Anterior Gradient 2 (AGR2) est une protéine de la famille des isomérases de disulfures (PDI) qui joue un rôle clé dans la réponse au stress du réticulum endoplasmique (RE) et le contrôle de la qualité des protéines. AGR2 est surexprimé dans plusieurs cancers, notamment ceux du poumon, du sein et du côlon, et sa présence est généralement associée à une augmentation de l'agressivité tumorale et du potentiel métastatique, en particulier à travers la transition épithélio-mésenchymateuse (EMT). Cependant, les mécanismes par lesquels AGR2 déclenche ces processus restent mal compris. Dans cette étude, nous avons examiné le rôle d'AGR2 dans le cholangiocarcinome intra-hépatique (iCCA), un cancer hautement agressif qui prend naissance dans les voies biliaires. En raison de diagnostics tardifs et de métastases précoces, la résection chirurgicale, qui est le principal traitement, est rarement réalisable. L'iCCA peut être classé en sous-types prolifératif et inflammatoire selon les profils d'expression génique. Nos analyses révèlent que la surexpression d'AGR2 est significativement associée au sous-type prolifératif et corrélée à une diminution de la survie globale des patients atteints d'iCCA. Pour mieux comprendre le rôle d'AGR2 dans le CCA, nous avons exploré ses mécanismes de régulation ainsi que son impact sur les phénotypes cellulaires, notamment la prolifération et la migration. Nous avons généré une lignée cellulaire stable d'iCCA avec suppression d'AGR2 et mené des études in vivo, démontrant que l'inhibition d'AGR2 réduit drastiquement le potentiel métastatique. Ces résultats suggèrent qu'AGR2 est un acteur clé de l'agressivité de l'iCCA en modulant les propriétés invasives des tumeurs.

Le syndrome d'apnée du sommeil (SAS) est un trouble caractérisé par des arrêts et des diminutions du flux respiratoire pendant le sommeil. L'observabilité des fonctions cardio-respiratoires dans le SAS reste un véritable défi, et de nouvelles méthodes interprétables doivent être proposées en se basant sur l'acquisition de signaux non invasifs. L’objectif principal de cette thèse est de proposer une approche basée sur des modèles computationnels et des méthodes de traitement du signal afin de mieux comprendre la réponse cardio-respiratoire aiguë aux épisodes d’apnées, en se basant sur des signaux de temps de transit du pouls (PTT) et de ballistocardiographie (BCG). Une chaine de traitement du signal de PTT a été développée, et a permis de classifier les apnées centrales et obstructives sur une base de données cliniques de patients du SAS. Un nouveau modèle des interactions cardio-respiratoires a été proposé et analysé pour la simulation des signaux de PTT et de BCG, afin d'extraire les facteurs physiologiques les plus influents sur ces signaux autour des apnées. Ce travail permet d'améliorer la compréhension des mécanismes cardio-respiratoires modulant ces signaux, et d'ouvrir la voie vers des approches à base de jumeaux numériques pour l'optimisation de la prise en charge des patients.

Les écosystèmes de connaissances rassemblent les universités, les centres de recherche et les nouvelles entreprises technologiques pour favoriser l’innovation. Cette étude se concentre sur les agtechs, analysant comment elles bénéficient du transfert de connaissances pour développer des compétences et améliorer leur performance.En examinant 48 agtechs au Brésil et 52 en France, elle révèle que le transfert de connaissances n’est pas uniforme, avec des canaux variés influençant différemment la performance des entreprises dans chaque pays. Les résultats indiquent l'importance de combinaison de compétences spécifiques pour la croissance des entreprises et offrent des insights pour la théorie des ressources et le transfert de connaissances.

Les problèmes de santé publique liés aux maladies parasitaires et fongiques sont répandus dans de nombreux pays africains, notamment en Éthiopie. Cependant, l'Éthiopie ne s'attaque pas suffisamment à ces maladies endémiques. Par conséquent, l'objectif de ce projet de recherche était d'examiner le fardeau de la leishmaniose viscérale, de la pneumocystose pulmonaire et de la toxoplasmose, parmi plusieurs maladies parasitaires et fongiques endémiques, ainsi que la réponse du système de santé à ces maladies, en tenant compte de leur importance pour la santé publique, des lacunes de la recherche et des implications pour les interventions futures dans le pays, en particulier dans la région d'Amhara, au nord-ouest de l'Éthiopie.

Les modèles d'apprentissage profond basés sur les CNNs offrent des performances de pointe dans les tâches de traitement d'images et de vidéos, en particulier pour l'amélioration ou la classification d'images. Cependant, ces modèles sont lourds en calcul et en empreinte mémoire, ce qui les rend inadaptés aux contraintes de temps réel sur des FPGA embarqués. Il est donc essentiel de compresser ces CNNs et de concevoir des architectures d'accélérateurs pour l'inférence qui intègrent la compression dans une approche de co-conception matérielle et logicielle. Bien que des optimisations logicielles telles que l'élagage aient été proposées, elles manquent souvent de structure nécessaire à une intégration efficace de l'accélérateur. Pour répondre à ces limitations, cette thèse se concentre sur l'accélération des CNNs sur FPGA tout en respectant les contraintes de temps réel sur les systèmes embarqués. Cet objectif est atteint grâce à plusieurs contributions clés. Tout d'abord, elle introduit l'élagage des motifs, qui impose une structure à la sparsité du réseau, permettant une accélération matérielle efficace avec une perte de précision minimale due à la compression. Deuxièmement, un accélérateur pour l'inférence de CNN est présenté, qui adapte son architecture en fonction des critères de performance d'entrée, des spécifications FPGA et de l'architecture du modèle CNN cible. Une méthode efficace d'intégration de l'élagage des motifs dans l'accélérateur et un flux complet pour l'accélération de CNN sont proposés. Enfin, des améliorations de la compression du réseau sont explorées grâce à la quantification de Shift\&Add, qui modifie les méthodes de multiplication sur FPGA tout en maintenant la précision du réseau de base.

Objectifs : De nombreuses études semblent prometteuses concernant la contribution d’un réglage tonotopique dans la reconnaissance de la parole dans le bruit chez les patients nouvellement implantés cochléaires. Cependant, ce réglage a été comparé à différentes stratégies de codage (CIS, HDCIS, FSP, FS4, ou mixte), couvrant différents spectres fréquentiels. Le but de cette étude était d’évaluer l’impact des indices de structure fine sur la perception de la parole dans le bruit et dans le silence, ainsi que sur la perception de la musique, chez les nouveaux implantés cochléaires bénéficiant d’un réglage tonotopique. Matériels et méthodes : Une étude prospective, randomisée, en double aveugle et en cross-over de 23 patients implantés cochléaires a été réalisée d’avril 2023 à juin 2024. Une carte tonotopique était établie pour chaque patient, à l’aide d’un scanner et d’un logiciel de reconstruction basé sur la fonction de Greenwood. Chaque patient était randomisé pour recevoir un réglage en structure fine suivi d’un réglage conventionnel, ou vice versa. Chaque réglage était maintenu pendant 6 semaines. Des tests de perception de la parole et de la musique étaient réalisés au terme de ces 6 semaines. Résultats : Avec un réglage tonotopique, les indices de structure fine ont significativement amélioré la reconnaissance de la parole dans le bruit pour de hauts rapports signal sur bruit (SNR=+9, p = 0.006, effet moyen (ME) = 6.7%, taille d’effet standardisée (SES) = 0.71). Un effet période significatif a été observé au-delà d’un SNR de +6dB (SNR=+9dB, p=0.006 ; SNR=+6dB, p=0.022) sans effet d’interaction. La reconnaissance de la parole dans le silence et l’audiométrie tonale n’étaient pas significativement améliorées par la stratégie en structure fine, en réglage tonotopique. La discrimination de hauteur et l’identification des contours mélodiques étaient significativement améliorées par les indices de structure fine (ME=8.5, p=0.041 pour une F0 standard de 220Hz, ME=6.7%, p=0.050 pour les sons complexes avec harmoniques non résolues). Aucune amélioration n’a été observée pour l’évaluation qualitative multidimensionnelle de Gabrielsson ni pour la reconnaissance mélodique. Conclusion : Les stratégies de structure fine semblent pertinentes pour les nouveaux patients implantés cochléaires avec un réglage tonotopique, car elles améliorent les résultats dans le bruit, et la perception des hauteurs et des sons complexes, sans compromettre la compréhension dans le silence.

Cette thèse vise à améliorer non seulement la mise en place de la Responsabilité Sociale des Entreprises (RSE) dans une chaîne logistique sous contraintes financières, mais aussi la performance de chaque membre ainsi que de l'ensemble de la chaîne logistique. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons les modèles d'optimisation combinant avec la théorie des jeux afin de proposer différents types de coordination. Tout d'abord, nous partons d’une chaîne logistique sans contraintes financières fonctionnant avec le système de stock en consignation et montrons que la coordination basée sur les contrats de partage des coûts et revenues peut apporter une meilleure performance RSE et des profits plus élevés pour tous les membres de la chaîne logistique. Deuxièmement, nous proposons un contrat général basé sur la compensation des risques et le crédit commercial pour coordonner la chaîne où un membre en aval de la chaîne est confronté à des contraintes financières. Enfin, nous nous concentrons sur une chaîne logistique où tous les membres sont soumis à des contraintes financières. Notre résultat montre qu'un contrat de partage des coûts combiné à un mode de financement raisonnable peut améliorer la performance RSE et la rentabilité individuelle des participants. Les contributions essentielles de ce travail sont d’une part des apports scientifiques sur le rôle fondamental de différents types de coordination pour une mise en place efficace de la RSE dans une chaîne logistique sous des contraintes financières et d’autre part des apports opérationnels proposant une aide à la décision pour les managers de la chaîne logistique afin d’améliorer non seulement leurs propres performances mais aussi celles de toute la chaîne.

L’utilisation de composants de logiciels libres (OSS) pendant le développement d’applications comporte des risques de sécurité, à la fois pour les organisations de développement et pour les utilisateurs finaux des applications. Cela a été démontré à de nombreuses reprises au cours de la dernière décennie, depuis la vulnérabilité Heartbleed dans OpenSSL (2014) jusqu’à la récente attaque de la chaîne d’approvisionnement sur XZ Utils (2024). Cette thèse aborde deux problèmes importants dans le domaine du développement de logiciels libres: la consommation de composants dont les vulnérabilités sont connues et la consommation de paquets malveillants. Le premier problème est abordé par le développement d’une approche centrée sur le code pour détecter, évaluer et mettre à jour les dépendances open source à vulnérabilité connue. Le deuxième problème est abordé en fournissant une description systématique des vecteurs d’attaque spécifiques aux logiciels libres, un examen des paquets malveillants utilisés dans des attaques réelles et une exploration des techniques d’attaque spécifiques à l’écosystème Java.

L’humanité fait face à un défi crucial : développer l’utilisation de sources d’énergie renouvelables capable de remplacer les combustibles fossiles. Parmi les solutions potentielles, l’énergie solaire se distingue comme la plus prometteuse. La photosynthèse artificielle, en imitant le processus naturel, permet de convertir la lumière du soleil en carburants propres et en produits chimiques utiles, offrant ainsi une alternative écologique et durable. Cette thèse explore deux approches principales : l’utilisation de l'urée, un composé abondant dans les eaux usées, via son oxydation photo-électrochimique, pour produire de l’hydrogène tout en contribuant à la purification de l’eau; et l’étude des batteries à flux redox, une technologie verte inspirée de la photosynthèse naturelle, pour stocker efficacement l’énergie solaire. Un autre aspect est l’utilisation d’une photo-pile pour la synthèse d’une molécule utilisée en tant que composant d’électrolyte dans les batteries. Le travail présente les résultats sur les jonctions métal/isolant/semiconducteur (MIS) comme interfaces photo-actives, ainsi que l’utilisation de cellules tandem pérovskite/silicium, pour améliorer les systèmes de conversion et de stockage de l’énergie solaire.

Cette thèse explore la compression de bases de données d’images en exploitant les redondances sémantiques présentes. Nous montrons d’abord qu’un schéma de compression multi-image fondé sur des métriques pixels atteint des résultats encourageants, mais insuffisants. En effet, lorsque le taux de compression augmente, la qualité des images décodées chute considérablement. Nous concluons qu’il faut s’affranchir du cadre classique de compression. Pour se faire, l’évaluation de la distorsion est déplacée à un plus haut niveau : au niveau de la sémantique. Nous avons dès lors chercher à modéliser et à représenter cette sémantique et avons finalement convergé vers l’utilisation de modèles de fondations, CLIP spécifiquement, pour extraire et encoder cette information. De plus, nous avons prouvé expérimentalement que ces modèles possédaient de bonnes qualités pour représenter et manipuler la sémantique d’image. Finalement, nous avons pu revenir sur le problème de compression multi-image initial et proposer un schéma de compression basé CLIP qui exploitait les redondances sémantiques de la collection d’images. Ce schéma est fondé sur l’apprentissage d’un dictionnaire de sémantiques simples représentant la sémantique de la base de données d’images et possède, lui aussi, des propriétés sémantiques intéressantes. Ce schéma de compression permet une conservation autant de la sémantique que de la qualité d’image, et ce, à des débits extrêmement faibles.