Les retardateurs de flamme organophosphorés (RFOP) sont utilisés principalement en remplacement de certains retardateurs de flammes bromés interdits depuis le début des années 2000. Les RFOP ont été retrouvés de manière ubiquitaire dans les environnements extérieurs et intérieurs mais l’exposition de la population, ses déterminants et ses effets possibles néfastes sur la santé, en particulier des jeunes enfants, n’ont été que peu étudiés, et jamais en France. Les objectifs de cette thèse étaient d’estimer les expositions pré- et post-natales des enfants nés en France en 2011, d’identifier leurs déterminants et d’étudier leurs effets sur le neurodéveloppement à 3.5 ans grâce à la cohorte mère-enfant Elfe. Nous avons estimé l’exposition pré- et post-natale des enfants pour 9 RFOP grâces aux concentrations mesurées dans les cheveux maternels à la naissance et chez l’enfant à 3,5 ans. Les prévalence d’exposition étaient > à 60% pour 6 RFOP ; le tris(1-chloro-2-propyl) phosphate était retrouvé aux plus fortes concentrations chez les mamans et les enfants L’IMC pré-grossesse, la réalisation de travaux de rénovation et l’exposition prénatale aux BDE 209 et BDE 47 étaient les déterminants majeurs de l’exposition prénatale alors que pour la période postnatale les déterminants majeurs étaient le revenu mensuel, le niveau d’étude de la maman et l’exposition prénatale au BDE 47. Enfin, plusieurs associations significatives ont été observées entre les expositions pré- et postnatales des enfants et le développement cognitif non verbal à 3.5 ans. Une diminution des capacités cognitives non verbales de l’enfant était associée à une augmentation de l’exposition prénatale à 2 RFOP (tri-n-butyl phosphate et triphenyl phosphate) et à une augmentation de l’exposition postnatale à 5 RFOP (ethylhexyl diphenyl phosphate,tris(2-butoxyethyl) phosphate,tris(2-chloroethyl) phosphate,tris(1,3-dichloro-2-propyl) phosphate et triphenyl phosphate).

Les graphes sont fréquemment utilisés pour modéliser les interactions du monde réel comme une collection de nœuds et de relations. Il y a eu un développement substantiel dans la conception de bases de données orientées graphes qui intègrent des techniques spéciales de stockage et d'évaluation de requêtes optimisées pour les modèles de données de graphes. Compte tenu de leur expressivité, les modèles de graphes ont été utilisés dans de nombreuses applications. Cependant, un grand nombre de ces graphes subissent des changements continus ou sporadiques tel que des informations plus importantes peuvent être extraites de l'analyse de l'historique de ces graphes plutôt qu'un seul état statique. Dans cette thèse, nous nous concentrons principalement sur le cas de Thing'in, une plateforme de recherche initiée par orange, gérant un graphe d'objets, où les nœuds sont des objets (principalement des objets IoT) et les arêtes sont des relations entre eux. Les utilisateurs de Thing'in sont des entreprises et des administrations publiques développant des services autour des villes intelligentes. La majorité des nœuds du graphe Thing'in représentent des appareils IoT (par exemple, des machines, des détecteurs de mouvement ou des caméras). Alors que les autres nœuds sont liés à l'environnement de ces appareils (par exemple, des villes, des bâtiments ou des pièces). Lorsque la plateforme a été initiée en 2017, le graphe de Thing’in contenait 50 milliers d’objets connectés. Ce nombre a régulièrement augmenté pour atteindre 50 millions, un nombre qui continuera à augmenter dans le proche avenir. Le graphe de Thing'in étant non statique, des questions importantes sur les états passés du graphe peuvent être posées ce qui a motivé la gestion de la dimension temporelle dans la plateforme. Pour une usine intelligente, l’historique du graphe de Thing’in permet le suivi des différentes positions d'un produit tout au long du pipeline de fabrication, la détection des causes des retards de fabrication ou des pertes de produit et la reconstitution de l'état du graphe avant une défaillance du système. Raisonner sur le passé et répondre aux requêtes temporelles des cas d’usage de Thign’in possible que si l’historique du graphe est géré. Au début de cette thèse, la plateforme Thing’in n’était pas conçue pour supporter la dimension temporelle et seul le dernier état du graphe était conservé. Ainsi, l’objectif de cette thèse est de concevoir un système de gestion des graphes temporelles et de l’intégrer dans la plateforme Thing’in. Bien que de nombreux systèmes existants soient conçus avec un support temporel, aucun de ces systèmes ne répond complètement à nos exigences. Pour pallier ces limitations, nous avons conçu Clock-G, un système de gestion des graphes temporels. Les principales caractéristiques de Clock-G, ainsi les principales contributions de cette thèse sont : la définition du langage de requête de graphe temporel T-Cypher qui permet d'exprimer des requêtes de pattern matching ou de parcours de graphes temporelles qui ne peuvent pas être exprimé par les langages existants ; la proposition et implémentation d'une stratégie de stockage qui est basée sur les concepts de matérialisation des états du graphe à des instants temporels pour pouvoir y accéder facilement lors du requêtage. La méthode proposée offre un équilibre entre l'espace de stockage et le temps de réponse des requêtes ce qui ne peut pas être atteint avec les méthodes de stockage traditionnelles ; la proposition et implémentation d'un processeur de requêtes T-Cypher qui choisit de façon greedy le meilleur plan d'évaluation d'une requête temporelle en tenant compte de l'intervalle temporel des requêtes.

L'asservissement visuel (AV) est utilisé pour contrôler des systèmes robotiques, en se servant d'informations visuelles. L'AV permet de résoudre de nombreuses tâches, telles que la saisie d'objets, la navigation ou le suivi de cibles. Les primitives visuelles classiquement utilisées sont de nature géométrique ou photométrique. Cependant, les primitives géométriques peuvent être difficiles à extraire et à suivre à partir d'images brutes. Récemment, l'apprentissage profond a été proposé comme une solution potentielle pour l'asservissement visuel, mais son utilisation s'est limitée à l'extraction des primitives ou de la pose. Dans cette thèse, nous proposons d'aller plus loin en supprimant cette étape d'extraction des primitives. Nous établissons directement le lien entre le mouvement de la caméra et les changements dans l'espace latent. Ce lien peut être directement appris, créant ainsi une approche de l'asservissement reposant intégralement sur l'apprentissage, ou il peut être calculé analytiquement en exploitant la structure des réseaux appris. De plus, l'apprentissage supervisé ou non supervisé peut être utilisé pour créer des représentations utiles à l'AV. Enfin, le fait de formuler l'AV dans un espace latent permet d'exploiter des informations provenant de différentes modalités, telles que les poses de la caméra et les images, conduisant à un asservissement "hybride". Nous montrons que l'espace latent est idéal de par sa flexibilité, et peut être utilisé pour effectuer de grands déplacements, tout en conservant une excellente précision.

Ces dernières décennies, et inspirés des enzymes, les catalyseurs métalliques supramoléculaires permettant la reconnaissance moléculaire par liaison hydrogène ou appariement d'ions ont été explorés afin de contrôler d'importantes transformations organiques. Dans cette thèse, les interactions non covalentes cinétiquement labiles Zn···N et Zn···O=C ont été exploitées pour la première fois au sein de la deuxième sphère de coordination des catalyseurs métalliques. Ces catalyseurs se sont avérés efficaces pour contrôler l'activité et la sélectivité de fonctionnalisations de liaisons C-H catalysées par l'iridium, particulièrement pertinentes dans un contexte de chimie durable. Des borylations C-H sélectives ont été réalisées sur un site spécifique situé à quatre liaisons de distance du site de reconnaissance moléculaire pour des azines et benzamides comme substrats. Une telle précision a été prédite par la modélisation et les études mécanistiques ont révélé des propriétés enzymatiques intéressantes. Des produits inattendus se sont formés par catalyse au cuivre lors de la synthèse des ligands supramoléculaires. Cette réactivité inhabituelle a été tournée en avantage afin de concevoir un récepteur supramoléculaire de petites molécules organiques. Enfin, un catalyseur artificiel au fer inspiré de la promiscuité de certains cytochromes de la famille P-450 en réactions d’oxydations a été développé. Ce catalyseur de fer est sélectif pour former de cétones à partir d'oléfines à l’air atmosphérique et à température ambiante avec une activité et sélectivité sans précédent en raison de la formation d'espèces d'hydrure de fer.

Au cours de la thèse, des modèles microscopiques de différentes membranes polymériques compatibles avec la nanofiltration organique sont tout d’abord développés (polyimides et polymères à microporosité intrinsèque tels que le PIM-1). Les membranes élaborées sont ensuite utilisées dans des simulations de dynamique moléculaire dans lesquelles elles sont mises au contact des solvants usuels utilisés dans les industries agroalimentaires, chimiques et pharmaceutiques (Méthanol, Ethanol, Acétone et Toluène) afin d'étudier les interactions solvant / matériau. Elles sont complétées par des simulations de dynamique moléculaire hors équilibre afin d'étudier le transport sous pression et ainsi de déterminer la perméance des membranes vis-à-vis des différents solvants.

Les protéines multidomaines ADAMTS-TSL humaines sont impliquées dans de nombreuses pathologies. Codées par 26 gènes paralogues, leur combinatoire en domaines ne suffit pas à caractériser leurs différences fonctionnelles. Nous proposons dans cette thèse une nouvelle approche d'identification des régions fonctionnelles des séquences. Pour cela nous utilisons des séquences de 9 espèces eucaryotes afin d'identifier des modules de séquences conservées propres à certains sous-groupes de séquences homologues. L'analyse évolutive des modules identifiés est obtenue en effectuant une reconstruction phylogénétique conjointe des gènes, des espèces et des modules. Par ailleurs, pour valider l'intérêt fonctionnel des modules identifiés, nous associons des phénotypes (PPI) à cette histoire évolutive. Ce qui a abouti à identifier des acquisitions concomitantes de « modules/phénotypes », prédisant la fonctionnalité de ces modules. Appliquer cette approche aux protéines ADAMTS-TSL humaines nous a permis d'identifier de nouvelles régions fonctionnelles, plus fines, non contiguës et à même d'en décrire les spécificités.

L’insuffisance cardiaque est un problème de santé majeur et l’analyse échocardiographie de la fonction ventriculaire gauche, systolique et diastolique, est centrale dans sa prise en charge. Afin d’aider les cliniciens dans la pratique quotidienne nous avons exploré dans les différents travaux de ce manuscrit différents méthodes d’automatisation ou semi automatisation des analyses échocardiographiques. Parmi le panel de méthodes algorithmiques possibles, nous avons travaillé sur la méthode purement mathématique « boite-noire » dans l’analyse de l’asynchronisme électro-mécanique, sur une méthode intégralement physiopathologique dans l’analyse de la fonction systolique ventriculaire gauche des patients atteints de rétrécissement aortique et enfin sur une méthode intermédiaire dans l’analyse des boucles strain-volume pour la fonction diastolique ventriculaire gauche. Les résultats ainsi obtenus sont prometteurs et ouvrent des perspectives de travaux futurs sur l’analyse multiparamétrique automatisée du ventricule gauche afin d’augmenter la rapidité mais aussi la précision d’analyse du clinicien dans sa pratique quotidienne. Cette analyse beaucoup plus fine de la fonction ventriculaire gauche pourra permettre à l’avenir de produire un soin non plus populationnel mais personnalisé selon l’atteinte précisément évaluée de la fonction ventriculaire gauche systolique et diastolique.

Historiquement, l'analyse des logiciels malveillants (ou MW) a fortement fait appel au savoir-faire humain pour la création manuelle de signatures permettant de détecter et de classer les MW. Cette procédure est très coûteuse et prend beaucoup de temps, ce qui ne permet pas de faire face aux scénario modernes de cybermenaces. La solution consiste à automatiser largement l'analyse des MW. Dans ce but, la classification des MW permet d'optimiser le traitement de grands corpus de MW en identifiant les ressemblances entre des instances similaires. La classification des MW est donc une activité clé liée à l'analyse des MW. Cette thèse aborde le problème de la classification des MW en adoptant une approche pour laquelle l'intervention humaine est évitée autant que possible. De plus, nous contournons la subjectivité inhérente à l'analyse humaine en concevant la classification uniquement à partir de données directement issues de l'analyse des MW, adoptant ainsi une approche dirigée par les données. Notre objectif est d'améliorer l'automatisation de l'analyse des MW et de la combiner avec des méthodes d'apprentissage automatique capables de repérer et de révéler de manière autonome des points communs imprévisibles au sein des données. Nous avons échelonné notre travail en trois étapes. Dans un premier temps, nous nous sommes concentrés sur l'amélioration de l'analyse des MW et sur son automatisation, étudiant de nouvelles façons d'exploiter l'exécution symbolique dans l'analyse des MW et développant un cadre d'exécution distribué pour augmenter notre puissance de calcul. Nous nous sommes ensuite concentrés sur la représentation du comportement des MW, en accordant une attention particulière à sa précision et à sa robustesse. Enfin, nous nous sommes focalisés sur le partitionnement des MW, en concevant une méthodologie qui qui ne restreint pas la combinaison des caractéristiques syntaxiques et comportementales, et qui monte bien en charge en pratique. Quant à nos principales contributions, nous revisitions l'usage de l'exécution symbolique pour l'analyse des MW en accordant une attention particulière à l'utilisation optimale des tactiques des solveurs SMT et aux réglages des hyperparamètres ; nous concevons un nouveau paradigme d'évaluation pour les systèmes d'analyse des MW ; nous formulons une représentation compacte du comportement sous la forme de graphe, ainsi qu'une fonction associée pour le calcul de la similarité par paire, qui est précise et robuste ; et nous élaborons une nouvelle stratégie de partitionnement des MW basée sur un partitionnement d'ensemble flexible en ce qui concerne la combinaison des caractéristiques syntaxiques et comportementales.

Le constat alarmant que la perte de biodiversité en France persiste malgré les efforts déployés pour l'enrayer suggère que le cadre juridique afférent devrait être repensé. Étant donné que son efficacité dépend largement de la pertinence des données scientifiques qui le fondent, ce cadre juridique a été examiné au regard des connaissances issues de l'écologie du paysage, considérées comme étant proches de la réalité écologique. Exemplaire des rapports homme-nature, le milieu agricole a été choisi comme terrain de référence. L'analyse a montré que le droit s'est déjà approprié de nombreux concepts et méthodes de l'écologie du paysage. Néanmoins, composé de plusieurs instruments mis en œuvre de manière disparate, ce cadre ne semble pas encore permettre l’orchestration des actions juridiques de lutte contre la perte de biodiversité. Un fort potentiel en ce sens a été identifié dans le concept juridique renouvelé de paysage. Les politiques du paysage qui en sont issues n'apparaissent néanmoins pas comme étant les outils les plus appropriés à mobiliser. Leur application à des fins de lutte contre la perte de biodiversité reste, en effet, incertaine. Véhiculant également une approche paysagère mais garantissant une action ciblée sur la biodiversité, le concept européen d'infrastructure verte et l’approche internationale par écosystème semblent, en revanche, offrir des garanties suffisantes à cet effet. Si la Trame verte et bleue française s’y rapproche davantage, elle pourrait structurer les actions juridiques de lutte contre la perte de biodiversité en milieu agricole et ainsi remédier à leur défaillance.

L'objectif de cette thèse est la conception de nouvelles phases à clusters condensés de molybdène, dérivées des phases de Chevrel, possédant des propriétés thermoélectriques améliorées. L'approche employée combine le calcul théorique (DFT) et le machine learning, une méthode d'intelligence artificielle qui sera utilisée pour prédire les propriétés des nouveaux composés, à plus grande échelle. L'objet du premier chapitre est de faire le lien entre les structures cristalline et électronique de ces phases à clusters condensés, lesquelles possèdent un VEC (concentration d'électrons de valence) « idéal » pour lequel elles deviennent semi-conductrices. Le second chapitre recense les propriétés thermoélectriques rapportées de ces phases. Ces propriétés sont prometteuses en vue d'applications à haute température, notamment du fait de la très faible conductivité thermique de ces phases. Enfin, une méthode de calcul du coefficient de Seebeck par DFT y est détaillée. Le troisième chapitre commence par la création d'une base de données, composée du coefficient de Seebeck calculé de 92 formules hypothétiques semi-conductrices. Enfin, un modèle de machine learning, basé sur un algorithme de régression utilisant des arbres décisionnels, est entraîné pour prédire le coefficient de Seebeck de plus de 900 formules hypothétiques. Celles dont on pense qu'elles présentent des propriétés thermoélectriques améliorées sont proposées comme candidates à la synthèse.