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.

L’activité électrique cérébrale, enregistrée notamment par électroencéphalographie, se compose d’oscillations et d’une composante apériodique. Longtemps négligée et considérée comme du bruit, cette dernière suit une distribution en 1/f, où la puissance décroît avec la fréquence. Aujourd’hui réévaluée, l’activité apériodique joue un rôle clé dans l’estimation fiable des oscillations, ainsi que dans le développement, la perception, la cognition et diverses pathologies. Elle pourrait refléter des mécanismes neuronaux fondamentaux, notamment l’équilibre excitation/inhibition. Ce projet de thèse examine cette activité sous trois angles : clinique, méthodologique et neurophysiologique. Le premier axe l’explore dans la maladie de Parkinson lors d’une tâche cognitive. Le second interroge son impact sur l’estimation de la connectivité fonctionnelle. Enfin, la dernière étude évalue la possibilité de la moduler via stimulation transcrânienne. Ce travail souligne l’intérêt de prendre en compte l’activité apériodique pour affiner l’analyse des dynamiques cérébrales, mieux comprendre ses implications fonctionnelles et identifier les mécanismes sous-jacents. Il ouvre des perspectives pour les biomarqueurs, l’étude des réseaux cérébraux et les effets des techniques de neuromodulation.

Des tuyères planaires supersoniques innovantes sont conçues, développées et caractérisées pour générer des conditions thermodynamiques adaptées à l'analyse spectroscopique d'espèces moléculaires présentes dans divers environnements astrophysiques. 1) Une tuyère en fente de largeur réglable permet de modifier le nombre de Mach à volonté afin d'atteindre une température de rotation très basse (5-60 K). Les jets supersoniques ont été caractérisés par sonde Pitot et par une nouvelle approche de cartographie spectroscopique basée sur la technique ultrasensible CRDS. Le jet supersonique fortement sous-détendu révèle en particulier une transition entre un choc de Mach et une intersection régulière. Des spectres à haute résolution de l'éthylène ont été enregistrés à 6/8 K dans la gamme spectrale 1,6 µm, révélant de nouvelles bandes vibrationnelles qui viennent améliorer le modèle ab initio TheoReTS et enrichir les bases de données spectroscopiques. 2) Une tuyère de Laval hypersonique planaire est conçue et intégrée à un dispositif de chauffage (1000 K) pour sublimer des molécules complexes (C60), en phase solide dans les conditions standard. La géométrie de la tuyère est calculée pour produire un jet hypersonique haute densité pour une relaxation vibrationnelle efficace des molécules par le biais de collisions à deux corps. 3) un jet plasma RF est caractérisé finement par CRDS. Un spectre d'absorption à haute résolution de N2 a été enregistré dans le proche IR : le jet plasma est associé à une température vibrationnelle élevée (>> 1000 K) et à une température rotationnelle basse (< 150 K), ce qui est idéal pour l'étude spectroscopique des niveaux d'énergie vibrationnels excités.

Cette thèse explore les mécanismes régissant la percolation profonde des fluides surfaciques dans les zones de détachement, afin d'élucider leur implication dans la minéralisation de l'uranium. Des modèles numériques en 2D révèlent que les granites syn-cinématiques jouent un rôle crucial dans l'amélioration de la circulation des fluides, avec les failles secondaires agissant comme principaux conduits pour la migration de ces fluides. Une modélisation thermo-hydro-chimique démontre que, bien que l'état d'oxydation des fluides soit déterminant, la mobilité de l'uranium n'est pas uniquement contrôlée par ce facteur. En réalité, la température, le pH et le rapport fluide-roche influencent fortement la dissolution et la précipitation de l'uranium, avec un rapport fluide-roche optimal favorisant une dissolution et une précipitation maximales de l'uranium. De plus, des modèles multiphysiques 3D mettent en évidence l'influence significative des failles transcurrentes sur la dynamique des fluides et la distribution thermique, en particulier en présence de sources de chaleur magmatiques. Ces résultats apportent de nouvelles perspectives sur les régimes d'écoulement des fluides et les anomalies thermiques dans les systèmes de détachement, améliorant ainsi notre compréhension des processus de dépôt de minerai en uranium et du potentiel énergétique géothermique.

Les méthodes d’apprentissage profond (DL) se sont récemment révélées être de puissantes stratégies pour prédire l’activité régulatrice d’une séquence génomique et donc pour, in fine, évaluer l’impact des mutations régulatrices sur l’expression des gènes. L’outil Basenji propose une approche DL utilisant des réseaux de neurones convolutifs pour prédire le niveau d’expression de gènes humains. Nous avons adapté ce programme pour entraîner un modèle d’expression génique spécifique au chien et montré que ce modèle de prédiction atteignait des performances similaires à celles observées chez l’homme, avec des corrélations élevées entre les niveaux d’expression réels et ceux pré- dits (r=0,66). Pour prédire le niveau d’expression de gènes canins, nous démontrons également que l’utilisation du modèle de prédiction canin (approche intra-espèce) aboutit à de meilleures performances que le modèle humain (approche inter-espèce), notamment en lien avec certaines caractéristiques spécifiques aux séquences canines (niveau de GC, d’éléments transposable et conservation évolutive). Le chien étant un modèle naturel pour l’étude des cancers humains, nous avons également exploité ces modèles pour prédire l’impact de mutations non-codantes sur l’expression de gènes impliqués dans les cancers. Nous avons ainsi localisé 1301 mutations communes entre l’homme et le chien, suggérant un rôle fonctionnel dans la régulation de l’expression de gènes impliqués dans les cancers. Finalement, nos modèles et les outils pour les exploiter sont disponibles sur GitHub : https://github.com/ckergal/BLIMP.