La composition du microbiote intestinal influence diverses maladies et peut être utilisée pour la classification automatique de l'état de santé. Cette thèse propose une méthode intégrant l'annotation fonctionnelle du microbiote intestinal dans un processus de classification automatique pour améliorer l'interprétation des résultats. En utilisant les données taxonomiques et les annotations fonctionnelles via le pipeline EsMeCaTa, un profil fonctionnel du microbiote est établi. Ces profils, microbien et fonctionnel, servent à entraîner des Forêts Aléatoires pour différencier les échantillons malades des témoins. Une sélection automatique des variables basée sur leur importance est itérée jusqu'à la diminution des performances de classification. Les résultats montrent que les profils fonctionnels offrent des performances comparables aux profils microbiens et permettent d'identifier un sous-ensemble robuste de variables discriminantes. Ces variables se sont révélées plus fiables que celles obtenues par des méthodes de référence et ont été validées par une recherche bibliographique. L'analyse des interconnexions entre taxons et annotations fonctionnelles a révélé que certaines annotations importantes sont issues de l'influence cumulative de taxons non sélectionnés.

Cette thèse propose des solutions pour améliorer l'assemblage des génomes à partir de lectures de séquençage de troisième génération (lectures longues). Plus précisément, elle se concentre sur l'amélioration de l'assemblage des (méta)génomes contenant plusieurs haplotypes, comme des génomes polyploïdes ou des souches bactériennes proches. Les assembleurs actuels ont du mal à séparer les haplotypes très similaires, et fusionnent généralement des (parties d')haplotypes, ce qui entraîne la perte de polymorphismes et d'hétérozygotie dans l'assemblage final. Ce travail présente une série de méthodes et de logiciels pour obtenir des assemblages contenant des haplotypes bien séparés. Plus précisément, GenomeTailor et HairSplitter transforment un assemblage obtenu avec des lectures longues erronées en un assemblage phasé, améliorant considérablement l'état de l'art lorsque de nombreuses souches sont présentes. Le logiciel Alice propose une nouvelle méthode, basée sur des nouveaux sketchs ``MSR'', pour assembler efficacement plusieurs haplotypes séquencés avec des lectures de haute fidélité. Enfin, cette thèse propose une nouvelle stratégie de scaffolding Hi-C basée sur le démêlage des graphes d'assemblage qui améliore considérablement les assemblages finaux, en particulier lorsque plusieurs haplotypes sont présents.

Dans cette thèse, nous étudions trois aspects du problème de réduction de la dimension. Le premier concerne la compression de base de données. Nous proposons plusieurs algorithmes d’échantillonnage préservant l’information contenue dans les données, ainsi que deux applications au conditionnement de matrices et à l’acquisition comprimée. Ces algorithmes sont déterministes et leur faible complexité en font une alternative intéressante aux meilleurs algorithmes connus. Le second aspect abordé concerne la sparsification de graphe. Nous proposons de réduire le nombre d’arêtes d’un graphe tout en préservant sa connectivité. Nous élaborons deux algorithmes itératifs, déterministes et de faible complexité, permettant d’approcher la solution de ce problème NP-difficile. Nous présentons également une application possible à la simplification du graphe sous-jacent à un réseau neuronal sur graphe. La troisième partie de la thèse traite d’acquisition comprimée et propose une analyse statistique d’un algorithme de reconstruction de signaux parcimonieux. Dans le cadre d’un modèle asymptotique où la matrice de mesure et le signal sont aléatoires et pour lequel les paramètres de taille tendent vers l’infini à la même vitesse, nous montrons que la probabilité de succès à une itération donnée tend vers 1.

L’identification de dispositifs dits sensibles est soumise à différentes contraintes de sécurité ou de consommation d’énergie, ce qui rend les méthodes d’identification classiques peu adaptées. Pour répondre à ces contraintes, il est possible d’utiliser les défauts intrinsèques de la chaîne de transmission des dispositifs pour les identifier. Ces défauts altèrent le signal transmis et créent alors une signature par nature unique et non reproductible appelée empreinte Radio Fréquence (RF). Pour identifier un dispositif grâce à son empreinte RF, il est possible d’utiliser des méthodes d’estimation d’imperfections pour extraire une signature qui peut être utilisée par un classifieur, ou bien d’utiliser des méthodes d’apprentissage telles que les réseaux de neurones. Toutefois, la capacité d’un réseau de neurones à reconnaître les dispositifs dans un contexte particulier dépend fortement de la base de données d’entraînement. Dans cette thèse, nous proposons un générateur de bases de données virtuelles basé sur des modèles de transmission et d’imperfections RF. Ces bases de données virtuelles permettent de mieux comprendre les tenants et aboutissants de l’identification RF et de proposer des solutions pour rendre l’identification plus robuste. Dans un second temps, nous nous intéressons aux problématiques de complexité de la solution d’identification via deux axes. Le premier consiste à utiliser des graphes programmables intriqués, qui sont des modèles d’apprentissage par renforcement, basés sur des techniques d’évolution génétique moins complexes que les réseaux de neurones. Le second axe propose l’utilisation de l’élagage sur des réseaux de neurones de la littérature pour réduire la complexité de ces derniers.

Dans cette thèse, le cycle de vie de la marée interne et sa perte de cohérence par ses interactions avec les courants sont étudiés dans l’Atlantique Nord à l’aide d’une simulation d’un océan réaliste à haute résolution. Une décomposition en mode verticaux est utilisée pour obtenir le budget d’énergie des différentes échelles de la marée interne. La dispersion topographique est dominante à l’échelle du bassin et aux niveaux des reliefs, tandis que les interactions entre la marée interne et la circulation basse fréquence signent au niveau du Gulf Stream, de son prolongement Nord Atlantique et dans le Nord du Bassin. Enfin, une décomposition en partie cohérente/incohérente est utilisée. Les causes de la perte de cohérence de la marée sur des échelles de un à trois mois sont l’advection de la marée interne par l’écoulement lentement variable et le cisaillement horizontal de ce dernier. Cette perte de cohérence se fait majoritairement sans changement d’échelle pour la marée.

Les capteurs optiques intégrés basés sur des dispositifs optiques guidés en matériaux poreux peuvent détecter efficacement et sélectivement des molécules polluantes présentes dans l’eau, l’air et l’environnement. La structure poreuse permet aux molécules à détecter de s’infiltrer dans les pores, ce qui permet une détection volumique. Cette caractéristique exalte la sensibilité d’un capteur optique intégré et offre aussi la possibilité de détecter une très faible quantité de molécules. Dans ce travail, deux matériaux transparents dans le moyen infrarouge (MIR) ont été étudiés pour le développement de guides d’onde optiques intégrés : le silicium poreux (SiP) et le germanium poreux (GeP). Le SiP est produit par anodisation électrochimique et peut être utilisé jusqu’à la longueur d’onde de 8 µm. Des guides d’onde plan et ridge en SiP ont été développés à partir de substrats de silicium de type P faiblement ou fortement dopés. L’effet de traitement thermique d’oxydation sur le guidage a été étudié. Un test de transduction sur la détection de CO₂ dans le MIR autour de la longueur d’onde de 4.3 µm a été réalisé. Le GeP, quant à lui, est produit par gravure électrochimique bipolaire et permet d’étendre la plage de détection jusqu’à la longueur d’onde de 14 µm. Ce matériau, utilisé pour le développement d’un capteur optique intégré, constitue ainsi un atout considérable étant donné que la plupart des molécules polluantes présentent une bande d’absorption dans le MIR. Des couches homogènes de faibles épaisseurs ont pu être réalisées. Un premier test d’élaboration d’un miroir de Bragg a aussi été effectué.

Les variants structuraux (SVs), des variations génomiques de plus de 50 pb, contribuent de manière significative à la diversité génétique et à l'évolution des espèces. La détection et le génotypage précis des SVs est crucial pour comprendre leur rôle dans la variation phénotypique et l'adaptation. Les graphes de variation (VGs) et graphes de pangénomes (PGs), qui représentent les variations génomiques comme des chemins alternatifs dans un graphe, offrent une approche prometteuse pour l'analyse des SVs. Cette thèse explore l'utilisation des VGs et PGs pour la détection et le génotypage des SVs, en se concentrant sur un complexe de quatre espèces de papillons Coenonympha alpins. Deux outils bio-informatiques ont été développés au cours de cette thèse : (1) SVJedi-graph, le premier génotypeur de SVs à partir de lectures longues utilisant un VG pour représenter les SVs, fournissant une précision de génotypage supérieure aux outils de l’état de l’art, en particulier pour les SVs proches et chevauchants, et (2) INVPG-annot, un outil d’identification des inversions dans les PGs, qui a permi de démontrer que les inversions sont représentées par différentes topologies dans les PGs selon l’outil de construction utilisé. L'analyse comparative des génomes des papillons Coenonympha a permis d'identifier douze grandes inversions (≥ 100 kbp) entre les quatre espèces, dont certaines pourraient jouer un rôle dans l'isolement reproductif et l'adaptation locale de deux de ces espèces. Bien que l'approche basée sur les PGs présente des avantages pour la comparaison de génomes, des défis restent à relever pour l'analyse des grands variants comme les inversions.

Dans cette thèse, les propriétés de transport des porteurs de charge, le processus de croissance des grains, le mécanisme de perte de VOC et les possibilités d'amélioration du rendement des cellules solaires de CZTSSe ont été étudiés. L'importante perte de VOC et le faible facteur de remplissage des cellules solaires CZTSSe sont les principaux défis pour l'amélioration du rendement. Cela est principalement dû à la mauvaise qualité de l'interface arrière, à l'alignement non optimisé des bandes et à la présence des phases secondaires dans l'absorbeur. Trois approaches ont été utilisées dans ce travail pour améliorer le rendement de ce cellules PV. Premièrement, une couche intermédiaire de WO3 a été introduite dans l'interface arrière pour inhiber la réaction indésirable entre la couche d'tungsten et l'absorbeur. Deuxièmement, l'alignement des bandes et la présence de phases secondaires à l'interface avant ont été améliorés en même temps par un traitement de sulfuration à basse température. Enfin, la conception et la réalisation d'une couche absorbeure à double gradient de band-gap en CZTSSe ont facilité la séparation et l'extraction des porteurs de charge. Des cellules solaires en CZTSSe avec un rendement de conversion photovoltaïque de 13,7% ont été obtenues. Ces très bons résultats, obtenus grâce à une meilleure comprehnsion du mécanisme de pertes, pourraient être une excellente base pour des améliorations futures.

Les troubles de spectre de l'autisme (TSA) touchent entre 1 et 2 % de la population mondiale, causant notamment des difficultés de communication et d'interaction chez les personnes concernées. La plupart des personnes touchées par un TSA développe au cours de sa vie une passion profonde pour un objet ou un sujet (il peut s'agir aussi bien de la physique des particules que de cagettes en carton) qui prend une place très importante, venant jouer un rôle rassurant dans les situations génératrices d'angoisse. Cette passion est communément appelée intérêt électif, ou encore affinité. Si son rôle positif et son importance dans la vie des personnes autistes ont été largement décrits dans des témoignages de patients et de spécialistes, d'autres psychologues et psychiatres considèrent l'affinité comme une obsession qui empêche les personnes ayant un TSA de s'ouvrir au monde. Pour le moment, il n'existe aucune preuve objective en faveur de l'une ou l'autre de ces théories. Le but de cette thèse est d'utiliser l'oculométrie pour mesurer l'attention visuelle des personnes atteintes de TSA en présence de leur affinité, mais aussi face à des stimuli neutres, afin de détecter d'éventuelles différences. Des analyses croisées avec celles de psychologues ont permis de mettre en lien les caractéristiques autistiques des personnes ayant un TSA et leurs comportements visuels face à l’affinité.

L’augmentation significative du nombre d’utilisateurs ayant des besoins toujours croissants, l’émergence de nouveaux services et de nouvelles applications ont amené les réseaux mobiles à évoluer. Les travaux de cette thèse ont pour objectif de répondre à ces enjeux. La première partie de cette thèse s’intéresse particulièrement à l’allocation des ressources classique et fournit quatre contributions : une analyse de la diversité multi-utilisateur, deux nouvelles solutions d’ordonnancement et une nouvelle solution de routage. Les résultats de ces travaux montrent que ces contributions apportent des solutions pour répondre aux enjeux des réseaux mobiles 5G de demain en augmentant par exemple l’efficacité spectrale et l’efficacité énergétique, la qualité de service tout en réduisant le délai global des utilisateurs. Fort de ces résultats et des analyses qui en découlent, la deuxième partie de cette thèse se concentre sur l’allocation des ressources dans un contexte "Cell-less". Cette approche innovante permet notamment d’avoir une prise de décision de manière logiquement centralisée. Cela sied tout particulièrement à la gestion des interférences inter-cellulaires, où deux nouvelles solutions sont présentées dans cette thèse. Les résultats montrent une augmentation de l’efficacité spectrale et une réduction du délai des utilisateurs, particulièrement pour ceux en bordure de cellule. De plus, les résultats obtenus via l’approche "Cell-less" sont accrus grâce à l’utilisation du Joint-Transmission Coordinated MultiPoint.