Dans cette thèse, nous présentons nos travaux sur la compression d’images sémantique. Notre objectif est de réduire drastiquement les débits de compression au-delà de ceux proposés par les approches classiques. Nous introduisons un nouveau cadre fondé sur des représentations sémantiques des images, déplaçant l’accent de la fidélité pixel vers la préservation du contenu de l’image. L’objectif devient alors de conserver la sémantique du contenu tout en reconstruisant des images réalistes. Nous abordons deux questions de recherche centrales : Comment construire une représentation sémantique compacte mais expressive d’une image ? et Comment concevoir un décodeur capable de reconstruire, à partir d’une telle représentation, des images réalistes et fidèles sémantiquement, même à des débits extrêmement faibles ? Au fil des chapitres de cette thèse, nous montrons que les modèles fondamentaux possèdent des espaces sémantiques riches, exploitables pour la compression. Nous adaptons ensuite le décodeur à ces représentations en tirant parti de la puissance des modèles de diffusion, proposant des techniques permettant de les guider efficacement sans nécessiter de réentraînement. Enfin, nous introduisons un schéma de compression à l’état de l’art qui atteint des taux extrêmement bas tout en préservant la fidélité sémantique, appuyé par une évaluation subjective.

Les interfaces cerveau–ordinateur (BCI) rendent possible des interactions en décodant l’activité cérébrale. Bien que les méthodes et le traitement du signal aient progressés, les BCI font encore face à des défis tels que le manque de généralisabilité dans les systèmes passifs et la forte variabilité dans les systèmes actifs. Les stimulations sensorielles offrent une voie prometteuse mais encore peu explorée pour répondre à ces enjeux. Cette thèse étudie comment les processus sensoriels peuvent être intégrés dans les BCI passives et actives, et comment la réalité virtuelle peut être utilisée pour cela. Nous examinons d’abord comment des stimulations auditives et tactiles en réalité virtuelle peuvent servir de marqueurs fiables de la présence, de l’attention et de la charge cognitive, améliorant ainsi le suivi des états mentaux. Nous étendons ensuite l’étude aux BCI actives, en explorant comment les sensations peuvent être mobilisées pour améliorer l’imagerie motrice, à travers les consignes, les tâches et les rétroactions. Dans les types de BCI, la réalité virtuelle a fourni des environnements permettant de manipuler les états mentaux, de délivrer des stimulations contrôlées et de concevoir des retours incarnés. Ensemble, nos résultats mettent en lumière le rôle central des sensations pour rendre les BCI plus robustes, adaptatives et centrées sur l’utilisateur.

L’épilepsie est une maladie neurologique fréquente et invalidante. Sa définition repose sur des critères électroencéphalographiques. L’électroencéphalographie (EEG) est donc un examen essentiel pour poser le diagnostic de la maladie. Parmi les multiples causes de l’épilepsie, nous avons choisi d'étudier les dysplasies corticales focales (FCD) et les accidents vasculaires cérébraux (AVC). Pour ce faire, nous avons simulé, via un modèle computationnel appelé eCOALIA, des EEG de participants sains, mais également de patients atteints d’une épilepsie due à une FCD ou AVC, en état de repos. Ces différentes simulations, dans des contextes physiologiques ou pathologiques, nous ont permis d'étudier, via le modèle, les modifications neurobiologiques en cause et leur localisation au sein du cortex cérébral. Pour que les simulations soient le plus proches possible des EEG réels des participants, nous avons également développé des méthodes de comparaison des EEG, via le calcul d'index de similarité. Enfin, nous avons automatisé une partie des simulations afin de permettre l’utilisation de ce modèle en pratique clinique à l’avenir. Ce travail porte sur la modélisation d’EEG proches d’EEG réels pour simuler des « jumeaux » virtuels, ce qui permet de personnaliser la compréhension de la maladie et la prise en charge de celle-ci à un niveau individuel.

L’insuffisance ovarienne prématurée est une pathologie hétérogène caractérisée par un arrêt de la fonction ovarienne avant l’âge de 40 ans. La contribution génétique apparaît majeure dans l’IOP, bien que les mécanismes moléculaires impliqués ne restent que partiellement élucidés. L’objectif de cette thèse est d’explorer la complexité de l’architecture génique de l’IOP. Dans un premier volet, ce travail identifie SWSAP1 comme un nouveau gène d’IOP. L’analyse fonctionnelle, réalisée par le test de recombinaison homologue IH-HR, a permis de valider l’impact pathogène de variants retrouvés dans SWSAP1 et ZSWIM7, deux gènes participant au complexe Shu, structure essentielle à la recombinaison homologue méiotique. Dans un second temps, cette thèse met en évidence l’importance des variations du nombre de copies au sein du gène FSHR, en soulignant la diversité des altérations génétiques. Enfin, l’étude d’une cohorte de patientes porteuses de réarrangements chromosomiques apparemment équilibrés a permis d’identifier des gènes candidats localisés aux points de cassure, susceptibles de jouer un rôle clé dans la physiopathologie de l’infertilité féminine. Dans son ensemble, ce travail illustre la richesse et la complexité de l’architecture génique de l’IOP, en combinant des approches de cytogénétique, de génomique et de validation fonctionnelle. Il contribue à affiner les stratégies de diagnostic génétique, à élargir le spectre des gènes impliqués dans la physiopathologie ovarienne et à ouvrir la voie à une prise en charge plus personnalisée des patientes.

Cette thèse porte sur la réduction du gaspillage alimentaire dans la chaîne d’approvisionnement, en mettant l’accent sur les produits proches de leur date limite de consommation. Le gaspillage alimentaire constitue un enjeu majeur à l’échelle mondiale, qui affecte l’économie, l’environnement et le bien-être social. Une part importante de ce gaspillage survient en aval de la chaîne, principalement au niveau de la distribution. C’est pourquoi cette recherche se concentre sur le secteur du commerce de détail. Cette recherche comprend trois études visant à réduire les déchets et les coûts en améliorant les opérations. La première étude combine les politiques de réapprovisionnement des détaillants avec la planification des livraisons afin de réduire le gaspillage et les coûts de transport. La deuxième étude intègre les politiques de réduction de prix (destinées à encourager la vente de produits proches de leur date limite de consommation) avec les décisions de réapprovisionnement et de logistique. La troisième étude recourt à une simulation pour analyser comment les décisions de prévision, de commande et de réduction de prix influencent le gaspillage et les coûts. Les résultats montrent que l’intégration de la prévision de la demande, des politiques de commande et des stratégies de réduction de prix permet de diminuer significativement le gaspillage alimentaire et les coûts associés. Ces conclusions offrent aux détaillants et aux gestionnaires de la chaîne d’approvisionnement des pistes concrètes pour optimiser leurs décisions et rendre les chaînes d’approvisionnement alimentaires plus performantes et durables.

Tous les salariés sont susceptibles d’être confrontés à des événements de vie personnelle difficiles (ex : deuil, séparation, etc.) pouvant influencer leur activité voire leur carrière. Les salariés feront vraisemblablement de plus en plus face à certains de ces événements (ex : aide d’un proche, maladie chronique). Peu d’études s’intéressent aux problématiques que ces événements soulèvent au niveau managérial. Dans cette thèse CIFRE, à travers le cas de la grande entreprise industrielle Enedis, nous étudions comment les managers de proximité peuvent accompagner les salariés traversant ces événements. Nous mobilisons une approche par les ressources, basée essentiellement sur la théorie de la Conservation des ressources (Hobfoll, 1989). Notre analyse s’appuie sur plus de 90 entretiens recueillis auprès de managers, parties prenantes de l’entreprise et salariés ; mais aussi sur trois ans d’observation participante et l’accès à la documentation interne. Notre étude contribue, selon nous, à décrire, en contexte, l’adaptation dont doivent faire preuve les managers face aux contraintes posées par les événements de vie des salariés. Les limites de l’action des managers soulèvent l’enjeu de leur coopération avec les parties prenantes participant à la politique de maintien et retour en emploi. Finalement, certaines conditions seraient à réunir pour que les managers puissent mettre en oeuvre une écoute préventive : notamment, la sanctuarisation de temps de proximité auprès des salariés, la présence d’espaces de confidentialité, l’ouverture de la culture managériale sur les difficultés personnelles.

Cette thèse explore l’optimisation conjointe de l’intelligence artificielle embarquée et de la connectivité cellulaire pour les drones autonomes opérant en environnement réel. À l’intersection des réseaux 4G/5G, de l’IA de fondation (LLMs multimodaux) et de l’embarqué, elle propose des architectures hybrides alliant traitements locaux, edge et cloud, capables de s’adapter dynamiquement aux conditions réseau rencontrées en vol. Trois axes structurent ce travail. Le premier étudie les stratégies d’orchestration des modèles IA embarqués pour des tâches de perception visuelle, comparant architectures enchaînées et modèles composites. Le second propose une modélisation empirique de la connectivité cellulaire en vol, intégrant un score multi-opérateur embarquable permettant de prédire la qualité du lien. Le troisième axe évalue différents scénarios d’inférence (local, edge, cloud) dans un cas d’usage critique — la détection de départs de feu — en tenant compte des contraintes de latence, d’énergie, et de robustesse. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de coupler modélisation réseau et intelligence artificielle pour améliorer la résilience, la performance et l’autonomie des drones intelligents. La thèse met en lumière les compromis nécessaires entre précision, coût énergétique et stabilité du lien, et propose une approche de co-optimisation opérationnelle novatrice. Les contributions incluent plusieurs publications scientifiques et un brevet relatif à la gestion dynamique de la connectivité multi-opérateur.

La synthèse magnésiothermique s’est révélée être une méthode efficace pour élaborer des skuttérudites thermoélectriques, permettant de réduire les températures et les durées de réaction tout en favorisant la formation de grains submicroniques. Dans ce travail, la méthode a été transposée de l’échelle du gramme à une dizaine de grammes pour la synthèse du composé de type n In0.2Co4Sb12. L’influence des paramètres de réaction ainsi que les mécanismes associés ont été étudiés en détail afin d’optimiser la pureté et l’homogénéité. Des lots de 10 g optimisés ont montré une bonne reproductibilité et des performances thermoélectriques compétitives, atteignant un facteur de mérite ZT ≈ 1,1, comparable aux meilleures valeurs rapportées dans la littérature. En parallèle, l’adaptation au composé de type-p Ce0.75Fe3CoSb12 a montré la faisabilité de la synthèse, bien que la reproductibilité reste limitée. Au-delà de la synthèse, la sensibilité intrinsèque de ces matériaux à l’oxydation aux températures de fonctionnement a été abordée. En l’absence d’études détaillées sur les skuttérudites In0.2Co4Sb12, le comportement à l’oxydation a été systématiquement étudié. Les échantillons issus de la magnesioréduction ont montré une meilleure stabilité par rapport aux échantillons synthétisés de manière conventionnelle. Ce comportement est attribué à leur microstructure composée de grains submicroniques, de joints de grains bien définis et de l’absence de phases secondaires mis en évidence par les analyses MEB, EBSD et MET. Enfin, plusieurs revêtements protecteurs ont été étudiés et testés en conditions isothermes et cycliques. Leur efficacité vis-à-vis de l’oxydation a été évaluée.

Introduction : ChatGPT est un chatbot d’intelligence artificielle (IA) qui a conquis des millions d’utilisateurs à travers le monde ces dernières années. Si de nombreux français l'utilisent pour sa fonction première qu’est la rédaction de texte, ils sont autant à l’utiliser comme moteur de recherche ou comme conseiller personnel. La recherche d’information médical et l’autodiagnostic sur internet étant une pratique connue et courante, il serait intéressant de savoir si les utilisateurs de ChatGPT ont détourné ses fonctionnalités à des fins médicales, en particulier pour l’autodiagnostic médical. Objectif : Le but de cette étude est d’interroger les utilisateurs de ChatGPT afin d’explorer leur éventuelle utilisation à des fins d’autodiagnostic médical et d’identifier des caractéristiques communes parmi les auto diagnostiqueurs (AD). Méthode : Questionnaire en ligne partagé via les réseaux sociaux et via des affiches dotées d’un QR code. Récolte des réponses du 13/06/2024 au 05/01/2025. Résultats : Récolte de 581 réponses dont 483 correspondant aux critères d’inclusion. 23,9% des utilisateurs de ChatGPT déclarent l’avoir déjà utilisé pour s’auto diagnostiquer, plus de 70% d’entre eux l’ont fait à plusieurs reprises et 87% en sont satisfaits. 65,7% des AD préfèrent utiliser ChatGPT qu’un moteur de recherche classique bien que plus d’un tiers ont croisé les informations de ChatGPT avec d’autres sources d’informations. Deux tiers des AD ont consulté un médecin mais 95% n’ont pas évoqué leur recherche au professionnel de santé. L’auto-diagnostic sur ChatGPT est statistiquement liée à l’âge des utilisateurs (p=0,018). La proportion d’AD sur ChatGPT ayant déjà utilisé un moteur de recherche pour s'auto diagnostiquer est significativement plus élevée que celle des non auto diagnostiqueurs (NAD) (98,9% contre 89,2%, p=0,002). La probabilité de s'auto diagnostiquer sur ChatGPT est statistiquement liée à sa fréquence d’utilisation (p<0,001), les utilisateurs fréquents étant plus propices à s’auto diagnostiquer. Discussion : L’autodiagnostic médical sur ChatGPT semble être une pratique déjà courante parmi les utilisateurs, principalement les utilisateurs fréquents. Cependant les AD seraient des utilisateurs déjà adeptes de l’autodiagnostic sur internet et n’auraient donc pas débuté cette pratique avec la découverte de ChatGPT. L’autodiagnostic semble être un sujet tabou puisque la quasi-totalité des AD n’ont pas évoqué leur recherche au médecin, il semble donc pertinent d’encourager les patients à en parler afin d’améliorer la relation médecin patient.

Introduction :L’endométriose est une maladie chronique touchant environ 10 % des femmes, provoquant douleurs, infertilité et altération de la qualité de vie. Ses impacts dépassent la sphère médicale et affectent la vie scolaire, sociale et professionnelle. Objectifs : Étudier l’impact de l’endométriose sur l’accès et le maintien dans l’emploi, identifier obstacles et leviers, et analyser le rôle du médecin du travail dans l’accompagnement des patientes. L’étude cherche ainsi à proposer des recommandations pratiques pour améliorer la prise en charge des patientes en milieu professionnel et favoriser leur maintien en emploi. Méthodologie : Nous avons abordé cette question avec une méthode qualitative, par des entretiens individuels semi-dirigés auprès de quatorze patientes suivies au centre hospitalo-universitaire de Rennes de janvier à mars 2025. Les entretiens étaient enregistrés puis retranscrits et anonymisés. Analyse thématique autour de trois axes : Difficultés et obstacles rencontrés dans le parcours scolaire et professionnel ; Facteurs facilitant l’insertion et le maintien en emploi ; Perception du rôle du médecin du travail. L’étude repose sur une approche qualitative descriptive visant non pas à quantifier un phénomène ni à établir des relations statistiques, mais à comprendre le vécu et le ressenti des patientes atteintes d’endométriose afin d’identifier obstacles, leviers et pistes d’accompagnement professionnel. Résultats : Les faits les plus marquants relatifs à ces témoignages sont présentés ci-dessous Scolarité : Malgré les difficultés scolaires (douleurs, fatigue, trouble de concentration et absentéisme), il y une absence de suivi et d’aménagements mis en place, souvent par méconnaissance de la pathologie. Cela peut impacter l’obtention des diplômes et l’orientation professionnelle -Vie professionnelle : poursuite des difficultés avec accentuation de l’impact psychosociale (conflits, risque de désinsertion), identification de freins et d’éléments facilitateurs d'insertion professionnel Médecin du travail : rôle clé pour le dépistage, les aménagements, la prévention, la sensibilisation et le maintien en emploi dans une approche pluridisciplinaire. Conclusion : L’endométriose constitue un frein à l’insertion et au maintien professionnels. Le médecin du travail peut jouer un rôle central via dépistage, aménagements et accompagnement. L’étude propose des pistes concrètes pour favoriser inclusion et maintien en emploi des patientes.