Les objectifs de cette thèse sont la conception et la synthèse de nouveaux ligands tétra- et hexathiolates, l’élaboration de leurs complexes dithiolène bi- et trimétalliques avec les fragments PtII(bipyridine) et MoIVCp2, et l’étude de la nature et de l’amplitude des interactions entre deux groupements métal[1]dithiolène électroactifs au travers du pont organique conjugué les reliant. Nous présentons dans la première partie la synthèse de différents précurseurs des ligands bis et tris(dithiolène). Nous décrivons ensuite la synthèse et l’analyse de nouveaux complexes dithiolène électroactifs di- et trimétalliques du centre Pt(bipyridine). Les études (spectro)électrochimiques suggèrent, dans certains cas, des interactions entre électrophores au travers de l’espace. Par ailleurs, nous explorons quatre nouveaux complexes bimétalliques de type Cp2Mo(dithiolène) où les deux metallacycles MoS2C2 sont connectés par différents ponts organiques conjugués. Les études (spectro)électrochimiques et théoriques montrent des interactions électroniques significatives entre électrophores au travers des liaisons du pont organique, qui dépendent de la nature et de la longueur du pont. Certains complexes bimétalliques présentent, à l’état dicationique, un caractère diradicaloïde. Cette étude met en évidence l’intérêt de ces nouveaux ligands dithiolène, di et tritopiques pour favoriser les interactions électroniques entre électrophores métalliques le long des liaisons ou à travers l’espace.

Cette thèse étudie l’extraction et la simulation des interactions entre combattants, principalement pour la boxe, en utilisant des techniques d’apprentissage profond : l’estimation du mouvement humain à partir de vidéos, l’apprentissage par imitation basé sur l’apprentissage par renforcement, et la simulation de personnages basée sur la physique. Dans le contexte de l’analyse sportive à partir de vidéos, un protocole de référence est proposé dans lequel diverses méthodes contemporaines d’extraction de poses humaines en 2D sont évaluées pour leur précision à dériver des informations positionnelles à partir d’enregistrements vidéo RVB de boxeurs lors de mouvements complexes et dans des circonstances de tournage défavorables. Dans une deuxième partie, la thèse se concentre sur la reproduction d’interactions réalistes entre boxeurs à partir de données de mouvement et d’interaction grâce à une méthodologie innovante permettant d’imiter les interactions et les mouvements de plusieurs personnages simulés physiquement à partir de données de capture de mouvement non organisées. Initialement, cette technique a été démontrée pour simuler une boxe légère entre deux combattants sans contact physique significatif. Par la suite, elle a été étendue pour prendre en compte des données d’interaction supplémentaires concernant la boxe avec du contact physique réel et d’autres activités de combat, ainsi que pour gérer les instructions de l’utilisateur et les restrictions d’interaction.

Les données sur les mouvements de foule sont essentielles pour comprendre et simuler des comportements de foule. Ces données sont toutefois rares en raison des multiples difficultés liées à leur collecte. La réalité virtuelle (RV) a été utilisée pour étudier le comportement individuel dans les foules, généralement en immergeant les utilisateurs dans des foules virtuelles et en capturant leur comportement. Dans cette thèse, nous proposons et évaluons une nouvelle approche établie sur la RV, qui lève les limites des expériences réelles pour l'acquisition de données sur le mouvement des foules. Nous appelons cette approche le paradigme « One-Man-Crowd ». Nous proposons tout d'abord de capturer les mouvements de la foule avec un seul utilisateur. En enregistrant les trajectoires passées et les mouvements du corps de l'utilisateur, et en les affichant sur des personnages virtuels, les utilisateurs construisent progressivement le comportement global de la foule. Nous proposons ensuite un nouveau concept de foule contextuelle qui s'appuie sur la simulation de la foule pour atténuer les biais comportementaux des utilisateurs lors de la procédure de capture. Nous mettons en œuvre deux stratégies différentes, à savoir un processus Replace-Record-Replay (3R) et un processus Replace-Record-Replay-Responsive (4R). Nous évaluons et validons l'approche proposée en reproduisant et en comparant au total cinq expériences de foules réelles. Nos résultats suggèrent que le paradigme One-Man-Crowd offre une approche prometteuse pour l'acquisition de données réalistes sur les mouvements de foule dans des environnements virtuels.

Le principal objectif de la vision par ordinateur est de permettre aux machines d'extraire des informations significatives à partir de données visuelles, telles que des images et des vidéos, et de tirer parti de ces informations pour effectuer une large gamme de tâches. À cette fin, de nombreuses recherches se sont concentrées sur le développement de modèles d'apprentissage profond capables de coder des représentations visuelles complètes et robustes. Une stratégie importante dans ce contexte consiste à préentraîner des modèles sur des ensembles de données à grande échelle, tels qu'ImageNet, pour apprendre des représentations qui peuvent présenter une applicabilité transversale aux tâches et faciliter la gestion réussie de diverses tâches en aval avec un minimum d'effort. Pour faciliter l'apprentissage sur ces ensembles de données à grande échelle et coder de bonnes représentations, des stratégies complexes d'augmentation des données ont été utilisées. Cependant, ces augmentations peuvent être limitées dans leur portée, étant soit conçues manuellement et manquant de diversité, soit générant des images qui paraissent artificielles. De plus, ces techniques d'augmentation se sont principalement concentrées sur le jeu de données ImageNet et ses tâches en aval, limitant leur applicabilité à un éventail plus large de problèmes de vision par ordinateur. Dans cette thèse, nous visons à surmonter ces limitations en explorant différentes approches pour améliorer l'efficacité et l'efficience de l'apprentissage des représentations. Le fil conducteur des travaux présentés est l'utilisation de techniques basées sur l'interpolation, telles que mixup, pour générer des exemples d'entraînement diversifiés et informatifs au-delà du jeu de données original. Dans le premier travail, nous sommes motivés par l'idée de la déformation comme un moyen naturel d'interpoler des images plutôt que d'utiliser une combinaison convexe. Nous montrons que l'alignement géométrique des deux images dans l'espace des caractéristiques permet une interpolation plus naturelle qui conserve la géométrie d'une image et la texture de l'autre, la reliant au transfert de style. En nous appuyant sur ces observations, nous explorons la combinaison de mix6up et de l'apprentissage métrique profond. Nous développons une formulation généralisée qui intègre mix6up dans l'apprentissage métrique, conduisant à des représentations améliorées qui explorent des zones de l'espace d'embedding au-delà des classes d'entraînement. En nous appuyant sur ces insights, nous revisitons la motivation originale de mixup et générons un plus grand nombre d'exemples interpolés au-delà de la taille du mini-lot en interpolant dans l'espace d'embedding. Cette approche nous permet d'échantillonner sur l'ensemble de l'enveloppe convexe du mini-lot, plutôt que juste le long des segments linéaires entre les paires d'exemples. Enfin, nous explorons le potentiel de l'utilisation d'augmentations naturelles d'objets à partir de vidéos. Nous introduisons un ensemble de données "Walking Tours" de vidéos égocentriques en première personne, qui capturent une large gamme d'objets et d'actions dans des transitions de scènes naturelles. Nous proposons ensuite une nouvelle méthode de préentraînement auto-supervisée appelée DoRA, qui détecte et suit des objets dans des images vidéo, dérivant de multiples vues à partir des suivis et les utilisant de manière auto-supervisée.

Produire de l’hydrogène renouvelable (i.e. par électrolyse de l’eau) à un coût maîtrisé revêt un intérêt majeur à l’heure de la décarbonation des activités humaines. De nouvelles techniques de production de matériaux ont émergé pour les procédés énergétiques. L’impression 3D métallique se développe entre autres de plus en plus rapidement, et pourrait constituer une voie de fabrication d’électrolyseurs et d’électrodes sans métaux rares, en milieu alcalin. De plus, ce procédé permet la production de nouvelles géométries d’électrodes et de nouveaux alliages. Dans un premier temps, nous avons sélectionné des métaux de transition en vertu de leurs performances électrocatalytiques vis-à-vis de l’HER (Hydrogen Evolution Reaction) et de l’OER (Oxygen Evolution Reaction) à partir d’analyses de feuillets métalliques. Dans un second temps, nous avons produit des électrodes cylindriques imprimées en 3D, à une échelle de 25 cm2. Ces électrodes à base de Ni étaient couvertes de motifs micrométriques, et alliées avec du Co, Fe, Cr et Mo. A partir d’analyses électrochimiques (paramètres électrocatalytiques, électrolyses à courant contrôlé, rendements Faradiques, dynamique de bulles) et de caractérisations post-électrolyse (microscopie électronique, profilométrie et angles de contact), nous avons sélectionné les meilleures électrodes pour des électrolyses en cellule complète. Nous avons finalement démontré la compétitivité du procédé d’impression 3D pour concevoir des cathodes efficaces et des anodes durables dans le cadre de l’électrolyse de liquides.

Dans cette thèse, un système multi-sensoriel composé de capteurs proximétriques, appelé réseau proximétriques, est proposé. En l’attachant à l’effecteur, il permet à un robot d’effectuer des tâches de positionnement plan sur plan et de positionnement par rapport à un cylindre. L’analyse de la stabilité de la tâche de positionnement plan sur plan est effectuée en obtenant la forme explicite pour la pseudo-inverse de la matrice d’interaction. Les informations de proximité et de vision sont ensuite combinées pour traiter le positionnement dans un espace encombré pour une tâche d’assemblage à l’aide de capteurs sans contact dans le cadre de la commande référencée multi-capteurs. Le réseau proximétrique est enroulé autour du bras du manipulateur pour permettre d’éviter les collisions alors que l’asservissement visuel à partir de 4 points assure le positionnement. Divers résultats expérimentaux et de simulation sont fournis pour valider la théorie. Des formes explicites de la base duale sont obtenues pour des tâches incluant le suivi plan sur plan et le positionnement par rapport à un cylindre avec un minimum de capteurs et un asservissement visuel à partir de 3 points. La base duale est associée à l’espace linéaire des torseurs d’interaction qui forment les composantes de la matrice d’interaction. Cela conduit à des équations explicites capteurs.

Répondant à de multiples enjeux de santé primaire, les maisons de santé pluriprofessionnelles (MSP) sont en plein essor depuis 2009. Elles apportent une nouvelle culture professionnelle pour les médecins généralistes : l’exercice pluriprofessionnel et coordonné, dit interprofessionnel. À vocation professionnalisante, l’internat de médecine générale vise à préparer l’interne à l’exercice de son métier de médecin généraliste. C’est alors le moment propice pour présenter aux futurs médecins généralistes les spécificités de ce nouveau type d’exercice. Un questionnaire a été soumis aux internes de médecine générale rennais à l’issu d’un stage en MSP. Il a permis d’avoir un état des lieux de l’exposition de ces internes aux caractéristiques de l’exercice interprofessionnel dans les MSP qu’ils ont fréquentées. Avec 63 % de taux de réponse, cette étude a montré que l’exposition des internes est effective mais très hétérogène. Une politique volontariste des acteurs locaux de la formation des internes est souhaitable pour encadrer l’apprentissage de l’exercice interprofessionnel en MSP.

Cette thèse qualitative explore les perceptions des patients concernant les médecines complémentaires, en les comparant à celles des médecins à l’aide d’entretiens semi-dirigés. L’étude est réalisée sur le territoire Breton entre 2023 et 2024. La première section se concentre sur le point de vue des patients, utilisant une analyse qualitative thématique. La seconde partie examine la disparité entre les perspectives des patients et celles des médecins généralistes, en utilisant une comparaison des analyses thématiques des deux populations. Enfin, une analyse lexicométrique à l’aide du logiciel Iramuteq est réalisée sur les deux groupes pour enrichir l'analyse qualitative.

Le droit de la responsabilité administrative se caractérise par son aspect éminemment casuistique. Sans remettre totalement en cause la pertinence de la présentation classique entre la responsabilité pour faute et sans faute, il est possible de trouver une notion transcendant ces deux pans de la responsabilité administrative : l’anormalité. La notion est présente à l’origine dans la responsabilité sans faute, par la condition de préjudice anormal et spécial. Or, elle est aussi employée de façon plus discrète par le juge administratif à propos des conditions de faute et de risque. Faisant la jonction entre le fait générateur et le préjudice, l’anormalité innerve aussi le lien de causalité.Elle constitue ainsi le marqueur de la responsabilité administrative. Notion relative et souple, l’anormalité confère au juge une capacité d’adaptation constante aux faits et situations qui lui sont soumis. C’est dans la faute que ses effets se sont déployés avec le plus d’intensité. La graduation de l’anormalité entraîne une gradation des fautes, laquelle confère au juge une certaine latitude vis-à-vis de l’Administration. L’anormalité devient alors le vecteur supposé d’une logique de sanction et de régulation des comportements anormaux les plus graves. L’anormalité joue ainsi un rôle dans l’imputation de la réparation au responsable, ainsi que sur la forme de celle-ci.

L’obtention d’une cicatrisation de la muqueuse au cours de la rectocolite hémorragique (RCH) s’est imposée comme un objectif thérapeutique essentiel pour la prévention des complications de la maladie. Comprendre les mécanismes cellulaires et moléculaires impliqués dans la réparation épithéliale permettrait d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques. L’objectif de ce travail était de développer un modèle d’organoïdes coliques humains pour étudier la fonction mitochondriale au cours de la réparation épithéliale suite à un épisode inflammatoire. Ce travail a permis de mettre au point un modèle d’organoïdes RCH reproduisant un épisode inflammatoire (stress RCH) suivi d’une réparation épithéliale. Une modification du métabolisme énergétique associé à une dysfonction mitochondriale a été mise en évidence dans les cellules épithéliales des organoïdes coliques humains. Une modulation des voies métaboliques énergétiques (glycolyse, métabolisme des acides aminés, métabolisme lipidique) a été observée et suggère une adaptation en réponse aux perturbations mitochondriales. La phase de réparation épithéliale a été induite dans le modèle d’organoïdes montrant la capacité de prolifération des cellules souches et progénitrices reconstituer l’épithélium colique. De plus, cette réparation est associée à une restauration de la fonction mitochondriale via la phosphorylation oxydative. L’importance de l’apport en substrat énergétique dans la réparation épithéliale a été soulignée dans ce travail. Ces pistes restent à être explorées au travers des études cliniques présentées dans ce manuscrit et d’études mécanistiques plus poussées. L’ensemble de ces travaux indique que la restauration de la fonction mitochondriale est cruciale pour soutenir la réparation épithéliale et permettre de restaurer l’homéostasie intestinale pour favoriser une rémission à long terme du patient.