Theses.fr
Not a member yet
182636 research outputs found
Sort by
Modéliser l’induction de stress social dans des simulations immersives en réalité virtuelle
No full textLa réalité virtuelle se présente comme un outil prometteur pour le traitement de l’anxiété sociale notamment à travers des thérapies d’exposition en réalité virtuelle. Dans ces thérapies, les utilisateurs sont confrontés à des situations stressantes et apprennent progressivement à ajuster leurs réactions affectives. Cela nécessite un certain niveau de stress essentiel à la réussite de l’entraînement. La littérature montre que les applications de réalité virtuelle sont capables de provoquer du stress ; toutefois, la manière dont les concepteurs peuvent contrôler avec précision ce niveau de stress reste floue. Pour répondre à ce problème, nous proposons un modèle décrivant un mécanisme permettant de contrôler le stress durant une évaluation sociale en réalité virtuelle. Ce modèle suggère que le stress est influencé par l’amicalité et la dominance des agents virtuels, et que la présence sociale joue un rôle médiateur dans leur impact sur le stress. Afin de tester ce modèle, nous avons mené trois études expérimentales impliquant 141 participants dans des tâches sociales telles que la prise de parole en public et les entretiens d’embauche. Les résultats montrent que le niveau de stress est impacté par le niveau d’amicalité et de dominance des agents virtuels, toutefois, des analyses supplémentaires sont nécessaires afin remédier aux limitations rencontrées et valider le modèle.Virtual reality has shown promise in treating social anxiety through virtual reality exposure therapies. In these therapies, users are exposed to stressful situations and gradually learn to adjust their affective responses. Exposing users to a stressful but safe environment is crucial for a successful exposure. This requires controlling the level of stress induced by the virtual environments. Literature shows that virtual reality applications are capable of inducing stress; however, it remains unclear how designers can precisely control this level of stress. To address this gap, we propose a model of stress that outlines a mechanism through which stress can be controlled during virtual social evaluation scenarios. The model suggests that users’ stress levels are influenced by the friendliness and dominance levels of the virtual agents, with this effect mediated by the users’ sense of social presence. To test this model, three studies involving 141 participants in social tasks, such as public speaking and job interviews, were conducted. The results indicate that agents’ friendliness and dominance levels influence users’ stress levels, however, further investigations are needed to address the limitations encountered and verify the model
Alteration of the tVTA in models of depression of various etiologies
No full textLes progrès en neuroanatomie et connectivité cérébrale ont souvent permis de progresser dans la compréhension des maladies neuropsychiatriques. De récentes études ont montré que la queue de l’aire tegmentale ventrale (tVTA) est le contrôle inhibiteur principal des systèmes dopaminergiques et participe également au contrôle moteur, au codage des erreurs de prédiction et aux réponses à des stimulus aversifs, faisant d’elle un acteur potentiel dans les pathologies associées comme la dépression et les troubles du stress post-traumatique. Pour comprendre son rôle dans ces pathologies, nous avons combiné des techniques d’analyses moléculaires et d’évaluation comportementale. Nos résultats montrent une plasticité majeure des synapses glutamatergiques de la tVTA, augmentant significativement l’activité de la structure. En bloquant la transmission glutamatergique locale, de manière préventive ou thérapeutique, nous avons mis en évidence le rôle crucial de la tVTA dans la stratégie d’adaptation comportementale au stress. Ce projet amène une caractérisation nouvelle du rôle de la tVTA dans les symptômes cognitifs associés aux troubles de l’humeur.Progresses in neuroanatomy and brain connectivity have often led to a better understanding of neurodegenerative and neuropsychiatric diseases. Recent studies have shown that the tail of the ventral tegmental area (tVTA) is the primary inhibitory control of dopaminergic systems, and also participates in motor control, prediction error coding and responses to aversive stimuli and drugs of abuse, making it a potential player in associated pathologies such as depression and post-traumatic stress disorders. We have combined molecular analysis and behavioral assessment techniques with a therapeutic and preventive pharmacological approach. Our results show a major plasticity of the glutamatergic synapses of the tVTA, significantly increasing the activity of the structure. By pharmacologically blocking local glutamatergic transmission, either preventively or therapeutically, we have highlighted the crucial role of the tVTA in behavioral adaptation to stress. This project provides a novel characterization of the role of tVTA in cognitive symptoms associated with mood disorders
Applications of large-dimensional random matrix theory and free probability in statistical learning by neural networks
No full textLe fonctionnement des algorithmes d’apprentissage automatique repose grandement sur la structure des données qu’ils doivent utiliser. La majorité des travaux de recherche en apprentissage automatique se concentre sur l’étude de données homogènes, souvent modélisées par des variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées. Pourtant, les données apparaissant en pratique sont souvent hétérogènes. Nous proposons dans cette thèse de considérer des données hétérogènes en les dotant d’un profil de variance. Cette notion, issue de la théorie des matrices aléatoires, nous permet notamment d’étudier des données issues de modèles de mélanges. Nous nous intéressons plus particulièrement à la problématique de la régression ridge à travers deux modèles : la régression ridge linéaire (linear ridge model) et la régression ridge à caractéristiques aléatoires (random feature ridge model). Nous étudions dans cette thèse la performance de ces deux modèles dans le cadre de la grande dimension, c’est-à-dire lorsque la taille de l’échantillon d’entraînement et la dimension des données tendent vers l’infini avec des vitesses comparables. Dans cet objectif, nous proposons des équivalents asymptotiques de l’erreur d’entraînement et de l’erreur de test relatives aux modèles d’intérêt. L’obtention de ces équivalents repose grandement sur l’étude spectrale issue de la théorie des matrices aléatoires, des probabilités libres et de la théorie des trafics. En effet, la mesure de la performance de nombreux modèles d’apprentissage dépend de la distribution des valeurs propres de matrices aléatoires. De plus, ces résultats nous ont permis d’observer des phénomènes spécifiques à la grande dimension, comme le phénomène de la double descente. Notre étude théorique s’accompagne d’expériences numériques illustrant la précision des équivalents asymptotiques que nous fournissons.The functioning of machine learning algorithms relies heavily on the structure of the data they are given to study. Most research work in machine learning focuses on the study of homogeneous data, often modeled by independent and identically distributed random variables. However, data encountered in practice are often heterogeneous. In this thesis, we propose to consider heterogeneous data by endowing them with a variance profile. This notion, derived from random matrix theory, allows us in particular to study data arising from mixture models. We are particularly interested in the problem of ridge regression through two models: the linear ridge model and the random feature ridge model. In this thesis, we study the performance of these two models in the high-dimensional regime, i.e., when the size of the training sample and the dimension of the data tend to infinity at comparable rates. To this end, we propose asymptotic equivalents for the training error and the test error associated with the models of interest. The derivation of these equivalents relies heavily on spectral analysis from random matrix theory, free probability theory, and traffic theory. Indeed, the performance measurement of many learning models depends on the distribution of the eigenvalues of random matrices. Moreover, these results enabled us to observe phenomena specific to the high-dimensional regime, such as the double descent phenomenon. Our theoretical study is accompanied by numerical experiments illustrating the accuracy of the asymptotic equivalents we provide
Frictions between belief and knowledge in the context of French neutrality : tension in the professional identi ty of biology teachers in theteaching of the theory of evolution
No full textLa théorie de l'évolution constitue un pilier fondamental de la culture disciplinaire des sciences du vivant, et bénéficie d'un consensus scientifique particulièrement robuste. Cependant, son enseignement présente une certaine vivacité en classe, notamment en raison de frictions entre le croire et le savoir. Sur cette thématique en effet, science et religion présentent des registres explicatifs potentiellement concurrentiels. Cette thèse se propose de mettre en tension des composantes de l’identité professionnelle des enseignants de SVT en ayant recours à des dilemmes éthico-professionnels s’appuyant sur ces frictions entre le croire et le savoir. Afin d’appréhender l’identité professionnelle des enseignants de SVT, nous convoquons un modèle théorique psychosocial d’identité professionnelle : le modèle de Gohier. Notre thèse repose sur la réalisation durant l’année 2021-2022 de six entretiens semi-dirigés auprès d’enseignants de SVT ayant atteint une certaine maturité et stabilité professionnelle. L’ensemble des résultats obtenus permet de mettre à jour des identités professionnelles de façade, qui se retrouvent facilement déstabilisés parla confrontation aux dilemmes éthico-professionnels. Nous assistons alors à une fragmentation identitaire du collectif enseignant, chacun se réfugiant dans des composantes refuges de leur identité professionnelle. Ainsi, la culture professionnelle ne permet pas de répondre totalement aux tensions latentes liées aux frictions entre le croire et le savoir, y compris chez des enseignants en pleine maturité professionnelle.The theory of evolution constitutes a fundamental pillar of the disciplinary culture of the life sciences, and benefits from a particularly robust scientific consensus. However, his teaching presents a certain liveliness in class, in particular because of the friction between believing and knowing. On this theme, in fact, science and religion present potentially competitive explanatory registers. This thesis aims to bring into tension the components of the professional identity of SVT teachers by resorting to ethical-professional dilemmas based on these frictions between believing and knowing. In order to understand the professional identity of SVT teachers, we use a psychosocial theoretical model of professional identity: the model of Gohier. Our thesis is based on the completion during the year 2021-2022 of six semi-directed interviews with SVT teachers who have reached a certain maturity and professional stability. All of the results obtained make it possible to update superficial professional identities, which are easily destabilized by confronting ethical-professional dilemmas. We are then witnessing a fragmentation of the identity of the teaching collective, with each person taking refuge in refuge components of their professional identity. Thus, professional culture does not make it possible to fully respond to the latent tensions linked to the friction between belief and knowledge, including among teachers in full professional maturity
Inflammatory and vascular injuries in pancreas transplantation
No full textLa transplantation pancréatique est la meilleure option pour certains patients diabétiques, mais elle est souvent compliquée par une perte précoce du greffon due à une thrombose. Dans ce manuscrit, nous avons d’abord examiné les preuves reliant cette complication thrombotique à l’activation du système immunitaire, provoquée soit par l’état du donneur, soit par des lésions d’ischémie/reperfusion, introduisant ainsi le concept d’immunothrombose en transplantation pancréatique. Nous avons identifié des facteurs de risque méconnus, mettant en évidence le rôle délétère de l’hypertension chez les donneurs. Nous avons ensuite exploré in vitro les réponses des cellules endothéliales pancréatiques aux cytokines inflammatoires liées à l’ischémie/reperfusion et à l’état du donneur. Ces modèles expérimentaux montrent que les cellules endothéliales pancréatiques présentent un phénotype plus pro-inflammatoire et prothrombotique que les cellules endothéliales glomérulaires à l’état basal. De plus, leur réponse à des molécules comme l’IL1β et l’IL6 semble exacerbée, suggérant un intérêt potentiel pour des thérapies ciblées. D’autres molécules présentes chez le donneur, comme la MMP-9, pourraient également activer l’endothélium. Par ailleurs, l’analyse des auto-anticorps anti-AT1R dans le sérum des receveurs révèle que leur présence au moment de la transplantation est significativement associée à un risque accru de thrombose et de rejet. Enfin, nous avons posé les bases d’un score prédictif composite pour la perte des greffons pancréatiques, intégrant à la fois des paramètres cliniques et des biomarqueurs issus du sérum des receveurs au moment de la transplantation.Pancreatic transplantation is the best option to propose for selected diabetic patients, but often complicates with occurrence of early allograft failure due to thrombosis. In this manuscript, we first reviewed evidences linking this thrombotic complication with activation of the immune system, due either to donor’s condition or to ischemia/reperfusion injuries, thus leading to the concept of Immunothrombosis in pancreatic transplantation. We first investigated possible unknown risk factors of thrombosis and evidenced the deleterious role of donor’s hypertension in early pancreas. We further explored in-vitro responses of endothelial pancreatic cells to inflammatory cytokines related to ischemia/reperfusion and donor’s condition. From these experimental models, we showed that pancreatic endothelial cells exert a more pro-inflammatory and pro-thrombotic phenotype than glomerular endothelial cells in a resting state. Furthermore, their response to inflammatory molecules such as IL1β and IL6 seems exacerbed, which could suggest an interest in targeted therapies. Additional molecules present in the donor such as MMP-9 may also play a role in the endothelium activation. Besides inflammatory molecules, we assessed the role of anti-AT1R auto-antibodies in recipient’s sera. It reveals that their presence at the time of transplantation is significantly associated with a higher risk of pancreatic thrombosis and rejection, suggesting an implication of recipient’s inflammatory condition in addition to donor’s one. Finally, we laid the groundwork for the construction of a future composite predicitve score for allograft failure, incorporating both clinical parameters and biomarkers from recipient’s sera at the time of transplantation
Design and FPGA prototyping of an advanced receiver based on expectation propagation
No full textLa Propagation d'Espérance (Expectation Propagation, EP) est une technique puissante utilisée en inférence statistique pour approximer des distributions de probabilités complexes par des distributions plus simples de la famille exponentielle, grâce à un appariement des moments. Des travaux récents ont démontré que son application à la conception de récepteurs numériques offre un compromis intéressant entre complexité et performance. En affinant de manière itérative les estimations de signal via une approche de passage de messages, l'EP fournit un cadre robuste pour relever des défis dans les systèmes de communication numérique, tels que l'interférence inter-symboles (ISI) dans les canaux à large bande. Dans cette thèse, un égaliseur linéaire auto-itératif en domaine fréquentiel basé sur l'EP (Frequency Domain Self-Iterated Linear Equalizer, FD-SILE) est étudié. Il est composé d'un égaliseur, d'un démappeur souple et d'un mappeur souple. Ces composantes exploitent le retour d'information de l'EP dans un processus d'auto-itération. Bien que le FD-SILE basé sur l'EP présente un compromis complexité-performance favorable, sa complexité computationnelle reste prohibitive pour des implémentations matérielles, notamment pour des constellations d'ordre élevé. Afin de réduire cette complexité, des simplifications analytiques sont introduites pour les processus de mappage et de démappage souples. Ces simplifications permettent une réduction significative de la complexité tout en préservant les performances en termes de taux d'erreurs binaires (Bit Error Rate, BER). Dans le cadre de cette thèse, des versions en virgule fixe des mappeurs et démappeurs souples simplifiés sont développées pour permettre la conception d'architectures. Différentes architectures sont conçues pour les schémas de modulation BPSK, QPSK, 8-PSK et 16-QAM. Ces architectures sont ensuite optimisées par pipeline, ce qui réduit considérablement le nombre de cycles d'horloge par trame. Une architecture flexible et pipelinée, capable de changer dynamiquement de constellation à chaque trame, est ensuite conçue et implémentée sur un dispositif FPGA. La validation est effectuée à l'aide d'une configuration hardware-in-the-loop (HIL), qui intègre un environnement de simulation sur ordinateur avec l'architecture implémentée sur FPGA, déployée sur une plateforme Zynq MPSoC.Expectation Propagation (EP) is a powerful technique used in statistical inference to approximate complex probability distributions with simpler ones from the exponential family through moment matching. Recent works have demonstrated that its application in digital receiver design offers an attractive complexity-performance trade-off. By iteratively refining signal estimates via a message-passing approach, EP provides a robust framework for addressing challenges in digital communication systems, such as inter-symbol interference (ISI) in wideband channels. In this thesis, an EP-based Frequency Domain Self-Iterated Linear Equalizer (FD-SILE) is considered, comprising an equalizer, a soft demapper and a soft mapper. These components take advantage of EP for feedback within a self-iterating process. While the EP-based FD-SILE demonstrates favorable complexity-performance, its computational complexity remains prohibitive for hardware implementations, particularly for high-order constellations. In order to decrease this computational complexity, analytical simplifications are introduced for the soft mapping and demapping processes. These simplifications achieve substantial reductions in computational complexity while preserving bit error rate (BER) performance.As part of this thesis work, fixed-point versions of the simplified soft mapper and demapper are carried out to enable architecture design. Different architectures are designed for the modulation schemes of BPSK, QPSK, 8-PSK, and 16-QAM. These architectures are then optimized through pipelining, significantly reducing the number of clock cycles per frame. A flexible pipelined architecture, capable of dynamically switching constellations on a per-frame basis, is subsequently designed and implemented onto an FPGA device. Validation is conducted using a hardware-in-the-loop (HIL) configuration, which integrates a simulation environment on a computer with the FPGA-implemented architecture on a Zynq MPSoC platform
OVD-SaaS : an architecture of microservices for industrial artificial-intelligence applications
No full textCette thèse aborde le problème de la reproductibilité dans la recherche scientifique du point de vue des chercheurs universitaires, des éditeurs et de l'industrie. À partir d'un examen de l'état de l'art de l'activité de ces acteurs, nous fournissons une analyse des lacunes qui comprend des aspects tels que l'évaluation et la récompense de la reproductibilité, le suivi et le contrôle des artefacts de recherche et les meilleures pratiques dans les projets de science ouverte. Nous contribuons en proposant des solutions à ces problèmes identifiés avec une méthodologie concrète qui comprend la définition de nouveaux identifiants pour relier facilement les auteurs aux publications scientifiques et à leur code source dans son ensemble, ainsi qu'à toutes les données associées. Nous appellerons cette méthodologie OVD-SaaS (Online Verifiable Datascience, Software as a Service). Cette recherche est complétée par une implémentation de référence comme preuve de concept, et nous discutons de la différence entre les démos avec un cycle de vie court et les applications complètes axées sur les applications industrielles. Nous fournissons quelques cas d'utilisation illustratifs à cette fin. Enfin, nous analysons la viabilité de l'OVD-SaaS en tenant compte des besoins et des exigences des chercheurs universitaires, des éditeurs et de l'industrie.This thesis addresses the problem of reproducibility in scientific research from the point of view of academic researchers, publishers and industry. From a review of the state of the art of the activity of these actors we provide a gap analysis which includes aspects such as evaluating and rewarding reproducibility, tracking and controlling research artifacts, and best practices in open science projects. We contribute by proposing solutions to these identified problem with a concrete methodology which includes the definition of new identifiers to conveniently join together authors with scientific publications and their source code as a whole, as well as any associated data. We shall call this methodology OVD-SaaS (Online Verifiable Datascience, Software as a Service). This research is complemented with a reference implementation as a proof of concept, and we discuss the difference between demos with a short life cycle with complete applications focused to industrial applications. We provide some illustrative use cases to this purpose. Finally, we analyze the viability of the OVD-SaaS taking into account the needs and requirements of academic researchers, publishers and industry
Value of patient-derived ovarian cancer organoid culture supernatants for the identification of circulating miRNAs predictive of response to innovative therapies
No full textEn 2023, le cancer épithélial de l’ovaire est une maladie rare, représentant la 5ème cause de mortalité par cancer chez la femme en France. En complément de nouvelles thérapies, le développement de biomarqueurs fiables capable de prédire la réponse aux traitements conventionnels et innovants, facilement transposables en clinique, représente également un enjeu majeur pour améliorer sa prise en charge. Dans ce contexte, les miARNs cellulaires et circulants constituent un champ d’investigation prometteur. L’identification de miARNs dans des modèles d’organoïdes dérivés de tumeurs de patientes (ou tumoroïdes) dont la réponse ex vivo à un traitement d’intérêt serait connue permettrait de s’affranchir des difficultés liées à la mise en place d’une collection d’échantillons biologiques mais surtout de la nécessité que ce traitement soit déjà utilisé en clinique. Il serait alors possible d’identifier un ou des miARNs prédictifs de la réponse à une molécule dès son développement. La première étape de ce travail, consistant en l’étude de l’expression de six miARNs d’intérêt (miR-21-5p, miR-200a 3p, miR-200b-3p, miR-622, miR-484, miR-642a-5p) dans 14 lignées de tumoroïdes ovariens, a permis de démontrer la faisabilité de leur dosage dans la fraction cellulaire et extracellulaire (surnageant de culture) de tumoroïdes, mais également toute la complexité pour définir une méthodologie robuste. Afin de contrôler la variabilité de l’expression des miARNs au sein des réplicas de culture d’une même lignée, nos résultats ont montré l’intérêt d’utiliser une normalisation commune basée sur la moyenne géométrique de deux miARNs endogènes (miR-16-5p et miR-191-5p) pour la fraction cellulaire et extracellulaire des tumoroïdes et d’utiliser au minimum huit réplicas de culture. Fort de ce constat, une corrélation de l’expression de ces six miARNs d’intérêt est observée entre les deux compartiments des tumoroïdes mais également entre la fraction cellulaire des tumoroïdes et les tumeurs congelées, et entre le surnageant de culture et les échantillons de sérum, appariés. Par ailleurs, bien que les variations d’expression des six miARNs d’intérêt n’ont pas montré de différence significative entre les lignées classées sensibles et résistantes au carboplatine, le miR-622 semblait plus exprimé dans les lignées résistantes de manière cohérente avec les résultats décrits chez les patientes. En résumé ces résultats posent les bases de l’utilisation des tumoroïdes comme nouvelle approche permettant l’identification de miARNs prédictifs de réponse à un traitement dans les cancers de l’ovaire.In 2023, Epithelial Ovarian Cancer is a rare disease, representing the 5th leading cause of cancer mortality in women in France. In addition to new therapies, the development of reliable biomarkers capable of predicting response to conventional and innovative treatments, which can be easily transferred to the clinic, also represents a main challenge for improving its management. In this context, cellular and circulating miRNAs represent a promising field of investigation. The identification of miRNAs in Patient-derived tumor organoids (PDTO or tumoroids) whose ex vivo response to a treatment of interest is known would make it possible to avoid the issues associated with setting up a collection of biological samples, and above all the need for the treatment to already be in clinical use. It would then be possible to identify one or additional miRNAs predictive of the response to a molecule as soon as it is developed. The first stage of this work, consisting in the study of the expression of six miRNAs of interest (miR-21-5p, miR-200a 3p, miR-200b-3p, miR-622, miR-484, miR-642a-5p) in 14 ovarian PDTO lines, demonstrated the feasibility of their quantification in the cellular and extracellular fraction (culture supernatant) of tumoroids, but also the complexity of defining a robust methodology. To control the variability of miRNA expression within culture replicas of the same line, our results demonstrated the relevance of using a common normalization based on the geometric mean of two endogenous miRNAs (miR 16-5p and miR-191-5p) for the cellular and extracellular fraction of PDTO, and of using a minimum of eight culture replicas. Based on these observations, a correlation in the expression of these six miRNAs of interest was observed between the two tumoroid compartments, but also between the tumoroid cell fraction and frozen tumors, and between culture supernatant and serum samples, matched. Furthermore, although the variations in expression of the six miRNAs of interest showed no significant difference between PDTO lines classified as sensitive and resistant to carboplatin, miR-622 appeared to be more highly expressed in PDTO resistant lines, according to the results described in the patients. In summary, these results open future opportunities for the use of tumoroids as a new approach to identifying miRNAs predictive of response to treatment in ovarian carcinoma
Electrocatalyse asymétrique
No full textCette thèse porte sur la conception et l'étude de réactions d'électroréduction asymétrique pour le couplage croisé de réactifs électrophiles. L'objectif est d'élargir le paradigme des transformations asymétriques efficaces et hautement sélectives dans le domaine de l'électrocatalyse. Les recherches s'articulent autour de trois axes principaux :Premièrement, nous avons exploré la réaction de carboxylation des halogénures de benzyle avec le dioxyde de carbone par électrocatalyse asymétrique. Dans ce cadre, des catalyseurs chiraux ont été choisis, certains d'entre eux synthétisés, et le mécanisme réactionnel a été approfondi. Par ailleurs, des améliorations ont été apportées à la cellule électrolytique, permettant d'obtenir des rendements élevés mais une faible énantiosélectivité. L'analyse par voltammétrie cyclique a permis d'examiner en détail le mécanisme catalytique, mettant en évidence des défis restant à résoudre pour améliorer l'énantiosélectivité.Deuxièmement, nous avons développé une réaction d'addition asymétrique électrocatalytique entre des iodures d'aryle et des aldéhydes, en concevant un système catalytique novateur. Ce système, utilisant le nickel comme catalyseur et des ligands de type BOX, s'est révélé applicable à une large gamme de substrats fonctionnalisés tout en générant efficacement des alcools chiraux avec une énantiosélectivité notable. Une étude mécanistique approfondie a permis de proposer et de valider un cycle catalytique du nickel (Ni(0)/Ni(II)/Ni(I)), fournissant des bases théoriques et expérimentales essentielles pour les réactions de couplages croisés asymétriques électrocatalytiques. Ces résultats élargissent le champ des synthèses asymétriques dans le domaine de l'électrocatalyse tout en ouvrant de nouvelles perspectives pour le développement de systèmes catalytiques durables et performants.Enfin, nous avons entrepris une exploration préliminaire de la réaction de couplage croisé asymétrique électrocatalytique entre des imines et des halogénures d'aryle. Bien que ce travail en soit à un stade méthodologique initial, il révèle un potentiel prometteur en termes d'applications et de perspectives.Cette étude enrichit non seulement les bases théoriques et méthodologiques de la synthèse asymétrique électrocatalytique, mais elle propose également des pistes novatrices pour le développement de stratégies de synthèse écologiques et efficaces, contribuant ainsi à l'avancement du domaine de la catalyse asymétrique.This thesis focuses on the design and study of asymmetric electrocatalytic reduction reactions involving the cross-coupling of electrophilic reagents. The objective is to expand the reaction paradigm of efficient and highly selective asymmetric transformations in the field of electrocatalysis. The research encompasses three principal areas of investigation:Firstly, we explored the electrocatalytic asymmetric carboxylation reaction of benzyl halides with carbon dioxide. In this process, novel chiral catalysts were designed and synthesized, and the reaction mechanism was explored. Moreover, the electrolytic cell was improved, based on which high yield but low enantioselectivity was successfully achieved. Meanwhile, the catalytic mechanism of the reaction, which still presents many problems to be solved in order to improve the enantioselectivity, was investigated in depth by cyclic voltammetry analysis.Secondly, we have successfully achieved an electrocatalytic asymmetric aryl iodide addition reaction with aldehydes, and have also developed a novel asymmetric electrocatalytic system. The system, which employs nickel as the catalyst with BOX-type ligands, demonstrates broad applicability to a diverse range of functional group-compatible substrates, while simultaneously facilitating the efficient generation of chiral alcohols with high enantioselectivity. Through comprehensive mechanistic investigations, we put forth and substantiated the nickel cycling mechanism (Ni(0)/Ni(II)/Ni(I)), which offers crucial theoretical and experimental foundations for electrocatalytic asymmetric cross-coupling reactions. This research outcome not only broadens the scope of asymmetric synthesis in the domain of electrocatalysis but also presents novel avenues for the advancement of sustainable and effective catalytic systems.Finally, we have initiated a preliminary exploration of the electrocatalytic asymmetric imine cross-coupling reaction with aryl halides. Despite remaining in the early stages of methodological development, the reaction demonstrates promising prospects and potential applications.This study not only advances the theoretical and methodological foundations of electrocatalytic asymmetric synthesis but also offers novel insights into the development of green and efficient synthetic strategies, contributing to the advancement of asymmetric catalysis
Méthodes Computationnelles pour Analyser les Risques d'Exposition d'Informations sur les Réseaux Sociaux
No full textAvec des plateformes comme Facebook qui servent désormais de sources principales d'informations, les utilisateurs sont exposés et interagissent avec l'actualité dans le cadre de leurs interactions sociales, souvent sans chercher activement à s'informer. Cette situation présente plusieurs risques, tels que la polarisation politique, l'amplification de la désinformation et la facilitation de campagnes coordonnées visant à influencer l'opinion publique. Il est donc essentiel d'examiner les caractéristiques et l'impact des informations auxquelles les utilisateurs sont confrontés et de surveiller l'évolution de ces informations. Toutefois, les efforts dans ce sens sont entravés par un accès limité aux données.Tout d'abord, les chercheurs ne disposent pas de listes complètes des sources d'informations sur les réseaux sociaux, car ces plateformes ne partagent pas ces informations. Par conséquent, les recherches s'appuient souvent sur des listes compilées manuellement, qui sont incomplètes. Deuxièmement, les chercheurs n'ont pas d'accès direct aux informations que les utilisateurs reçoivent ou avec lesquelles ils interagissent, ce qui les conduit à s'appuyer sur des méthodes incompletes, telles que l'analyse des historiques de navigation. Enfin, alors que la réglementation de la publicité en ligne fait l'objet de débats, nous manquons de connaissances sur l'impact potentiel de ces réglementations. Cette thèse apporte des méthodologies, des ensembles de données et des analyses à ces trois domaines, en se concentrant sur Facebook.Premièrement, nous proposons une méthodologie intuitive qui utilise l'API GNews et CrowdTangle pour identifier les producteurs d'informations sur Facebook. Grâce à cette approche, nous avons recueilli des données sur deux périodes différentes, révélant plus de 26 000 pages d'informations aux États-Unis, soit bien plus que les 4323 sources connues répertoriées par Media Bias Fact Check et News Guard.Nous proposons ensuite une approche centrée sur le don de données personnelles à des fins scientifiques, par le biais d'un outil qui capture les interactions des utilisateurs avec les actualités sur Facebook. Cette approche offre une perspective précise de l'exposition et de la consommation d'actualités par les utilisateurs, englobant différents types d'exposition : sélective, accidentelle, algorithmique et ciblée, en fonction des mécanismes qui régissent l'apparition des actualités dans les fils d'actualité. Notre analyse des données de 472 utilisateurs basés aux États-Unis révèle des résultats intéressants. Par exemple, les utilisateurs sont plus enclins à rencontrer de fausses informations en raison de leur sélection de sources de faible qualité plutôt que d'être exposés à cause de leurs amis ou des algorithmes de la plateforme.Ensuite, nous explorons la manière dont les annonceurs de Facebook utilisent diverses stratégies de ciblage afin d'évaluer l'impact potentiel des réglementations sur ces pratiques. Nos résultats indiquent que seule une petite fraction utilise effectivement le microciblage dans leurs publicités, s'appuyant plutôt sur des attributs de base tels que l'âge, le sexe et la localisation. Cela suggère que les restrictions sur le microciblage n'affectent pas de manière significative la façon dont les annonceurs utilisent la plateforme. Cependant, nous soulignons l'existence d'une autre forme de ciblage - le microciblage par algorithme - où la plateforme calcule un score de pertinence pour chaque publicité afin de déterminer sa valeur pour les utilisateurs individuels. Nous soutenons que les réglementations devraient également porter sur cette forme de ciblage.Enfin, nous étudions la possibilité d'utiliser la norme ads.txt comme outil d'identification des campagnes d'influence coordonnées entre les sites web d'information. Nous développons une méthode qui regroupe les sites web probablement détenus ou gérés par des entités similaires, sur la base de similitudes dans leurs données ads.txt.With platforms like Facebook now serving as primary sources of news, users are exposed to and interact with news content as part of their social interactions while browsing, often without actively seeking out news. This introduces several risks, such as political polarization, misinformation amplification, and the facilitation of coordinated campaigns aimed at influencing public opinion. Therefore, it is crucial to examine the characteristics and impacts of the information users encounter and to monitor the news organizations publishing on these platforms. However, efforts in these directions are hampered by limited data access.First, researchers lack comprehensive listings of news providers on social media, as these platforms do not publicly share such information. Consequently, research often relies on manually compiled lists, which are incomplete. Second, researchers do not have direct access to the news that users actually receive or interact with, leading them to rely on alternative methods—such as analyzing browsing histories—that may not provide a complete picture of user engagement. Finally, while there are ongoing debates about regulating online advertising, we currently lack sufficient data and understanding of the potential efficacy and impact of such regulations. This thesis contributes with methodologies, datasets, and analyses to these three key areas, focusing on Facebook.First, we propose an intuitive methodology that uses the GNews API and CrowdTangle to identify self-proclaimed news producers on Facebook. Through this approach, we collected data from two different periods, revealing over 26k self-proclaimed news pages in the United States, significantly more than the known 4,323 sources listed by Media Bias Fact Check and News Guard. Our analysis reveals that the discovered pages exhibit higher visibility and engagement than those listed by Media Bias Fact Check and News Guard, emphasizing the importance of studying them.We then present an innovative measurement approach to better understand the news consumers' end. This approach is centered on donating personal data for scientific purposes, through a privacy-preserving tool that captures users’ interactions with news on Facebook. This approach offers a nuanced perspective on users’ news exposure and consumption, encompassing different types of exposure: selective, incidental, algorithmic, and targeted, driven by the underlying mechanisms governing news appearance on users’ feeds. Our analysis of data from 472 users based in the U.S. reveals interesting findings. For instance, users are more prone to encountering misinformation because of their active selection of low-quality sources rather than being exposed solely due to friends or platform algorithms.Next, we explore how Facebook advertisers employ various targeting strategies to assess the potential impact of regulations on these practices. Our findings indicate that only a small fraction of advertisers actually employ micro-targeting in their advertising efforts, relying instead on basic attributes such as age, gender, and location. This suggests that restrictions on micro-targeting may not significantly affect how advertisers use the platform. However, we emphasize the presence of another form of targeting—algorithm-driven micro-targeting—where the platform calculates a relevance score for each ad to determine its value for individual users. We argue that regulations should also address this form of targeting.Finally, we investigate the potential of using the ads.txt standard as a tool for identifying coordinated influence campaigns among news websites. We develop a clustering method that groups websites likely owned or managed by similar entities, based on similarities in their ads.txt data. Our findings indicate that, although further validation of the resulting clusters is needed, they can assist in creating initial lists of news websites with potential shared ownership or management