degrés d’ouverture très variables, allant d’une simple information sur le répertoire ESAC en passant par la mise à disposition d’un format annotable jusqu’à l’attribution d’un DOI et d’une licence de réutilisation (CC-BY), en incluant le détail des sommes monétaires. Parmi les 96 accords disponibles, dont 47 signés en 2020, 62 ont fait l’objet d’une analyse en profondeur. C’est à notre connaissance la première analyse à cette échelle, sur un type de matériel non seulement inédit, mais qui était auparavant soumis à des clauses de confidentialité. Fondée sur une lecture minutieuse, l’étude décrit de manière fine leurs propriétés, depuis la matérialité du document jusqu’aux formules financières, en passant par leur morphologie et l’ensemble des droits et devoirs des parties. Les contenus des accords sont donc analysés comme une collection dont nous cherchons à déterminer les points communs et les variations, à travers des codages explicites sur certaines de leurs caractéristiques. L’étude pointe également des incertitudes, et notamment leur caractère « transitionnel », qui demeure fortement discuté. D’un point de vue morphologique, les accords montrent une grande diversité en matière de taille (de 7 à 488 pages) et de structure. Néanmoins, par définition, ils articulent tous deux objets essentiels : d’une part, les conditions de réalisation d’une lecture d’articles de revues, sous forme d’abonnement, mêlant des préoccupations d’accès et de sécurité ; d’autre part, les modalités de publication en accès ouvert, articulant la gestion d’un nouveau type de workflow à toute une série d’options possibles. Parmi ces options, mentionnons notamment le périmètre des revues considérées (hybrides et/ou accès ouvert), les licences disponibles, le degré d’obligation de cette publication, les auteurs éligibles ou le volume d’articles publiables. L’un des résultats les plus importants de cette analyse approfondie est la mise au jour d’un découplage presque complet, au sein même des accords, entre l’objet abonnement et l’objet publication. Bien entendu, l’abonnement est systématiquement configuré dans un monde fermé, soumis à paiement qui déclenche des séries d’identification des circulations légitimes tant du contenu informationnel que des usagers. Il insiste notamment sur les interdictions de réutilisation ou même de copie des articles scientifiques. À l’opposé, la publication en accès ouvert est attachée à un monde régi par l’accès gratuit au contenu, ce qui induit des préoccupations de gestion du workflow et des modalités d’accessibilité. De plus, les différents éléments constitutifs de ces objets contractuels ne sont pas couplés : d’un côté, les lecteurs sont constitués de l’ensemble des membres des institutions abonnées, de l’autre, seuls les auteurs correspondants (« corresponding authors ») sont concernés ; les listes de revues accessibles à la lecture et celles réservées à la publication en accès ouvert sont le plus souvent distinctes ; les workflows ont des objectifs et des organisations matérielles totalement différentes, etc. L’articulation entre les deux objets contractuels relève uniquement d’une formule de distribution financière qui, outre des combinaisons particulières entre l’un et l’autre, permet d’attribuer des étiquettes distinctes aux accords (offset agreement, publish & read, read & publish, read & free articles, read & discount). Au-delà de cette distribution, l’étude des arrangements financiers montre une gamme de dispositions allant d’une prévisibilité budgétaire totale, donc identique aux accords d’abonnement antérieurs, à une incertitude sur le volume de publication ou sur le montant définitif des sommes échangées. Les modalités concrètes de calcul des montants associés à la publication en accès ouvert sont relativement variées. S’il existe effectivement des formules récurrentes (volume d’articles multiplié par un prix individuel, reprise de la moyenne des sommes totales d’APC des années précédentes...), le calcul des sommes en jeu est toujours le résultat d’une négociation singulière entre un consortium et un éditeur scientifique, et aboutit parfois à des formules originales et complexes. À ce titre, l’espace des possibles en matière de formules financières n’est jamais totalement clos. Par ailleurs, la volonté des consortiums d’opérer une « transformation » de leurs accords vers la publication à coût constant renvoie à des définitions diversifiées du « coût » (inclusion ou non des dépenses d’APC préexistantes) et de la constance (admission ou pas d’une « inflation » à 2 ou 3%). De plus, nous n’avons observé aucune disposition contractuelle permettant d’anticiper les sommes en jeu au-delà de l’horizon temporel de l’accord courant. La grande diversité des accords provient d’une part des conditions initiales des relations entre consortiums et éditeurs scientifiques – les sommes dépensées en abonnement étant le point de départ des nouveaux accords –, d’autre part des objectifs de chaque partie. Même si cette étude excluait volontairement les négociations, les accords portent des traces de ces objectifs. Ainsi, de nombreux accords sont de nature explicitement expérimentale, quand certains visent un contrôle budgétaire strict, ou d’autres ambitionnent, dans la période plus récente, la publication du plus grand nombre possible d’articles en accès ouvert. C’est dans ce dernier cas qu’on touche à l’ambiguïté des attentes générales sur les accords transformants. En effet, pour les consortiums, la dimension « transformante » consiste essentiellement à transférer les sommes traditionnellement allouées à l’abonnement vers la publication en accès ouvert. Mais l’objectif n’est jamais de transformer le modèle économique des revues, c'est-à-dire de faire basculer des revues sous abonnement ou hybrides en revues entièrement en accès ouvert. D’ailleurs, aucune clause ne vise une telle fin – à l’exception du modèle d’accord proposé par l’éditeur ACM. Du côté des éditeurs, et notamment de Springer, le caractère cumulatif des accords nationaux passés vise à projeter un monde de la publication où l’accès ouvert devient de fait quantitativement très dominant, sans pour autant modifier de manière pérenne le modèle économique de leurs revues. Notre étude montre que les accords transformants actuels ne permettent pas d’assurer de manière durable une transition de l’économie de la publication vers l’accès ouvert, dans la mesure où ils n’offrent pas de garantie sur le contrôle des dépenses ni sur la pérennité de l’ouverture des contenus. L’avenir des relations entre consortium et éditeur demeure largement indéterminé.Cette étude porte sur une des innovations contemporaines liées à l’économie de la publication scientifique : les accords dits transformants, un objet relativement circonscrit au sein des relations entre consortiums de bibliothèques et éditeurs scientifiques, et temporellement situé entre 2015 et 2020. Ce type d’accords a pour objectif affiché d’organiser la transition du modèle traditionnel de l’abonnement à des revues (souvent proposées par regroupements thématiques ou collections) vers celui de l’accès ouvert en opérant une réaffectation des budgets qui y sont consacrés. Notre travail d’analyse sociologique constitue une première étude systématique de cet objet, fondée sur la recension de 197 accords. Le corpus ainsi constitué inclut des accords caractérisés par la coprésence d’une composante d’abonnement et d’une composante de publication en accès ouvert, même minimale (« jetons » de publication offerts, réduction sur les APC...). En conséquence, ont été exclus de l’analyse les accords portant uniquement sur du financement centralisé de publication en accès ouvert, que ce soit avec des éditeurs ne proposant que des revues avec paiement par l’auteur (PLOS, Frontiers, MDPI...) ou des éditeurs dont une partie du catalogue est constitué de revues en accès ouvert. L’accord le plus ancien de notre corpus a été signé en 2010, les plus récents en 2020 – les accords ne commençant qu’en 2021, même annoncés au cours de l’étude, n’ont pas été retenus. Plusieurs résultats se dégagent de notre analyse. Tout d’abord, on note une grande diversité des acteurs impliqués avec 22 pays et 39 éditeurs, même si certains consortiums (Pays-Bas, Suède, Autriche, Allemagne) et éditeurs (CUP, Elsevier, RSC, Springer) en ont signé beaucoup plus que d’autres. Ensuite, la durée des accords, comprise entre une et six années, révèle une distribution très inégalitaire, avec plus de la moitié des accords (103) signés pour 3 ans, ainsi qu’une faible proportion pour 4 ans ou plus (22 accords). Enfin, en dépit d’appels répétés à la transparence, moins de la moitié des accords (96) ont un texte accessible au moment de cette étude, sans qu’on puisse observer une tendance récente à une plus grande disponibilité. L’analyse montre également des degrés d’ouverture très variables, allant d’une simple information sur le répertoire ESAC en passant par la mise à disposition d’un format annotable jusqu’à l’attribution d’un DOI et d’une licence de réutilisation (CC-BY), en incluant le détail des sommes monétaires. Parmi les 96 accords disponibles, dont 47 signés en 2020, 62 ont fait l’objet d’une analyse en profondeur. C’est à notre connaissance la première analyse à cette échelle, sur un type de matériel non seulement inédit, mais qui était auparavant soumis à des clauses de confidentialité. Fondée sur une lecture minutieuse, l’étude décrit de manière fine leurs propriétés, depuis la matérialité du document jusqu’aux formules financières, en passant par leur morphologie et l’ensemble des droits et devoirs des parties. Les contenus des accords sont donc analysés comme une collection dont nous cherchons à déterminer les points communs et les variations, à travers des codages explicites sur certaines de leurs caractéristiques. L’étude pointe également des incertitudes, et notamment leur caractère « transitionnel », qui demeure fortement discuté. D’un point de vue morphologique, les accords montrent une grande diversité en matière de taille (de 7 à 488 pages) et de structure. Néanmoins, par définition, ils articulent tous deux objets essentiels : d’une part, les conditions de réalisation d’une lecture d’articles de revues, sous forme d’abonnement, mêlant des préoccupations d’accès et de sécurité ; d’autre part, les modalités de publication en accès ouvert, articulant la gestion d’un nouveau type de workflow à toute une série d’options possibles. Parmi ces options, mentionnons notamment le périmètre des revues considérées (hybrides et/ou accès ouvert), les licences disponibles, le degré d’obligation de cette publication, les auteurs éligibles ou le volume d’articles publiables. L’un des résultats les plus importants de cette analyse approfondie est la mise au jour d’un découplage presque complet, au sein même des accords, entre l’objet abonnement et l’objet publication. Bien entendu, l’abonnement est systématiquement configuré dans un monde fermé, soumis à paiement qui déclenche des séries d’identification des circulations légitimes tant du contenu informationnel que des usagers. Il insiste notamment sur les interdictions de réutilisation ou même de copie des articles scientifiques. À l’opposé, la publication en accès ouvert est attachée à un monde régi par l’accès gratuit au contenu, ce qui induit des préoccupations de gestion du workflow et des modalités d’accessibilité. De plus, les différents éléments constitutifs de ces objets contractuels ne sont pas couplés : d’un côté, les lecteurs sont constitués de l’ensemble des membres des institutions abonnées, de l’autre, seuls les auteurs correspondants (« corresponding authors ») sont concernés ; les listes de revues accessibles à la lecture et celles réservées à la publication en accès ouvert sont le plus souvent distinctes ; les workflows ont des objectifs et des organisations matérielles totalement différentes, etc. L’articulation entre les deux objets contractuels relève uniquement d’une formule de distribution financière qui, outre des combinaisons particulières entre l’un et l’autre, permet d’attribuer des étiquettes distinctes aux accords (offset agreement, publish & read, read & publish, read & free articles, read & discount). Au-delà de cette distribution, l’étude des arrangements financiers montre une gamme de dispositions allant d’une prévisibilité budgétaire totale, donc identique aux accords d’abonnement antérieurs, à une incertitude sur le volume de publication ou sur le montant définitif des sommes échangées. Les modalités concrètes de calcul des montants associés à la publication en accès ouvert sont relativement variées. S’il existe effectivement des formules récurrentes (volume d’articles multiplié par un prix individuel, reprise de la moyenne des sommes totales d’APC des années précédentes...), le calcul des sommes en jeu est toujours le résultat d’une négociation singulière entre un consortium et un éditeur scientifique, et aboutit parfois à des formules originales et complexes. À ce titre, l’espace des possibles en matière de formules financières n’est jamais totalement clos. Par ailleurs, la volonté des consortiums d’opérer une « transformation » de leurs accords vers la publication à coût constant renvoie à des définitions diversifiées du « coût » (inclusion ou non des dépenses d’APC préexistantes) et de la constance (admission ou pas d’une « inflation » à 2 ou 3%). De plus, nous n’avons observé aucune disposition contractuelle permettant d’anticiper les sommes en jeu au-delà de l’horizon temporel de l’accord courant. La grande diversité des accords provient d’une part des conditions initiales des relations entre consortiums et éditeurs scientifiques – les sommes dépensées en abonnement étant le point de départ des nouveaux accords –, d’autre part des objectifs de chaque partie. Même si cette étude excluait volontairement les négociations, les accords portent des traces de ces objectifs. Ainsi, de nombreux accords sont de nature explicitement expérimentale, quand certains visent un contrôle budgétaire strict, ou d’autres ambitionnent, dans la période plus récente, la publication du plus grand nombre possible d’articles en accès ouvert. C’est dans ce dernier cas qu’on touche à l’ambiguïté des attentes générales sur les accords transformants. En effet, pour les consortiums, la dimension « transformante » consiste essentiellement à transférer les sommes traditionnellement allouées à l’abonnement vers la publication en accès ouvert. Mais l’objectif n’est jamais de transformer le modèle économique des revues, c'est-à-dire de faire basculer des revues sous abonnement ou hybrides en revues entièrement en accès ouvert. D’ailleurs, aucune clause ne vise une telle fin – à l’exception du modèle d’accord proposé par l’éditeur ACM. Du côté des éditeurs, et notamment de Springer, le caractère cumulatif des accords nationaux passés vise à projeter un monde de la publication où l’accès ouvert devient de fait quantitativement très dominant, sans pour autant modifier de manière pérenne le modèle économique de leurs revues. Notre étude montre que les accords transformants actuels ne permettent pas d’assurer de manière durable une transition de l’économie de la publication vers l’accès ouvert, dans la mesure où ils n’offrent pas de garantie sur le contrôle des dépenses ni sur la pérennité de l’ouverture des contenus. L’avenir des relations entre consortium et éditeur demeure largement indéterminé.

De nombreux pays à faible revenu numérisent de plus en plus leurs services fiscaux, ce qui peut apporter toute une série d’avantages, allant de la réduction des coûts de mise en conformité et de l’amélioration de la tenue des registres à la réduction des possibilités de corruption et à l’amélioration de l’équité du système fiscal. Cependant, la concrétisation de ces avantages dépend des niveaux adéquats de sensibilisation et d’adoption des services électroniques parmi les contribuables ; lorsque ces niveaux ne sont pas optimaux, les services fiscaux électroniques peuvent ne produire que des avantages partiels. Le présent document examine le degré de sensibilisation et d’adoption des services fiscaux en ligne au Rwanda, depuis la période pré-pandémique jusqu’à deux ans après le début de la crise de COVID-19. Le pays n’a cessé d’accroître la numérisation de son administration fiscale, davantage encore pendant la pandémie. La déclaration et le paiement électroniques des impôts sont obligatoires depuis 2015 et deux services électroniques différents sont disponibles à cet effet : E-tax, une plateforme web gratuite conçue pour être utilisée sur des ordinateurs et des smartphones, et M-declaration, une application pour téléphone portable qui permet des paiements en argent mobile et propose une méthode plus simple pour remplir une déclaration. Ceci nous permet d’effectuer une analyse comparative des deux solutions. A cet effet, nous appliquons une approche méthodologique mixte, en utilisant une enquête par panel représentative au niveau national portant sur 2,000 contribuables assujettis à l’impôt sur les sociétés (IS) et sur lerevenu des personnes physiques (IRPP). Pour cette enquête, nous avons utilisé des informations de référence recueillies avant la COVID-19 et réalisé quatre séries de suivi après la pandémie, sans oublier les groupes de discussion (GD) avec 24 utilisateurs de services en ligne. Résumé du document de travail 153.