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Quatre essais sur l'estimation des avoirs des fonds mutuels et sur le suivi d'indice
No full textThe financial landscape offers investors a wide array options for allocating their capital, ranging from commodities and real estate to stocks and bonds. Among these, mutual funds and ETFs (Exchange-Traded Funds) have gained significant popularity due to their cost-effective diversification and professional management. However, the growing complexity of these instruments, coupled with increasing demands for transparency and sustainability, has underscored the need for innovative methodologies to address portfolio estimation and index tracking challenges. This thesis lies at the intersection of these critical issues, contributing to both academic research and practical applications.This research investigates two fundamental challenges: the estimation of daily mutual fund holdings based on publicly available data and the development of efficient algorithms capable of addressing both sparse index tracking and portfolio estimation. By leveraging genetic algorithms, least squares regression, dynamic programming and Lasso-based methods, the thesis proposes robust approaches to accurately infer fund holdings. The methodologies are validated using both simulated and real-world data. The Lasso-based approach, in particular, demonstrates superior performance in handling sparse datasets, providing faster and more precise estimations compared to other methods.Furthermore, the thesis explores the integration of ESG (Environmental, Social, and Governance) considerations into sparse index tracking. A novel framework is presented, combining tracking error minimization with ESG score maximization, supported by a time-weighted optimization model. This approach reveals a crucial trade-off between sustainability and tracking precision, demonstrating that significant ESG improvements can be achieved with minimal impact on tracking error.Through these contributions, the thesis highlights the potential of advanced optimization techniques to enhance transparency in the mutual fund industry and promote sustainability in index tracking. Future research avenues include extending these methods to diverse market contexts, incorporating practical constraints such as transaction costs, and collaborating with fund managers to further validate the proposed models.Le paysage financier contemporain offre une large gamme d’options aux investisseurs pour allouer leur capital, incluant les matières premières, l’immobilier, les actions et les obligations. Parmi ces options, les fonds mutuels et les fonds négociés en bourse (ETFs) ont acquis une popularité croissante grâce à leur capacité à offrir une diversification rentable et une gestion professionnelle. Toutefois, la complexité croissante de ces instruments, combinée à des exigences accrues en matière de transparence et de durabilité, met en évidence la nécessité de développer des méthodologies innovantes pour répondre aux défis liés à l’estimation des portefeuilles et au suivi d’indice. Cette thèse s’inscrit au croisement de ces enjeux majeurs, contribuant à la fois à la recherche académique et à des applications pratiques.Ce travail s’intéresse à deux problématiques fondamentales : l’estimation quotidienne des avoirs des fonds mutuels à partir de données accessibles au public et le développement d’algorithmes performants capables de répondre aux défis du suivi parcimonieux d’indice et de l’estimation des portefeuilles. En s’appuyant sur des approches combinant algorithmes génétiques, régression des moindres carrés, programmation dynamique et méthodes basées sur le Lasso, cette thèse propose des solutions robustes pour inférer précisément les avoirs des fonds, validées à travers des données simulées et réelles. En particulier, l’approche basée sur le Lasso se distingue par sa performance supérieure dans le traitement des données éparses, offrant des estimations plus rapides et plus précises que les méthodes basées sur les algorithmes génétiques.En outre, cette thèse explore l’intégration des considérations ESG (Environnementales, Sociales et de Gouvernance) dans le suivi parcimonieux d’indice. Un cadre novateur est introduit, combinant la minimisation de l’erreur de suivi avec la maximisation du score ESG, soutenu par un modèle d’optimisation pondéré dans le temps. Cette approche met en évidence un compromis essentiel entre durabilité et précision du suivi, démontrant qu’il est possible d’obtenir des améliorations significatives du score ESG avec un impact minimal sur l’erreur de suivi.Par ces contributions, cette recherche illustre le potentiel des techniques d’optimisation avancées pour améliorer la transparence dans l’industrie des fonds mutuels et intégrer la durabilité dans le suivi d’indice. Les perspectives de recherche futures incluent l’application de ces méthodologies à divers contextes de marché, l’intégration de contraintes pratiques telles que les coûts de transaction, ainsi que des collaborations avec des gestionnaires de fonds pour valider et affiner davantage les modèles proposés
Étude de la consommation d’énergie et de la durée d’une reconfiguration d’un système cyber-physique au sein de la toundra arctique : de l’expérimentation sur infrastructure réelle à des simulations étendues
No full textCyber-physical systems (CPS) deployed in scarce-resource environments like the Arctic Tundra for in-situ and long-term observation face extreme conditions. Nodes deployed on the field are under a limited energy budget. To save energy and increase their lifetimes, nodes are forced to alternate between short uptime periods and long sleeping periods. Uptime schedules depend notably on observation tasks and are not synchronised.Nodes of the CPS may collaborate to provide services such as data aggregation, analytics, etc. Due to a lack of network infrastructure, nodes have to rely on peer-to-peer connections to communicate. Nodes are able to communicate only during uptime, when their uptime periods overlap. When dealing with short and non-synchronised uptimes, opportunities for communication can be very low. Due to the Arctic Tundra conditions, nodes of the CPS are forced to be autonomous for long periods (from 6 months to a year). During these periods, nodes of the CPS have to autonomously adapt to external events by reconfiguring their systems. Due to collaboration, reconfiguration of collaborative nodes must be coordinated. Due to scarce connectivity within the CPS and its isolation from external systems, a central authority is most of the time unreachable. Nodes must be able to coordinate their reconfiguration with other nodes in a decentralised manner. Due to scarce connectivity, coordinating such reconfiguration between nodes can impose a significant energy consumption overhead on nodes and take a long time to converge. This manuscript proposes to study the decentralised reconfiguration of a Cyber-Physical system with sleeping nodes. It provides a solution to define and coordinate the execution of decentralised reconfiguration programs between sleeping nodes. Based on this solution, it aims at extensively studying the performances in terms of energy consumption and duration of such reconfiguration according to the Arctic Tundra characteristics.Les systèmes cyber-physiques (CPS) déployés dans des environnements comme la toundra Arctique pour effectuer des observations de longues durées sur le terrain sont soumis à des conditions extrêmes. Les nœuds déployés sur le terrain ont un budget énergétique limité. Afin d'économiser leurs budgets énergétiques et augmenter leurs durées de vie, les nœuds sont forcés d'alterner entre de courtes périodes de fonctionnement et de longues périodes de sommeil. Les périodes de fonctionnement sont programmées selon les tâches d'observation des nœuds et ne sont pas synchronisées. Les nœuds du CPS peuvent collaborer pour fournir des services comme de l'agrégation de données, de l'analyse de données, etc. Dû au manque d'infrastructure réseau, les nœuds doivent communiquer en utilisant des connexions pair-à-pair. Les nœuds sont capables de communiquer durant leurs périodes de fonctionnement, lorsque ces périodes se chevauchent. Du fait que les nœuds se réveillent pendant de courtes périodes non synchronisées, les opportunités pour communiquer peuvent être très faibles. À cause des conditions de la toundra Arctique, les nœuds du CPS sont forcés d'être autonomes durant de longues périodes (de six mois à un an). Durant ces périodes, les nœuds du CPS doivent s'adapter aux évènements extérieurs de manière autonome en reconfigurant leurs systèmes. Du fait que les nœuds collaborent, cette reconfiguration doit être coordonnée. À cause du manque de connectivité au sein du CPS et de son isolation avec les systèmes extérieurs, une autorité centrale est la plupart du temps inaccessible. Les nœuds doivent être capables de coordonner leurs reconfigurations avec d'autres nœuds d'une manière décentralisée. À cause du manque de connectivité, coordonner une reconfiguration entre les nœuds pourrait imposer un coût supplémentaire significatif sur les nœuds et mettre beaucoup de temps à converger. Ce manuscrit propose d'étudier la reconfiguration décentralisée d'un CPS composé de nœuds dormants. Il fournit une solution pour définir et coordonner l'exécution décentralisée de programmes de reconfiguration entre noeuds dormants. En se basant sur cette solution, ce manuscrit a également pour objectif d'étudier de manière étendue les performances en termes de consommation énergétique et durée de la reconfiguration selon les caractéristiques de la toundra Arctique
Entraînement d'air par jets plongeants et trains de gouttes
No full textTransportation of air into the liquid phase in the form of bubbles is a widely known phenomenon. This ubiquitous and complex process facilitates the transfer of oxygen and other gases when a breaking wave plunges into the ocean, essential for sustaining aquatic life. In industries, air entrainment is essential for applications such as fermentation and the degradation of organic pollutants. At the fundamental level, the air-entrainment mechanism can be examined by considering a simple case of a plunging jet impacting the surface of a pool. This impact generates a bubble-laden jet flow underneath the surface, namely a bubble cloud. The height of this cloud, termed the bubble cloud depth, is critical, as it directly influences factors such as the volume of the two-phase region and the gas mixing efficiency in various chemical processes. Our study begins with experimental investigations of bubble clouds formed by single circular plunging jets. We demonstrate that, at a constant impact momentum of the jet, increasing either the impact diameter or the jet fall height-to-diameter ratio reduces the bubble cloud depth. Systematic measurements of the local void fraction using phase detection probes confirm that this reduction is directly related to an increased air content within the cloud. A simple momentum balance model, incorporating only inertia and buoyancy forces, accurately predicts the bubble cloud depth without requiring any fitting parameters. Additionally, we introduce a Froude number—based on bubble terminal velocity, cloud depth, and net void fraction to delineate the threshold between inertia-dominated and buoyancy-dominated bubble clouds. We examined the bubble clouds generated by closely spaced twin and triple identical jets to simulate air entrainment by fragmented plunging jets. In these cases, individual bubble clouds overlap and merge after reaching a certain pre-interaction depth, forming a unified structure analogous to that of a single plunging jet but slightly larger for a constant impact momentum. We then perform experiments with even closely packed multiple identical jets (N) in a hexagonal arrangement to mimic large fragmented jets. Just below the interface, an inverted dome structure is formed, surrounded by air fingers, which generates a single bubble cloud without revealing any pre-interaction depth. We describe this structure and the mechanism by which bubbles are shed from it. It is found that the net air flux does not scale with the number of jets but is proportional to the diameter of the multi-jet configuration. In all cases, the mean bubble size in a bubble cloud increases with depth, which may be primarily driven by the coalescence of bubbles as suggested by high-speed visualisation and Weber number analysis. The cloud depth increases with the number of jets. It was observed that for a given impact velocity V_i, an increase in N leads to a slower reduction in the mean bubble speed along the cloud axis. Including the momentum of each impacting jets in the momentum flux balance, and buoyancy effects, provides a good estimate of both the bubble cloud depth and the centreline velocity. Following these studies, we investigated the bubble clouds formed by a droplet train impacting the surface. In this scenario, an unusually high void fraction up to 70% was observed, which decreases with the depth. The creation of the foamy region is associated with repetitive formation and collapse of the air cavity entrained by droplets. By adjusting the impact momentum to account for droplet frequency, we showed that the momentum balance accurately predicts the cloud depth in this scenario as well.L’entraînement d’air par un jet liquide sous forme de bulles est un phénomène bien connu. Ce processus omniprésent et complexe facilite le transfert d'oxygène et d'autres gaz lorsqu'une vague déferlante plonge dans l'océan, ce qui est essentiel au maintien de la vie aquatique. Dans l'industrie, l'entraînement d'air est essentiel pour des applications telles que la fermentation et la dégradation des polluants organiques. À l'échelle du laboratoire, nous abordons le phénomène d'entraînement d'air en étudiant comment un jet d'eau pénètre dans un réservoir d'eau de hauteur constante. L'impact entraîne l'air dans le liquide en générant un jet conique de bulles. La profondeur du nuage de bulles est un paramètre clé, car elle contrôle le volume du nuage et donc l'efficacité du mélange gazeux, par exemple dans les applications de génie des procédés. Dans notre étude, nous analysons d'abord le nuage de bulles formé par un jet plongeant isolé. Nous montrons qu'en augmentant le diamètre du jet ou la hauteur de chute, la profondeur du nuage diminue pour une même quantité de mouvement du jet à l’impact. En mesurant le taux de vide dans le nuage à l'aide de sondes optiques à détection de phase, nous montrons que la diminution de la profondeur est liée à l'augmentation du taux de vide dans le nuage. En utilisant un bilan de quantité de mouvement prenant en compte l'inertie et la flottabilité du nuage lui-même, nous prédisons avec précision la profondeur du nuage de bulles. Nous avons ensuite étudié ce qui se passe lorsque deux ou trois jets tombent à proximité les uns des autres, une situation qui peut représenter ce qui se passe au sein d'un jet de grande taille fragmenté. Nous avons observé que ces nuages de bulles individuels fusionnent en un unique nuage de bulles, avec une légère augmentation de la profondeur du nuage. Pour étudier ce phénomène à plus grande échelle, nous avons disposé plusieurs jets selon un motif hexagonal. Ces jets créent sous la surface une structure inversée en forme de dôme. Nous expliquons cette structure ainsi que la formation des bulles. Nos observations ont révélé que l'ajout de jets ne piège pas nécessairement plus d'air, mais que la quantité d'air entraînée est directement proportionnelle au diamètre de la configuration multi-jets. Des visualisations par caméra rapide ont montré que les bulles coalescent en interagissant dans le nuage. En utilisant un bilan de quantité de mouvement, nous prédisons la taille de ces nuages et l'augmentation de la profondeur du nuage avec le nombre de jets. Enfin, nous avons étudié l'impact d'un train de gouttelettes tombant sur un réservoir d'eau. Dans ce cas, un taux de vide très élevé de l'ordre de 70% a été observé sous l'impact. La création de cette région très aérée est due à la formation répétitive et à l'effondrement de la cavité d'air entraînée par chaque goutte. En ajustant notre modèle mathématique précédent pour prendre en compte la fréquence d'impact des gouttelettes sur la surface, nous avons constaté que nous pouvions également prédire avec précision la profondeur de ces nuages de bulles
Mieux comprendre les effets écologiques des variations artificielles des débits au travers de la reproduction des insectes aquatiques
No full textGlobal changes and the increasing electricity demand are driving a societal transition toward renewable energy sources. Hydropower represents the largest source of low-emission electricity worldwide but has deleterious effects on aquatic ecosystems, whose nature and extent depend on the mode of hydropower plant management. Hydropeaking causes (sub)-daily variations in discharge, and consequently in flow velocity and water level downstream of hydropower plants. These artificial variations disturb aquatic organisms adapted to the natural flow regime. Stream insects, keystone organisms in freshwater food webs, have complex life cycles including multiple life stages, with transitions between terrestrial and aquatic environments (e.g. emergence, oviposition) for many taxa. The effects of hydropeaking on stream insects have been mainly studied for the aquatic larval stage. Oviposition by the adult stage and egg development may also be disturbed by artificial variations of hydraulics conditions, which may cause changes in oviposition habitat availability and egg desiccation. This thesis uses Baetis spp., a genus of mayflies with selective oviposition behaviour, as a study model to assess the effects of artificial hydraulic conditions variation caused by hydropeaking on the oviposition habitat and behaviour and the response of egg masses to dewatering. Chapter 1 presents an empirical study conducted on two rivers during the flight period of stream insects to investigate the oviposition habitat selectivity of Baetis females under different flow regulation contexts. Field observations show less oviposition habitat selectivity by Baetis females in the hydropeaked river compared to an unregulated river, in terms of substrate size and flow velocity. Chapter 2 uses mesocosm experiments to assess the sensitivity of Baetis egg masses to dewatering. This work identifies a tolerance threshold of approximately 6 h of dewatering, beyond which egg hatching percentage declines drastically. Chapter 3 is based on the results of Chapter 1 and on the outputs of a 2D hydrodynamic model of the lower Ain River (a hydropeaked river) to evaluate the availability of Baetis oviposition habitat at the large river segment scale (38 km). The results reveal significant variation of oviposition habitat availability in response to variation of discharge, with, in some cases, more than 85 % of oviposition habitat available during peak flows being dewatered after a hydropeaking event. Focusing on reproduction, a key biological function, this thesis uses multiple approaches to deepen our understanding of the constraints imposed by artificial flow variations on organisms with complex life cycles, such as stream insects. Affecting at large scale the availability of oviposition habitat, these disturbances may act as a population bottleneck preventing the completion of the life cycle locally and creating extensive ‘’sink’’ areas within metapopulations. The empirical estimates obtained through fieldwork and laboratory studies provide a basis for potential new indicators to quantify the impacts of flow management and the effectiveness of mitigation measures. This work opens numerous outlooks and questions for future research that will provide a better understanding of the limits of resistance and resilience of aquatic organisms to human activities and provide new benchmarks for sustainable management of aquatic ecosystems.Les changements globaux et la demande croissante en électricité forcent la transition sociétale vers les énergies renouvelables. L'hydroélectricité représente la plus grande source mondiale d'électricité à faible émission, mais engendre des effets délétères sur les hydroécosystèmes dont la nature et l'étendue dépendent du type de gestion des débits. La gestion par éclusée provoque une variation (infra)-journalière du débit, et par conséquent, de la vitesse du courant et du niveau d'eau, en aval du rejet de l’usine hydroélectrique. Ces variations artificielles perturbent les organismes aquatiques adaptés au régime hydrologique naturel. Les insectes aquatiques, clé de voûte des réseaux trophiques de rivières, ont un cycle de vie complexe comprenant plusieurs stades de vie, avec pour beaucoup de taxons des transitions entre les milieux terrestres et aquatiques (émergence, ponte). L’effet des éclusées sur les insectes aquatiques a été principalement évalué pour le stade larvaire aquatique. La ponte par le stade adulte et le développement des œufs peuvent aussi être perturbée par les variations artificielles des conditions hydrauliques à travers le changement de la disponibilité en habitat de ponte et l’exondation des œufs. Cette thèse utilise Baetis spp., un genre d’éphémères avec un comportement de ponte sélectif, comme modèle d’étude pour évaluer les effets des variations artificielles des conditions hydrauliques causées par les éclusées sur le comportement et l’habitat de ponte et sur la réponse des masses d’œufs à l’assèchement. Le Chapitre 1 se base sur une étude empirique réalisée sur deux rivières pendant la saison de vol des insectes pour comparer la sélectivité d'habitat de ponte des femelles Baetis selon le contexte de régulation du débit. Cette étude de terrain trouve une sélectivité moindre des femelles Baetis dans une rivière avec éclusée que dans une rivière non régulée par rapport aux caractéristiques clefs des habitats de ponte, à savoir la taille du substrat et la vitesse de courant. Le Chapitre 2 utilise des expériences en mésocosme pour évaluer la sensibilité des masses d'œufs de Baetis à l'assèchement. Ce travail identifie un seuil de tolérance autour de 6 h d’assèchement, au-delà duquel le taux d’éclosion des œufs diminue drastiquement. Le Chapitre 3 se base sur les résultats du Chapitre 1 et utilise un modèle hydrodynamique en 2D de la basse rivière d’Ain (rivière à éclusée) pour évaluer la disponibilité d’habitat de ponte de Baetis à l’échelle d’un grand tronçon de rivière (38 km). Les résultats démontrent une forte variation de la disponibilité d’habitat de ponte selon le débit, avec, dans certains cas, plus de 85% d’habitat de ponte disponible au débit de pointe asséchés suite à une éclusée. Se focalisant sur une fonction biologique clef, la reproduction, cette thèse utilise plusieurs approches pour améliorer notre compréhension des contraintes imposées par les variations artificielles de débits sur les organismes avec un cycle de vie complexe comme les insectes aquatiques. Affectant à large échelle la disponibilité des habitats de ponte, ces perturbations pourraient agir comme un goulot d’étranglement sur la taille des populations empêchant l’accomplissement du cycle de vie localement et créant des vastes zones « puits » au sein des métapopulations. Les estimations empiriques réalisées dans ce travail sur le terrain et au laboratoire posent une base pour une réflexion à propos de nouveaux potentiels indicateurs des impacts de la gestion des débits et de l’efficacité des mesures d’atténuation. Ce travail ouvre des nombreuses perspectives et questionnements pour de nouvelles recherches qui permettraient à la fois de mieux comprendre les limites de résistance et résilience des organismes aquatiques face aux activités humaines, et fournir à la gestion des nouveaux repères par rapport aux objectifs de la gestion durable des hydroécosystèmes
Contributions à la gestion des risques climatiques en assurance
No full textIn the context of the current climate crisis, insurance organisations, and more specifically those operating in the life insurance market, are facing significant risks. This thesis aims to provide a deeper understanding of some of these risks, which can materialise in complex ways. In this thesis, we propose tools that contribute to a better assessment of these climate risks and also methodologies for dealing with them in a more resilient way. The first chapter provides an overview of climate stress testing, a new risk management tool. Chapters two and three analyse two shortcomings of current stress tests: the non-volatility projection of financial assets and the limited consideration of extreme physical risks. The first chapter uses Enterprise Risk Management tools to critically analyse scenario-based climate stress testing exercises. Based mainly on the French regulator's 2023 stress test exercise, we highlight and attempt to quantify the various uncertainties throughout the scenario modelling chain, whether in the climate, macroeconomic or financial modules. The weaknesses identified in this analysis provide avenues for improvement for future exercises, with a view to more comprehensive risk management. In particular, this means broadening the risks covered by stress tests, exploring a wider range of scenarios, and understanding climate change in the broader context of environmental, social and governance risks. The second chapter deals with the use of reinforcement learning to construct robust long-term asset allocation strategies. The specificity of this article lies in the integration in the agent's state space of an estimate of a process modelled by a hidden Markov chain (HMM) and climate indices. HMMs have been shown to be robust for modelling long-term financial series, and climate risk has an impact on the dynamics of financial assets. The relevance of the algorithm is assessed by means of a test on financial data. The aim of this work is to gain a better understanding of the modelling of time series with HMMs and to propose an algorithm for resilient and efficient investment in markets that will be subject to periods of crisis in the context of a climate crisis. The third chapter focuses on analysing the impact of extreme heat waves on mortality in order to understand the physical risk from a short-term stress test perspective. In this chapter, an unsupervised learning approach is used to construct geographical areas that share a similar vulnerability to heat waves. Actuarial models are used to calculate a theoretical number of deaths at a fine scale and a machine learning algorithm, adapted to Poisson distribution modelling, is then used to understand how climatic factors affect observed mortality and its deviation from theoretical mortality. This algorithm can be used to construct a link function between environmental factors and the excess mortality measured. By drawing on the climate literature on heat extremes, it is possible to extrapolate the results and quantify the mortality distortion associated with these extremes. The associated mortality shock is compared with the assumptions of the ACPR stress test. The aim of the article is to propose a methodology based on open source data, so that insurance companies can use it in a short-term climate stress test.Dans le contexte de la crise climatique actuelle, les organismes d'assurance, et plus particulièrement ceux opérant sur le marché de l'assurance vie, se trouvent confrontés à des risques significatifs. Cette thèse a pour objectif de fournir une compréhension plus approfondie de certains de ces risques qui peuvent se matérialiser de manière complexe. Nous proposons dans cette thèse des outils qui contribuent à une meilleure évaluation de ces risques climatiques et également des méthodologies pour y faire face de manière plus résiliente. Le premier chapitre offre une vue d'ensemble sur les stress-tests climatiques, nouvel outil de gestion des risques. Les chapitres deux et trois analysent deux lacunes des stress-tests actuels : la projection sans volatilité des actifs financiers et la prise en compte limitée des risques physiques extrêmes. Le premier chapitre mobilise les outils de l'Enterprise Risk Management pour analyser de manière critique les exercices de stress tests climatiques basés sur des scénarios. En s'appuyant principalement sur l'exercice de stress test 2023 du régulateur français, nous mettons en évidence et tentons de quantifier les différentes incertitudes tout au long de la chaîne de modélisation des scénarios, que ce soit sur les modules climatiques, les modules macroéconomiques ou les modules financiers. Les points faibles identifiés dans cette analyse fournissent des pistes d'amélioration pour les exercices futurs, en vue d'une gestion plus globale du risque. Cela passe notamment par : l’élargissement des risques couverts par les stress tests, l’exploration d’une palette plus large de scénarios, l’appréhension du climat dans le cadre plus large des risques environnementaux, sociaux et de gouvernance. Le deuxième chapitre traite de l'utilisation de l'apprentissage par renforcement pour construire des stratégies d'allocation d'actifs robustes à long terme. La spécificité de cet article réside dans l'intégration dans l'espace d'état de l'agent d'une estimation d'un processus modélisé par une chaîne de Markov cachée (HMM, Hidden Markov Model) et d’indices climatiques. Les HMM se sont en effet montrés robustes pour la modélisation à long terme des séries financières, et le risque climatique a des impacts sur les dynamiques des actifs financiers. L'évaluation de la pertinence de l'algorithme s'effectue par le biais d'un test sur des données financières. L'objectif de ce travail est de mieux comprendre la modélisation des séries temporelles avec des HMM et de proposer un algorithme permettant d'investir de manière résiliente et performante dans des marchés qui seront soumis à des périodes de crise dans un contexte de crise climatique. Le troisième chapitre porte sur l'analyse de l'impact des vagues de chaleur extrêmes sur la mortalité pour appréhender le risque physique dans une optique de stress test à court terme. Dans ce chapitre, une approche par apprentissage non supervisé est utilisée pour construire des zones géographiques qui partagent une vulnérabilité similaire aux vagues de chaleur. Des modèles d’actuariat sont utilisés pour calculer un nombre de décès théorique à une maille fine et un algorithme de machine learning, adapté à la modélisation de la loi de Poisson, est ensuite utilisé pour comprendre comment les facteurs climatiques affectent la mortalité observée et son écart à la mortalité théorique. Cet algorithme permet ainsi de construire une fonction de lien entre les facteurs environnementaux et la surmortalité mesurée. En s'appuyant sur la littérature climatique concernant les extrêmes de chaleur, il est possible d'extrapoler les résultats et de quantifier la déformation de la mortalité associée à ces extrêmes. Le choc de mortalité associé est comparé aux hypothèses du stress test de l'ACPR. L'article vise à proposer une méthodologie fondée sur des données en open source, afin que les organismes d'assurance puissent l'utiliser dans un exercice de stress test climatique à court terme
Identification et caractérisation des gènes induits par l'IFN-α (ISG) impliqués dans l'inhibition du Virus de l'Hépatite D (HDV)
No full textPatients co-infected with hepatitis B (HBV) and hepatitis D (HDV) develop the most aggressive chronic form of viral hepatitis, leading to cirrhosis and hepatocellular carcinoma. However, available treatments (PEG-IFN-α and Bulevirtide) rarely achieve viral clearance. The molecular mechanisms by which interferon-α (IFN-α) inhibits HDV remain unclear, as do the reasons behind therapeutic failures in patients. This study aims to identify interferon-stimulated genes (ISGs) that specifically tackle HDV replication. Repeated and prolonged treatment of two differentiated cell lines, dHepaRG and dHuH7.5-NTCP, demonstrated an antiviral efficacy of IFN-α against HDV but not against HBV. Furthermore, stability assays conducted in dHuH7.5-NTCP cells revealed that IFN-α treatment affects multiple steps of HDV intracellular replication. Our analyses show that IFN-α accelerates the degradation of the viral genome (HDV-G) and antigenome of HDV (HDV-AG) without affecting the stability of viral mRNAs. Additionally, de novo transcription experiments indicate that IFN-α impairs the synthesis of all HDV RNAs. Transcriptomic analysis of these two cell lines then established a list of candidate proteins likely to contribute to the antiviral effect of IFN-α against HDV, including the HELZ2 protein. Its antiviral activity was confirmed in vitro, including in primary human hepatocytes infected with HDV. Partial inhibition of IFN-α’s effect by an interfering RNA against HELZ2 suggests that other ISGs also contribute to HDV suppression. Further analyses showed that HELZ2 localizes in the nucleus, the site of HDV replication, and that its antiviral function is independent of its known enzymatic activities. In-cellulo RNA labeling combined with RT-ddPCR quantification of viral RNA species revealed that HELZ2 overexpression does not alter RNA stability but reduces viral RNA synthesis. Additionally, RNA-protein immunoprecipitation experiments demonstrated that HELZ2 associates with the HDV ribonucleoprotein complex. The identification of HELZ2 as an antiviral effector of IFN-α could provide a new target for developing more effective antiviral strategies for patients co-infected with HBV and HDV.Les patients co-infectés par les virus de l'hépatite B (HBV) et D (HDV) développent l'hépatite virale chronique la plus agressive, induisant cirrhose et carcinome hépatocellulaire. De plus, les traitements disponibles (PEG-IFN-α et Bulevertide) permettent rarement d’éliminer l’infection. Les mécanismes moléculaires conduisant à l'inhibition du HDV par l'interféron α (IFN-α) ne sont pas connus et ceux à l'origine des échecs thérapeutiques chez les patients restent aussi à élucider. L’objectif de l’étude est d’identifier les gènes stimulés par l'interféron (ISG) qui peuvent spécifiquement inhiber la réplication intracellulaire de HDV. Le traitement répété et prolongé dans les deux lignées cellulaires différenciées dHepaRG et dHuH7.5-NTCP a mis en évidence une efficacité antivirale de l’IFN-α contre HDV, mais pas contre HBV. Par ailleurs, des essais de stabilité réalisés dans les cellules dHuH7.5-NTCP ont révélé que le traitement par l’IFN-α impacte différentes étapes de la réplication intracellulaire du HDV. Nos analyses montrent que l’IFN-α accélère la dégradation du génome viral (HDV-G) et de l’antigénome du HDV (HDV-AG), sans affecter la stabilité des ARNm viraux. Des expériences de transcription de novo indiquent en outre que l’IFN-α altère la synthèse de l’ensemble des ARNs du HDV. Ensuite, l’analyse transcriptomique de ces deux lignées cellulaires a établi une liste de protéines candidates susceptibles de contribuer à l’effet antiviral de l’IFN-α contre HDV, dont la protéine HELZ2. Son activité antivirale a été validé in vitro, y compris sur des hépatocytes humains primaires infectés. L'inhibition partielle de l'effet de l’IFN-α par un ARN interférent contre HELZ2 suggère l’implication d’autres ISGs. Des analyses ont montré que la protéine HELZ2 est localisée dans le noyau, site de réplication du HDV, et que son effet antiviral n’est pas lié à ses activités enzymatiques connues. Puis, des marquages ARN in cellulo couplés à une quantification des différents types d’ARN viraux par RT-ddPCR ont montré que la sur-expression de HELZ2 n’affecte la stabilité d’aucun des ARN viraux mais entrainerait une diminution de la synthèse de chacun d’eux. Par ailleurs, les résultats prélimininaires d’expériences d'immunoprécipitation ARN-protéine suggèrent que la protéine HELZ2 pourrait être associée à la ribonucléoprotéine d’HDV. L'identification de la protéine HELZ2 en tant qu'effecteur antiviral de l'IFN-α pourrait fournir une nouvelle cible pour développer des stratégies antivirales plus efficaces pour les patients co-infectés par HBV et HDV
Approche Lean-BIM pour l’amélioration des performances d’un projet de construction en phase de conception.
No full textIn recent years, the construction sector has faced major challenges related to low productivity, environmental impact, and the late adoption of innovative technologies. In this context, this thesis aims to improve decision-making during the design phase by exploring the synergies between Lean Construction (LC) and Building Information Modeling (BIM). By integrating Lean principles with BIM digital capabilities, this research seeks to structure and optimize key decisions in order to reduce inefficiencies, enhance stakeholder coordination, and ensure better control over overall project performance.To promote the integration of LC and BIM, the research applies Set-Based Design (SBD) principles to structure and streamline critical choices from the early stages of projects. The approach relies on a decision-support tool capable of automatically generating alternatives for the selection of insulation materials, leveraging centralized data from BIM models. This process is further strengthened by the Choosing by Advantages (CBA) method, which helps identify the most relevant solutions based on multiple criteria such as performance, environmental impact, and cost.On a practical level, two real-world case studies were conducted to evaluate the tool's performance. The first case study, carried out on a mixed-use building (residential and office), optimized the choice of insulation materials by reducing annual heating costs by 14% and CO₂ emissions by 74% compared to the initially selected solution. The second case study, focused on a single-family house, confirmed the tool’s ability to integrate environmental weighting alongside energy performance. This approach resulted in a 6% reduction in annual energy consumption and a 40% decrease in CO₂ emissions while maintaining high thermal performance.The tool has automated multicriteria analysis based on BIM data, facilitating the rapid evaluation of suitable insulation materials. It has simplified complex decision-making processes while supporting choices aligned with project objectives. Beyond its technical contributions, the tool acts as a lever for promoting more sustainable and efficient construction practices, while meeting client requirements and enhancing overall project performance.Ces dernières années, le secteur de la construction a dû relever des défis majeurs liés à sa faible productivité, à son impact environnemental et à l’adoption tardive des technologies innovantes. Dans ce contexte, cette thèse s’inscrit dans une démarche visant à améliorer la prise de décision durant la phase de conception, en explorant les synergies entre le Lean Construction (LC) et le Building Information Modeling (BIM). En intégrant les principes du Lean avec les fonctionnalités numériques du BIM, cette recherche ambitionne de structurer et d’optimiser les décisions clés afin de réduire les inefficacités, d’améliorer la coordination entre les parties prenantes et d’assurer une meilleure maîtrise des performances globales des projets.Afin de favoriser l’intégration du LC et du BIM, cette recherche applique les principes du Set-Based Design (SBD) pour structurer et rationaliser les choix critiques dès les premières phases des projets. L’approche repose sur un outil d’aide à la décision capable de générer automatiquement des alternatives pour le choix des matériaux isolants, en exploitant les données centralisées issues des modèles BIM. Ce processus est renforcé par la méthode Choosing by Advantages (CBA), qui permet d’identifier les solutions les plus pertinentes en fonction de plusieurs critères tels que la performance, l’impact environnemental et le coût.Sur le plan pratique, deux études de cas réelles ont été menées pour évaluer la performance de l’outil. La première étude de cas, réalisée sur un bâtiment à usage mixte (résidentiel et bureaux), a permis d’optimiser le choix des isolants en réduisant les coûts de chauffage annuels de 14 %, tout en diminuant les émissions de CO₂ de 74 % par rapport à la solution initialement retenue. La seconde étude de cas, portant sur une maison individuelle, a confirmé la capacité de l’outil à intégrer une pondération environnementale en plus de la performance énergétique. Cette approche a permis une réduction simultanée de la consommation énergétique annuelle de 6 % et une diminution de 40 % des émissions de CO₂, tout en maintenant une performance thermique élevée.L’outil a automatisé l’analyse multicritère à partir des données BIM, facilitant l’évaluation rapide de matériaux isolants adaptés. Il a simplifié les processus complexes tout en soutenant des décisions alignées sur les objectifs du projet. Au-delà de l’aspect technique, il constitue un levier pour des pratiques de construction plus durables et efficaces. Il répond ainsi aux exigences des clients tout en renforçant la performance globale des projets
Connectivité structurelle et fonctionnelle dans les démences frontotemporales
No full textThe frontotemporal dementia (FTD) spectrum of neurodegenerative diseases, characterised by changes in personality, behaviour, language, and/or motor function, is highly heterogeneous. The common denominator of these diseases is their underlying pathology. There are currently no treatments to slow disease progression or prevent it altogether. Understanding how and when brain changes occur throughout the disease course is essential for developing biomarkers for differential diagnosis, prognosis, and progression monitoring, vital for successful clinical trials. This work investigated structural and functional connectivity assessed with neuroimaging in patients with FTD and presymptomatic carriers of genetic mutations causal of FTD. The aim was to a) identify at which stage and in which groups markers of connectivity diverge from normal, b) highlight the earliest measurable connectivity changes, and c) understand the interplay between structure and function in relation to pathology.In the first study, we assessed grey matter integrity in carriers of mutations in C9 open reading frame 72 (C9orf72), progranulin (GRN), and tau (MAPT) genes across disease stages. We found divergent patterns of changes, with widespread reduced grey matter volume and thickness from asymptomatic stages of the disease in C9orf72 carriers, while these changes were more aligned with symptom onset in GRN carriers and remained focal to anterior temporal lobe, cingulate and insula in early stage MAPT carriers. We identified regions and grey matter metrics that dissociated asymptomatic or prodromal carriers from controls with good to excellent sensitivity. We put forward the hypothesis that cortical thickness changes may reflect neurodevelopmental processes, whereas grey matter volume may be more directly linked to neurodegenerative processes. This work highlights the best metrics of early grey matter atrophy in specific regions for monitoring disease. In the second study, we investigated functional networks through cortical gradients, exploring unimodal-multimodal differentiation in FTD variants. Our findings indicated a collapse and loss of differentiation between networks not solely explained by atrophy. We identified specific cortical gradient fingerprints that could serve as functional signatures for detecting early changes including compensatory processes. This validated the use of cortical gradients to study functional network organisation in FTD and enabled the potential development of multivariate functional connectivity markers of disease. Finally, in the third and fourth studies, we assessed structural white matter tracts and functional networks in carriers of C9orf72, GRN, and MAPT mutations across disease stages. We identified divergent patterns between groups at presymptomatic stages. Asymptomatic GRN and MAPT carriers showed specific changes in salience and visual networks, with GRN carriers showing disruptions of macroscale functional network organisation as well as early white matter tract involvement including the superior thalamic radiation, midbody of the corpus callosum, corticospinal tract and uncinate fasciculus, while MAPT carriers showed focal white matter alterations in the cingulum and uncinate fasciculus. Asymptomatic C9orf72 carriers exhibited disruptions across functional networks, likely due to their widespread atrophy, with white matter integrity compromised only at prodromal stages. This work highlights the distinct stages of connectivity changes across genetic FTD groups. Functional connectivity changes often precede structural alterations, shedding light on pathology progression and its potential use as an early biomarker. Future work should validate these findings longitudinally and harmonise methods to advance connectivity biomarker development for clinical trials.Le spectre de la démence frontotemporale (DFT), ensemble de maladies neurodégénératives touchant personnalité, comportement, langage et/ou fonctions motrices, est hautement hétérogène. Leur pathologie sous-jacente est le dénominateur commun. Aucun traitement ne ralentit leur progression ni ne prévient leur apparition. Comprendre quand et comment les changements cérébraux surviennent est crucial pour développer des biomarqueurs utiles au diagnostic, au pronostic et au suivi, indispensables aux essais cliniques. Ce travail a exploré la connectivité structurelle et fonctionnelle chez des patients atteints de DFT ainsi que des porteurs présymptomatiques de mutations génétiques responsables. L'objectif était de : a) identifier les stades et groupes où les marqueurs de connectivité divergent de la normale, b) détecter les premiers changements mesurables et c) comprendre les interactions structure-fonction liées à la pathologie. Dans la première étude, nous avons évalué l'intégrité de la substance grise chez des porteurs de mutations des gènes C9orf72, progranuline (GRN) et tau (MAPT), à différents stades. Nous avons observé des schémas divergents, avec une diminution généralisée du volume et de l'épaisseur de la substance grise dès les stades asymptomatiques chez les porteurs de C9orf72, tandis que ces changements apparaissaient avec les symptômes chez les porteurs de GRN et restaient localisés au lobe temporal antérieur, cingulum et insula chez les porteurs de MAPT. Nous avons identifié des régions et métriques différenciant les porteurs asymptomatiques ou prodromiques des témoins avec une bonne sensibilité. Les changements d'épaisseur corticale pourraient refléter des processus neurodéveloppementaux, tandis que le volume de la substance grise serait lié à la neurodégénérescence. Ce travail met en lumière les meilleures métriques d'atrophie précoce de la substance grise pour le suivi de la maladie. Dans la deuxième étude, nous avons exploré les réseaux fonctionnels via des gradients corticaux, étudiant la différenciation unimodale-multimodale dans les variantes de DFT. Nos résultats ont révélé un effondrement et une perte de différenciation entre réseaux, non entièrement expliqués par l'atrophie. Nous avons identifié des empreintes spécifiques de gradients corticaux comme signatures fonctionnelles pour détecter les changements précoces, incluant des processus compensatoires. Cette étude valide l'utilisation des gradients corticaux pour explorer l'organisation des réseaux fonctionnels et développer des marqueurs multivariés. Enfin, dans les troisième et quatrième études, nous avons évalué les faisceaux de substance blanche structurelle et les réseaux fonctionnels chez des porteurs de mutations C9orf72, GRN et MAPT à différents stades. Les porteurs asymptomatiques de GRN et MAPT présentaient des changements spécifiques dans les réseaux de saillance et visuel. Les porteurs de GRN montraient des perturbations de l'organisation fonctionnelle macroscopique ainsi qu'une atteinte précoce des faisceaux de substance blanche, notamment le faisceau thalamique supérieur, corps calleux, tractus corticospinal et faisceau unciforme. Les porteurs de MAPT présentaient des altérations focales des faisceaux de substance blanche au cingulum et au faisceau unciforme. Les porteurs asymptomatiques de C9orf72 montraient des perturbations fonctionnelles variées, probablement dues à leur atrophie généralisée, tandis que l'intégrité de la substance blanche était compromise uniquement au stade prodromal. Ce travail met en évidence les stades de changements de connectivité dans les groupes génétiques de la DFT. Les changements fonctionnels précèdent souvent les altérations structurelles, éclairant les mécanismes de progression et soulignant leur potentiel comme biomarqueurs précoces. Les travaux futurs devront valider ces résultats sur des données longitudinales et harmoniser les méthodologies pour avancer dans les essais cliniques
Climat motivationnel et attention en EPS : rôles médiateurs du plaisir et de l’anxiété chez les élèves
No full textIn a context where physical inactivity is a major public health issue, Physical Education (PE) plays a crucial role, provided that it promotes positive experiences and meaningful learning. As the main aim of this thesis is to examine the influence of the motivational climate on the attentional functions of pupils in PE, it seems appropriate to also study the role of anxiety and pleasure, which influence both attention, a central factor in learning, and the emotional experience of pupils. Through three experiments, this doctoral work explores the conditions necessary for quality physical practice in PE, by studying the relationships between the motivational climate and attention (mediated by pleasure and the anxiety state), considering the predisposition of pupils to feel anxiety, their anxiety trait. The first experiment aimed to translate and validate the EDMCQ-PE (Empowering and Disempowering Motivational Climate Questionnaire in Physical Education) in French, thus responding to the lack of a reliable instrument for evaluating the motivational climate in PE. Validation was carried out with bilingual students from the Lycée Français de Chicago (n = 27) and French-speaking PE students (n = 350). The results confirmed the robustness and validity of the tool for measuring the empowering and disempowering dimensions of the perceived motivational climate. The aim of the second experiment was to examine the relationships between the motivational climate, basic psychological needs (BPN), pleasure, anxiety (trait and state) and attentional functions of PE students. The study tested different structural equation models (SEMs) involving students in real-life PE situations (n = 350). The results showed that an empowering motivational climate positively predicted students' BPN satisfaction, pleasure and concentration. Conversely, a disempowering motivational climate positively predicted BPN frustration, anxiety and greater distraction. Moreover, the anxiety trait played an important mediating role in these relationships, indicating the importance of taking this trait into account when studying the motivational climate in PE. Finally, the third experiment, conducted in the laboratory with students (n = 47), compared the effects of an empowering versus disempowering motivational climate on pleasure, anxiety state and attentional performance. Attentional performance was measured using reaction time tasks based on a modified Posner paradigm. The results showed that an empowering climate favored a better emotional experience (more pleasure and less anxiety) and more stable attentional performance. On the other hand, a disempowering climate increased reaction speed, but at the cost of accuracy, especially in the presence of an incongruent auditory cue or in the absence of a cue. The anxiety trait moderated these effects, being positively correlated with anxiety state, BPN frustration and distraction, and negatively correlated with BPN satisfaction and concentration. These results suggest that anxiety trait and motivational dynamics influence participants' attentional performance. These three experiments have highlighted the importance of the role of motivational climate on students' attention in PE, and underline the relevance of exploring the mediating effects of pleasure and anxiety state, as well as anxiety trait. It is important to remain attentive to the persistence of the beneficial effects of an empowering motivational climate. Conversely, the repercussions of a disempowering motivational climate, which are not only harmful, need to be qualified.Dans un contexte où l'inactivité physique représente un enjeu majeur de santé publique, l'Éducation Physique et Sportive (EPS) joue un rôle crucial, à condition de promouvoir des expériences positives et des apprentissages significatifs. L’objectif principal de cette thèse étant d’examiner l’influence du climat motivationnel sur les fonctions attentionnelles des élèves en EPS, il semble pertinent d’étudier également le rôle de l’anxiété et du plaisir, qui influencent à la fois l’attention, facteur central dans l’apprentissage, et le vécu émotionnel des élèves. Ce travail doctoral explore à travers trois expérimentations les conditions nécessaires à une pratique physique de qualité en EPS, en étudiant les relations entre le climat motivationnel et l’attention (médiées par le plaisir et l’état d’anxiété) en prenant en compte la prédisposition des élèves à ressentir de l’anxiété, leur trait d’anxiété. La première expérimentation visait à traduire et valider l'EDMCQ-PE (Empowering and Disempowering Motivational Climate Questionnaire in Physical Education) en français, répondant ainsi à l'absence d'instrument fiable pour évaluer le climat motivationnel en EPS. La validation a été réalisée auprès d’élèves bilingues du lycée français de Chicago (n = 27) et d’élèves francophones en EPS (n = 350). Les résultats ont confirmé la robustesse et la validité de l’outil pour mesurer les dimensions empowering et disempowering du climat motivationnel perçu. La seconde expérimentation avait pour objectif d’examiner les relations entre le climat motivationnel, les besoins psychologiques fondamentaux (BPF), le plaisir, l’anxiété (trait et état) et les fonctions attentionnelles des élèves en EPS. L’étude a testé différents modèles d’équations structurelles (SEM) en impliquant des élèves dans des situations réelles d’EPS (n = 350). Les résultats ont révélé qu’un climat motivationnel empowering prédisait positivement la satisfaction des BPF, le plaisir et la concentration des élèves. À l'inverse, un climat motivationnel disempowering prédisait positivement la frustration des BPF, l'état d'anxiété et une plus grande distraction. De plus, le trait d’anxiété jouait un rôle médiateur important sur ces relations, indiquant l’importance de prendre en compte ce trait dans l’étude du climat motivationnel en EPS. Enfin, la troisième expérimentation, réalisée en laboratoire avec des étudiants (n = 47), visait à comparer les effets d’un climat motivationnel empowering versus disempowering sur le plaisir, l'état d'anxiété et les performances attentionnelles. Les performances attentionnelles ont été mesurées à l'aide de tâches de temps de réaction basées sur un paradigme de Posner modifié. Les résultats ont montré qu’un climat empowering favorisait un meilleur vécu émotionnel (plus de plaisir et moins d'anxiété) et des performances attentionnelles plus stables. En revanche, un climat disempowering augmentait la vitesse de réaction, mais au prix de la précision, surtout en présence d’indice auditif incongruent ou en absence d’indice. Le trait d'anxiété a modéré ces effets, étant corrélé positivement avec l'état d’anxiété, la frustration des BPF et la distraction, et négativement avec la satisfaction des BPF et la concentration. Ces résultats suggèrent que le trait d’anxiété et les dynamiques motivationnelles influencent les performances attentionnelles des participants. Ces trois expérimentations ont mis en lumière l’importance du rôle du climat motivationnel sur l’attention des élèves en EPS, et soulignent la pertinence d’explorer les effets médiateurs du plaisir et de l’état d’anxiété, ainsi que du trait d’anxiété. Il est important de rester attentif à la persistance des effets bénéfiques d’un climat motivationnel empowering. Inversement, il faut nuancer les répercussions d’un climat motivationnel disempowering, qui ne se révèlent pas uniquement nuisibles
Étude multiéchelle des défauts dans les matériaux métalliques par des simulations atomistiques et apprentissage automatique
No full textMetallic materials are far from the idealized image of perfect crystals; in reality, they host a variety of atomic-scale defects that govern their mechanical, thermal, and electronic properties. These defects emerge in response to external stresses, especially under irradiation, and critically influence the performance and lifetime of structural materials in nuclear environments. Understanding their formation and evolution is therefore essential for ensuring the durability and safety of such systems.This thesis uses atomic-scale simulations to investigate the mechanisms behind defect formation while advancing machine learning methodologies for atomistic modeling. At the core of this work is the development of improved descriptors, i.e., the mathematical representations of atomic environments that are crucial for linking atomic structure to material properties in regression-based learning models.Three complementary strategies are pursued to enhance descriptor quality: (1) kernel-based descriptors encoding complete multi-body (up to five-body) interactions for higher fidelity representations; (2) extensions of the Atomic Cluster Expansion (ACE) to efficiently capture incomplete n-body interactions, improving generalizability; and (3) hybrid descriptor schemes that combine multiple representations to enrich atomic environment modeling.These methodological contributions are applied to explore defect clustering phenomena at the nanoscale. A major result is the predicted spontaneous formation of A15 phases in face-centered cubic metals and, for the first time, C15 phases in a body-centered cubic metal phenomena revealed using machine-learned interatomic potentials. These findings suggest a new class of radiation-induced transformations in metals, expanding the 70-year-old view that defect aggregation under irradiation occurs solely through the accumulation of two-dimensional dislocation loops.The thesis also introduces a dual machine learning model that estimates both the energy and harmonic vibrational entropy of large dislocation loops. This enables the derivation of a scaling law for their free energy of formation. Coupled with multiscale simulations, this law supports predictive modeling of the time evolution of dislocation loop populations in iron, offering a new route to understand and anticipate microstructural changes under extreme conditions.In summary, the work delivers key methodological advances in machine learning for materials science and provides new physical insights into defect-driven phenomena. It contributes both to the fundamental understanding of irradiation effects in metals and to the design of materials with improved resilience in demanding environments.Les matériaux métalliques sont loin de l'image idéalisée de cristaux parfaits ; en réalité, ils renferment une multitude de défauts à l'échelle atomique qui déterminent leurs propriétés mécaniques, thermiques et électroniques. Ces défauts apparaissent en réponse à des contraintes extérieures, en particulier sous irradiation, et jouent un rôle crucial dans les performances et la durée de vie des matériaux utilisés en milieu nucléaire. Comprendre leur formation et leur évolution est donc essentiel pour garantir la durabilité et la sécurité de ces systèmes.Cette thèse s'appuie sur des simulations à l'échelle atomique pour étudier les mécanismes de formation des défauts, tout en développant de nouvelles approches en apprentissage automatique appliqué à la modélisation atomistique. Le cœur de ce travail réside dans l'amélioration des descripteurs, c'est-à-dire des représentations mathématiques des environnements atomiques, indispensables pour relier la structure atomique aux propriétés des matériaux dans les modèles d'apprentissage par régression.Trois stratégies complémentaires ont été mises en œuvre pour améliorer la qualité des descripteurs :(1) des descripteurs à noyau, capables de représenter fidèlement des interactions multi-corps complètes (jusqu'à cinq corps) ;(2) des extensions de l'Atomic Cluster Expansion, permettant de prendre efficacement en compte des interactions n-corps incomplètes et d'améliorer ainsi la généralisabilité des modèles ;(3) des approches hybrides combinant plusieurs types de descripteurs pour enrichir la modélisation des environnements atomiques.Ces avancées méthodologiques ont été appliquées à l'étude de phénomènes de regroupement de défauts à l'échelle nanométrique. Un résultat majeur de ce travail est la prédiction de la formation spontanée de phases A15 dans des métaux à structure cubique à faces centrées, et, pour la première fois, de phases C15 dans un métal à structure cubique centrée, grâce à des potentiels interatomiques issus de l'apprentissage automatique. Ces résultats suggèrent l'existence d'une nouvelle classe de transformations induites par irradiation dans les métaux, venant enrichir une vision de plus de 70 ans qui considérait jusqu'ici que l'agrégation des défauts sous irradiation se limitait à la formation de boucles de dislocation bidimensionnelles.La thèse propose également un double modèle d'apprentissage automatique, permettant d'estimer à la fois l'énergie et l'entropie vibrationelle harmonique de larges boucles de dislocation. Cela a permis de dériver une loi d'échelle pour leur énergie libre de formation. Couplée à des simulations multi-échelles, cette loi ouvre la voie à une modélisation prédictive de l'évolution temporelle des populations de boucles de dislocation dans le fer, apportant ainsi un nouvel éclairage sur les changements microstructuraux en conditions extrêmes.En résumé, ce travail apporte des avancées méthodologiques majeures en apprentissage automatique pour la science des matériaux et offre de nouveaux éclairages sur les phénomènes liés aux défauts. Il contribue à la fois à la compréhension fondamentale des effets de l'irradiation dans les métaux et à la conception de matériaux plus résistants pour des environnements exigeants