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Nouvelles approches thérapeutiques pour les maladies neuromusculaires
No full textLes mutations de DNM2, un régulateur clé du trafic membranaire, causent deux maladies neuromusculaires : la myopathie centronucléaire (CNM) et la neuropathie de Charcot-Marie-Tooth (CMT), associées respectivement à des mécanismes supposés de gain et de perte de fonction. Alors que la réduction de DNM2 améliore les phénotypes dans les modèles de CNM, les mécanismes physiopathologiques et les stratégies thérapeutiques pour la CMT liée à DNM2 restent inexplorés. Ici, la modulation génétique de DNM2 et de son régulateur négatif BIN1 dans un modèle murin de Dnm2-CMT montre qu’augmenter l’activité de DNM2 ou réduire BIN1 améliore significativement les caractéristiques de la CMT, révélant ainsi un mécanisme inverse par rapport à la CNM. L’administration précoce ou tardive de Dnm2 par vecteur AAV, ainsi que l’expression tissu-spécifique visant à évaluer les mécanismes cellulaires autonomes, n’ont cependant pas apporté de bénéfice thérapeutique et ont parfois induit des effets indésirables. Ces résultats mettent en évidence des mécanismes opposés entre DNM2-CNM et DNM2-CMT, apportent la première preuve de concept pour le ciblage de DNM2 dans la CMT et soulignent les défis de la transposition clinique.Mutations in DNM2, a key regulator of membrane trafficking, cause two neuromuscular disorders: centronuclear myopathy (CNM) and Charcot-Marie-Tooth neuropathy (CMT), linked to presumed gain- and loss-of-function mechanisms, respectively. While reducing DNM2 activity improves disease phenotypes in CNM models, the pathomechanisms and therapeutic strategies for DNM2-CMT have remained largely unexplored. In this work, genetic modulation of DNM2 and its negative regulator BIN1 in a Dnm2-CMT mouse model demonstrates that increasing DNM2 activity or reducing BIN1 significantly improves CMT features, revealing an inverse pathomechanism compared to CNM. Additionally, early and late AAV-mediated Dnm2 gene delivery, along with tissue-specific expression approaches to assess cell-autonomous mechanisms, did not provide therapeutic benefit and, in some cases, resulted in adverse effects. Together, these findings highlight the opposing pathomechanisms between DNM2-CNM and CMT, provide the first proof-of-concept for targeting DNM2 in CMT, and underscore challenges for clinical translation
Interactive Segmentation and its Use at Scale through Concurrent Annotation and Training
No full textL'apprentissage automatique (ML) s'appuie sur des algorithmes statistiques apprenant à partir de données pour prédire ou décider sans instructions explicites. Ces algorithmes se concrétisent dans des modèles reflétant les motifs appris. L'entraînement ajuste leurs paramètres à partir des données d'entrée. Le modèle peut alors s'appliquer à des données inédites. L'annotation fournit des étiquettes vérités terrain guidant l'entraînement. Un modèle de ML est souvent un réseau de neurones artificiels (ANN), composé de couches de neurones artificiels. L'apprentissage profond (DL), sous-ensemble du ML, mobilise des réseaux profonds plus performants, mais exigeant de plus grands ensembles de données.La demande de grands jeux de données annotées est particulièrement forte en imagerie médicale, où l'annotation précise se révèle difficile en raison de la complexité des données, de l'expertise requise et du caractère critique des prédictions. La segmentation, tâche essentielle dans l'interprétation d'images médicales, exige une délinéation au pixel près réalisée par des spécialistes — un processus chronophage et peu extensible. L'annotation en imagerie médicale soulève donc deux défis majeurs : (1) la nécessité de solutions d'annotation adaptées au contexte clinique pour accélérer l'annotation et améliorer les performances, et (2) la nécessité de systèmes dédiés à l'annotation à grande échelle afin de produire les données d'entraînement nécessaires à ces solutions.La segmentation d'images médicales peut être manuelle, automatique ou semi-automatique (interactive). Les segmentations servent souvent au diagnostic ou à des tâches ultérieures, comme la génération de modèles 3D pour la réalité augmentée (RA) chirurgicale dans ce travail. Compte tenu des enjeux élevés, les algorithmes interactifs conviennent au milieu clinique, car l'expert peut rectifier les sorties du modèle. Pour corriger efficacement, le modèle doit interpréter les retours de l'utilisateur et en déduire son intention, souvent négligée par les approches actuelles. Les systèmes d'annotation efficaces s'appuient généralement sur un prédicteur neuronal entraîné à partir de données annotées par des outils classiques, puis figé. Cette méthode est sous-optimale : (1) elle exige un grand volume de données annotées dès le départ, et (2) le prédicteur ne profite pas des annotations nouvelles. Il en résulte une dépendance circulaire, non abordée directement dans la littérature.Dans cette thèse, nous répondons à ces deux défis avec quatre contributions pour la segmentation et l'annotation, réparties en deux approches centrées sur les données et deux sur les applications. Côté données, nous présentons un nouvel ensemble FPMRI (FPMRId) et étudions sa variabilité inter-experts. Côté applications, nous proposons deux solutions clés. D'abord, un cadre général de segmentation interactive qui améliore les performances en tenant compte de la manière habituelle de segmenter. Contrairement aux méthodes existantes qui ignorent la séquence des interactions, nous introduisons une mémoire d'interactions intégrée à l'entraînement, assurant plus de précision avec moins d'interventions. Ensuite, SAIM (Single Active Interactive Model) intègre la sélection de données, l'annotation et l'entraînement au sein d'une architecture unifiée grâce à un modèle partagé. SAIM est une solution « deux-en-un » : le modèle partagé sert à la fois d'outil d'annotation et de prédicteur déployable. Il fonctionne en boucle : le modèle partagé, pré-entraîné sur quelques centaines d'images, est utilisé pour sélectionner les données à annoter, proposer des annotations et, si besoin, les corriger de manière interactive. Cette approche atténue le besoin de vastes ensembles annotés dès le départ, permettant de commencer avec peu de données, tout en améliorant progressivement le modèle et en diminuant la charge d'annotation. Bien que SAIM soit appliqué à la segmentation, il n'est pas limité à une tâche ou un domaine donné.Machine Learning (ML) focuses on statistical algorithms that learn from data to make predictions or decisions without explicit instructions. These algorithms are embodied in models representing learned patterns. The learning process called training adjusts model parameters based on input data. The model can be then used on unseen data. Data annotation provides ground truth labels that guide training. An ML model is often an Artificial Neural Network (ANN) with layers of artificial neurons. Deep Learning (DL), a subset of ML, employs many-layered networks, offering superior performance but requiring larger datasets.Demand for large annotated datasets is especially pronounced in medical imaging, where accurate annotation is challenging due to the complexity of data, the need for domain expertise, and the critical nature of model predictions. Segmentation, a key task in medical image interpretation, requires precise per-pixel delineation by experts—time-consuming and poorly scalable. Thus, medical image annotation poses two primary challenges: (1) the need for clinically-adapted annotation solutions to speed up annotation and enhance performance, and (2) the need for dedicated systems for annotation at scale to produce the training data for the latter.Medical image segmentation can be done manually, automatically, or semi-automatically (interactively). Segmentations often serve diagnostics or downstream tasks, such as generating 3D models for surgical Augmented Reality (AR) in this work. Given high stakes, interactive algorithms suit clinical environments because experts can correct model outputs. For efficient correction, the model must interpret user feedback and infer intention, often overlooked by current approaches. Efficient annotation systems generally rely on a neural predictor trained on data annotated by classical tools, then kept fixed. This is suboptimal: (1) it requires extensive annotated data upfront, and (2) the predictor does not learn from new annotations. This creates a circular dependency not directly addressed in the literature.In this thesis, we address these two primary challenges by introducing four contributions for segmentation and annotation. They are divided into two data-centric and two application-centric approaches. On the data side, we introduced a new Female Pelvis MRI (FPMRI) dataset, FPMRId, and examined its inter-expert variability. On the application side, we proposed two key solutions. First, we propose a general interactive segmentation framework that improves performance by incorporating how users typically approach segmentation. Existing methods often ignore the user input sequence, which we preserve via the interaction memory incorporated into training, yielding higher accuracy with fewer interactions. Second, we propose Single Active Interactive Model (SAIM), a framework integrating data selection, annotation, and training in a unified architecture via model-sharing to enable efficient large-scale annotation. SAIM is a `two-in-one' solution: the shared model is both an annotation tool and a deployable predictor. SAIM operates on a loop. It uses the shared model pre-trained on a few hundreds of images to select the most informative data for annotation, suggest the annotations and interactively correct them, if necessary. This process mitigates the need for large annotated datasets upfront and allows to start with limited data while gradually improving the model and reducing annotation workload. Although SAIM is applied to segmentation, it is not restricted to any specific task or domain
The concept of transparency in law : An essay in the light of labor law
No full textInondant le discours juridique, la transparence fascine autant qu'elle intrigue. Jugée insaisissable, elle est utilisée par les juristes dans un sens courant. La transparence renvoie alors à l'accès à une information, à sa clarté, à un droit de savoir. Pourtant, cette approche de la transparence, presque par défaut, n'est pas pleinement satisfaisante. Elle ne permet pas de comprendre l'utilisation ou l'absence d'utilisation du terme dans le discours juridique. Le droit du travail français l'illustre particulièrement : dans le discours travailliste, l'information constitue un thème récurrent tandis que la transparence n'est pas un terme ancré, en tout cas pas autant que dans ses domaines de prédilection tels que le droit administratif ou le droit de la concurrence. Ambitionnant d'expliquer ce paradoxe, cette recherche propose un concept juridique de transparence. Selon ce concept, la transparence traduit l'idée selon laquelle l'exposition au regard d'autrui orienterait le comportement de la personne exposée. L'exposition au regard vise d'une part à informer les observateurs. Cette fonction informative, bien identifiée dans le discours juridique, constitue une fonction certes nécessaire mais mineure de la transparence. Elle est complétée par une fonction régulatrice : l'exposition au regard vise à orienter le comportement de la personne exposée. Il s'agit notamment de moraliser le comportement des responsables politiques ou de réguler le marché. Cette fonction régulatrice, peu identifiée dans le discours juridique, constitue pourtant la fonction majeure du concept de transparence. Dès lors, ce concept se définit comme une exposition au regard d'autrui exerçant une fonction informative et une fonction régulatrice, la seconde primant sur la première. En droit du travail, la fonction régulatrice associée à l'exposition au regard ne l'emporte que rarement sur la fonction informative, expliquant ainsi le faible ancrage de la transparence dans ce domaine. Certes, tout comme le terme de transparence, la fonction régulatrice n'est pas totalement absente du discours travailliste. Sa place y est cependant restreinte : tantôt écartée, tantôt concurrencée. L'identification et la hiérarchisation des fonctions de la transparence permettent donc de mieux comprendre l'utilisation du terme dans le discours juridique.Transparency is a topic of considerable interest within legal discourse, captivating with its multifaceted implications. Used in a common sense, transparency pertains to the accessibility and clarity of information and the right to know. However, this common interpretation falls short of explaining the term's use, or lack thereof, in legal contexts. For instance, French labor law frequently addresses information dissemination, yet transparency does not hold the same prominence here as it does in areas such as administrative or competition law. This study proposes a legal concept of transparency to elucidate this paradox.Accordind to this concept, transparency embodies the idea that being subject to observation influences the conduct of the observed individuals. Exposure serves an informative purpose by providing observers with information — a function rightly acknowledged in legal discussions. Nevertheless, this informational role is secondary to transparency's primary function: regulating behavior of those under scrutiny. This regulatory aspect aims for exemple to moralize political leaders' actions or regulate market. Although seldom highlighted in legal discourse, it is the principal function of transparency. Consequently, this concept defines transparency as the exposure to someone else's gaze, which fulfills both informative and regulatory functions, with the latter taking precedence.In the domain of labor law, the regulatory impact of scrutiny seldom surpasses its informational role, thereby rendering transparency less influential. While the regulatory function and the term "transparency" are not entirely absent from labor law discourse, their presence is limited and occasionally competed. By identifying and prioritizing the functions of transparency, we gain a deeper understanding of its use within legal discourse
Automatisé apprentissage automatique avec métaheuristique
No full textL'apprentissage automatique automatisé (AutoML) aide à automatiser l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique et est largement utilisé dans différents domaines, en particulier l'imagerie médicale. Dans cette thèse, plusieurs approches évolutives basées sur AutoML ont été proposées pour les tâches de classification et de segmentation des images médicales. Tout d'abord, un algorithme génétique basé sur un schéma de codage à longueur variable a été proposé pour la classification des images médicales. Dans cette approche, une fonction de fitness mono-objectif combinant plusieurs objectifs a été utilisée. Ensuite, différentes stratégies d'estimation des performances ont été incorporées dans la recherche d'architecture neuronale (NAS) pour la classification des images médicales. Dans la première approche, une approche NAS assistée par des surrogate models a été proposée, ces derniers étant utilisés pour prédire la fitness des individus. Dans la deuxième approche, des Zero-Cost (ZC) proxies ont été utilisés pour prédire la fitness des individus dans NAS 2D/3D. L'approche a été divisée en deux étapes. Dans la première étape, l'architecture a été recherchée par un algorithme évolutif, puis la meilleure augmentation des données a été recherchée par l'approche d'augmentation automatique des données. La robustesse des images médicales contre les attaques adversariales a également été étudiée, et une approche NAS robuste a été proposée pour rechercher des architectures robustes. En outre, des ZC proxies ont été utilisés pour la segmentation des vaisseaux rétiniens. De plus, une approche NAS multi-objectifs a été proposée pour trouver des architectures économes en matériel.Automated Machine Learning (AutoML) assists in automating the entire machine learning pipeline and is widely used in different areas, especially medical imaging. In this thesis, multiple AutoML based evolutionary approaches were proposed for medical image classification and segmentation tasks. First, a genetic algorithm based on a variable-length encoding scheme was proposed for the medical image classification task. In this approach, a mono-objective fitness function combining multiple objectives was used. Second, different performance estimation strategies were incorporated into Neural Architecture Search (NAS) for the medical image classification task. In the first approach, a surrogate-assisted NAS approach was proposed in which surrogate models were used to predict the fitness of individuals. In the second approach, Zero-Cost (ZC) proxies were used to predict the fitness of individuals in 2D/3D NAS. The whole approach was divided into two stages. In the first stage, the architecture was searched by an evolutionary algorithm, and then the best data augmentation was searched by the automatic data augmentation approach. The robustness of medical images against adversarial attacks was also studied in terms of architectural aspects, and a robust NAS approach was proposed to search for robust architectures against adversarial attacks. Furthermore, ZC proxies were also used for the retinal vessel segmentation task. Moreover, a multi-objective NAS approach was proposed to find hardware-efficient architectures
Conception de nouveaux outils pour le contrôle en temps réel de la qualité des produits en vue d’une fabrication durable
No full textDans l'ère de l'Industrie 4.0, le contrôle en temps réel des processus et de la qualité est crucial pour optimiser la production, minimiser les déchets et améliorer la durabilité. La chimiométrie joue un rôle clé en exploitant de grandes quantités de données pour une prise de décision basée sur les données. La régression par moindres carrés partiels (PLS) est largement utilisée pour la prédiction en temps réel de la qualité, une étape essentielle du suivi des processus industriels. Cependant, lorsque l'on travaille avec des données collectées à différentes étapes d'un processus ou contenant des informations qui ne reflètent pas précisément les variations pertinentes du processus lui-même, la PLS peut rencontrer des défis importants en raison de fortes non-linéarités et de la présence de valeurs aberrantes sévères. Ces problèmes peuvent nuire à la performance prédictive. De plus, la nécessité de traiter simultanément plusieurs blocs de données de nature diverse peut rendre ces scénarios encore plus complexes.Cette thèse aborde ces problématiques en introduisant de nouveaux algorithmes basés sur la PLS. Deux des méthodes proposées, la PLS multibloc pondérée localement (LW-MB-PLS) et l'alternance séquentielle orientée-réponse et pondérée localement (LW-ROSA), ont été conçues pour gérer les non-linéarités dans des situations impliquant plusieurs blocs de données. Pour la LW-MB-PLS qui ajuste un modèle de calibration linéaire distinct pour chaque nouvel échantillon entrant, une attention particulière a également été accordée à l'interprétabilité des sous-modèles locaux. Pour traiter simultanément des non-linéarités et des valeurs aberrantes, cette thèse introduit une autre méthode novatrice appelée LW-RoBoost-PLS (Locally-Weighted-RoBoost-PLS). Cette méthode combine les avantages des stratégies de modélisation locale pour gérer efficacement les non-linéarités avec ceux des techniques de régression robuste pour atténuer l'impact des valeurs aberrantes. Elle a également été étendue au cadre multibloc.Ces méthodes ont été spécifiquement développées et évaluées dans deux scénarios industriels de processus continus.Le premier concerne un cadre réel de l'Industrie 4.0, à savoir une usine chimique appartenant à Versalis S.p.A., où différents capteurs en ligne surveillent les neuf étapes de production de l'Acrylonitrile Butadiène Styrène (ABS). Dans ce contexte, les méthodes LW-MB-PLS, LW-ROSA et LW-RoBoost-PLS ont permis des améliorations significatives en termes de performance prédictive par rapport aux approches traditionnelles. En outre, afin de déterminer si des estimations satisfaisantes de la qualité de l'ABS pouvaient être obtenues avant la fin du processus de production, l'ensemble des blocs de données résultant de toutes les phases du processus a été modélisé selon un schéma incrémental. De cette manière, il a été possible d'évaluer l'évolution des capacités prédictives des méthodes de régression susmentionnées à mesure que la quantité d'informations disponibles augmentait.Le second scénario concerne le processus de production de la sauce pesto alla Genovese chez Barilla G. e R. F.lli S.p.A. Ici, des défis typiques de l'Industrie 4.0 tels que la synchronisation des données ainsi que la construction de cartes de contrôle en temps réel et de modèles prédictifs ont été relevés. L'analyse d'images capturées par des caméras installées le long de la ligne de production a également été réalisée afin d'évaluer la qualité des matières premières utilisées pour la préparation de la sauce pesto.Les algorithmes proposés apportent une contribution majeure à l'analyse des processus industriels complexes, améliorant les performances prédictives tout en surmontant les limitations des approches traditionnelles comme la PLS standard. Les résultats obtenus pourraient accélérer les avancées en Industrie 4.0, en renforçant le contrôle des processus et la durabilité.In the era of Industry 4.0, real-time process monitoring and quality control are crucial for industries aiming at optimising production, minimising waste and improving sustainability. Chemometrics is increasingly being considered in this context, providing efficient tools to deal with large amounts of data and extract useful information for enabling data-driven decision making. Among these tools, Partial Least Squares regression (PLS) is widely used for real-time quality prediction, a key step to monitor the behaviour of industrial processes. However, when dealing with data collected during different stages of a process or that encode information not accurately reflecting the relevant variability of the process itself, PLS can face significant challenges due to the presence of strong non-linearities and severe outliers. These issues can negatively affect predictive performance. Furthermore, the common need of processing multiple blocks of data of diverse nature at the same time may sometimes render such scenarios even more challenging.This thesis addresses these issues by introducing novel PLS-based algorithms.Two of the proposed methods, Locally-Weighted-Multiblock-PLS (LW-MB-PLS) and Local- Weighted-Response Oriented Sequential Alternation (LW-ROSA) were designed to handle non-linearities in situations where multiple data blocks are handled. In particular, for LW-MB-PLS, which fits a separate linear calibration model for each new incoming sample, a particular focus was also made on the interpretability of the local sub-models.To deal with both non-linearities and outliers simultaneously, this thesis introduces another novel method called Locally-Weighted-RoBoost-PLS (LW-RoBoost-PLS). This method combines the strengths of local modelling strategies to effectively handle non-linearities with those of robust regression techniques to mitigate the impact of outliers. It has also been extended to the multiblock framework.These methods were specifically developed and evaluated in two industrial continuous process scenarios.The first concerns a real Industry 4.0 setting, i.e. a chemical plant owned by Versalis S.p.A. where different in-line sensors monitor the nine-stage production of Acrylonitrile Butadiene Styrene (ABS). In this context, LW-MB-PLS, LW-ROSA and LW-RoBoost-PLS were found to yield significant improvements in terms of predictive performance compared to traditional approaches. In addition, in order to determine whether satisfactory estimates of ABS quality could be obtained before the end of the production process, the ensemble of data blocks resulting from all the process phases was modelled according to an incremental scheme. This way, it was possible to assess the evolution of the predictive ability of the aforementioned regression methods as the amount of information available increased.The second scenario relates instead to the production process of pesto alla Genovese sauce at Barilla G. e R. F.lli S.p.A. Here, typical Industry 4.0 challenges such as data synchronization as well as the construction of real-time control charts and predictive models were tackled. The analysis of images delivered by cameras installed along the manufacturing line was also performed to evaluate the quality of the raw materials exploited for the pesto sauce preparation.The proposed algorithms and methodologies constitute a significant contribution to the field of complex process data analysis, permitting to achieve improved predictive performance while overcoming several of the main limitations traditional multivariate regression approaches such as standard PLS suffer from. The results reported in this thesis could potentially boost the advancement of the domain of Industry 4.0, enhancing process control and sustainability
Spintronique à base d'hétérostructures de matériaux 2D et 2D ferromagnétiques
No full textLes matériaux bidimensionnels (2D) ont ouvert la voie au développement de dispositifs spintroniques de nouvelle génération. Parmi eux, les 2D ferromagnétiques récemment découverts, en particulier la famille FexGeTe₂ (FGT), offrent des fonctionnalités prometteuses en raison de leur magnétisme intrinsèque contrôlable par effet de grille et de leur potentiel à atteindre des températures de Curie élevées, bien supérieures à la température ambiante. Malgré cette promesse, une caractérisation complète de leurs propriétés spintroniques, même pour le Fe₃GeTe₂ relativement bien étudié, et une compréhension plus approfondie des autres phases du FGT restent largement inexplorées. Dans ce travail, nous présentons la première caractérisation du Fe₃GeTe₂ (à aimantation perpendiculaire) intégré dans une jonction tunnel magnétique (MTJ) conventionnelle. Ceci a été réalisé en utilisant du Fe₃GeTe₂ exfolié et une multicouche Co/Pt, comme analyseur de spin de référence avec une polarisation de spin bien définie. Un processus de fabrication dédié, réalisé dans des conditions inertes et incorporant un dépôt de couche par atomique layer deposition (ALD) pour la passivation, a été développé pour préserver l'intégrité de l'interface et assurer un comportement tunnel de haute qualité. Cette approche a permis, pour la première fois, une détermination claire du signe de la polarisation de spin de Fe₃GeTe₂, qui s'est avéré être négatif. Ce résultat est en accord avec des calculs ab initio, menés en collaboration avec l'Université Catholique de Louvain, qui indiquent une prédominance des canaux de spin minoritaire proche du point Γ. Afin de répondre aux limitations de l’exfoliation et aller vers l'intégration de nouveaux dispositifs, nous avons également développé une nouvelle méthode de croissance pour FexGeTe₂, permettant un dépôt direct sur n'importe quel substrat avec des conditions CMOS-compatible. Nous avons utilisé le dépôt par ablation laser pulsée (PLD) et son potentiel à changer facilement de cible, en tirant parti de nos développements antérieurs en matière d'hétérostructures 2D. En utilisant cette technique, nous avons réussi la première croissance grande surface de Fe₃GeTe₂ et de Fe₄GeTe₂ à des températures inférieures à 450 °C (compatible CMOS) sur SiO₂ amorphe, dans des conditions epitaxy-free. Notamment, le Fe₄GeTe₂ cristallin obtenu présente une température de Curie supérieure à 450 K, avec des cycles d'hystérésis bien définis observés bien au-delà de la température ambiante. Nous avons pu aussi retracer le magnétisme fondamental à l'aide d'une analyse par exposant critique (étayée par un calcul ab-initio) qui s'avère être de nature quasi 2D. En outre, notre approche PLD a facilité le dépôt in situ de dichalcogénures de métaux de transition (TMD) sur les films de FGT, soulignant la faisabilité d'hétérostructures complexes et marquant une étape importante vers des architectures spintroniques tout 2D.Two-dimensional (2D) materials have paved the way for the development of next generation spintronic devices. Among them, recently discovered 2D ferromagnets, particularly the FexGeTe₂ (FGT) family, offer promising functionalities due to their gate-tunable intrinsic magnetism and potential for high Curie temperatures, well above room temperature. Despite this promise, a comprehensive characterisation of their spintronic properties, even for the relatively well-studied Fe₃GeTe₂, and a deeper understanding of the other phases of FGT magnetism remain largely unexplored. In this work, we present the first characterisation of perpendicularly magnetised Fe₃GeTe₂ integrated into a conventional magnetic tunnel junction (MTJ). This was achieved using exfoliated Fe₃GeTe₂ and a Co/Pt multilayer as a reference spin analyser with well-defined spin polarisation. A customised fabrication process, performed under inert conditions and incorporating atomic layer deposition for passivation, was developed to preserve interface integrity and ensure high-quality tunnelling behaviour. This approach enabled, for the first time, a definitive determination of the spin polarisation sign in Fe₃GeTe₂, found to be negative. This result aligns with ab initio calculations, conducted in collaboration with the Université Catholique de Louvain, which indicate a predominance of minority-spin channels near the Γ-point. To address the limitations of exfoliated flakes and advance toward scalable device integration, we also developed a novel growth method for FexGeTe₂, enabling direct deposition on any substrates with CMOS compatibility. We employed pulsed laser deposition (PLD), leveraging our prior experience with 2D heterostructures formed by simple target swapping. Using this technique, we successfully achieved the first large-area growth of Fe₃GeTe₂ and Fe₄GeTe₂ at temperatures below 450 °C on amorphous SiO₂, under epitaxy-free conditions. Notably, crystalline Fe₄GeTe₂ exhibited a Curie temperature exceeding 450 K, with well-defined hysteresis cycles observed well above room temperature. We were able to track down the magnetism using a critical exponent analysis supported by ab-initio calculation, to be quasi-2D by nature. Moreover, our PLD approach facilitated in-situ deposition of transition metal dichalcogenides (TMDs) atop FGT films, highlighting the feasibility of complex heterostructures and marking a significant step toward fully integrated 2D spintronic architectures
Study of dystrophin compartmentalization in skeletal muscle and its resident stem cells
No full textLa dystrophie musculaire de Duchenne (DMD) est une pathologie récessive liée à l'X, causée par l'absence de dystrophine à la membrane des myofibres, entraînant leur fragilité, leur dégénérescence et une régénération musculaire altérée. Au-delà de cette vision classique, le dysfonctionnement des cellules souches musculaires (mSCs) a été suggéré comme un facteur contribuant à la progression de la maladie, certaines études proposant que la polarisation de la dystrophine au sein des mSCs régule leur division asymétrique et leur auto-renouvellement. Mon étude visait à élucider les processus dynamiques régissant l'établissement de la compartimentalisation de la dystrophine au sein des cellules satellites musculaires. Dans ce but, nous avons utilisé un modèle murin exprimant une protéine de fusion dystrophine-EGFP et le tdTomato spécifiquement dans les mSCs. Malgré une transcription élevée du gène Dmd, aucune protéine dystrophine n'a été détectée dans les mSCs, quel que soit leur état d'activation, comme l'ont confirmé l'imagerie in vivo, l'histologie, le FACS et l'électrophorèse capillaire. L'accumulation de dystrophine observée à proximité des mSCs provenait du sarcolemme, et non des mSCs elles-mêmes, sans présenter de polarité cohérente. Ces résultats remettent en question l'hypothèse selon laquelle la dystrophine jouerait un rôle direct dans l'établissement de la polarité des cellules souches musculaires, ainsi que la nécessité d'une expression intrinsèque de la dystrophine par ces cellules pour assurer une régénération musculaire efficace. Bien que nos résultats ne remettent pas en cause l'importance des divisions polarisées dans la biologie des mSCs ni l'existence d'un dysfonctionnement des cellules souches dans la DMD, ils réfutent l'idée selon laquelle la dystrophine jouerait un rôle dans ces processus. D'autres mécanismes pourraient sous-tendre le dysfonctionnement des mSCs. Cette étude affine notre compréhension de la physiopathologie de la DMD et suggère que la restauration thérapeutique de la dystrophine dans les mSCs n'est pas nécessaire pour une régénération musculaire efficace.Duchenne muscular dystrophy (DMD) is an X-linked recessive disorder caused by the loss of full-length dystrophin at the sarcolemma, resulting in myofiber fragility, degeneration, and impaired regeneration. Beyond this classical view, dysfunction of muscle stem cells (mSCs) has been proposed to contribute to disease progression, with studies suggesting that polarized dystrophin within mSCs regulates asymmetric division and self-renewal. My study aimed to elucidate the dynamic processes governing the establishment of dystrophin compartmentalization within muscle satellite cells. In this study, we reassessed the presence and distribution of dystrophin in mSCs using a mouse model expressing a dystrophin-EGFP fusion and tdTomato protein specifically in mSCs. Despite high Dmd transcription, no dystrophin protein was detected in mSCs at any activation state, as confirmed by in vivo imaging, histology, FACS, and capillary electrophoresis. Dystrophin accumulation observed near mSCs originated from the sarcolemma, rather than from the mSCs themselves, and showed no consistent polarity. These findings challenge the prevailing hypothesis that dystrophin plays a direct role in establishing muscle stem cell polarity, and question the requirement for mSC-intrinsic dystrophin expression as a prerequisite for effective muscle regeneration. While our results do not question the importance of polarized division in mSC biology or the existence of stem cell dysfunction in DMD, they argue against dystrophin as a regulator of these processes. Alternative mechanisms may underlie mSC impairment. This work refines our understanding of DMD pathophysiology and suggests that therapeutic restoration of dystrophin in mSCs may not be necessary for effective muscle regeneration
Closed points and maximality with respect to a quadratic extension of algebraic curves over finite fields
No full textLe cadre de cette thèse est l’étude des courbes algébriques projectives définies sur un corps fini, absolument irréductibles et lisses. Dans un premier temps, nous contribuons à un problème posé par Tsfasman, Vladuts et Nogin, à savoir la détermination du plus petit entier naturel rho(q,g) tel que, pour toute courbe X de genre g définie sur le corps fini à q éléments et pour tout r plus grand que rho(q,g), X admet des points de degré r. Nous donnerons les valeurs de ρ(q,1), ρ(q,2) et ρ(q, 3). Dans un second temps, nous étudions une inégalité démontrée par Hallouin et Perret reliant le nombre de points rationnels d’une courbe sur un corps fini à celui sur son extension quadratique. Nous en déduisons notamment une borne supérieure générale sur le nombre de points de degré 2. Nous étudions ensuite les courbes réalisant l’égalité dans l’inégalité de Hallouin et Perret en les caractérisant notamment à l’aide du nombre de points rationnels de leur jacobienne. Des liens naturels nous amènent à étudier les courbes réalisant le cas d’égalité dans la borne de Ihara et à énoncer un résultat d’optimalité en lien avec les courbes de Suzuki.The framework of this thesis is the study of projective algebraic curves defined over a finite field, which are absolutely irreducible and smooth. First, we contribute to a problem posed by Tsfasman, Vladuts, and Nogin, namely the determination of the smallest natural integer ρ(q,g) such that, for any curve X of genus g defined over the finite field with q elements and for any r greater than or equal to ρ(q,g), X admits points of degree r. We will provide the values of ρ(q,1), ρ(q,2) and ρ(q,3). Second, we study an inequality proven by Hallouin and Perret, which relates the number of rational points of a curve over a finite field to the number of rational points over its quadratic extension. In particular, we deduce a general upper bound on the number of points of degree 2. We then examine the curves that achieve equality in Hallouin and Perret’s inequality, characterizing them notably using the number of rational points of their Jacobian. Natural connections lead us to study the curves that achieve equality in Ihara’s bound and to state an optimality result related to Suzuki curves
Sur l’utilisation des chiffres en politique étrangère : de la datafication à la datafiction. Une étude des politiques Arctiques française et britannique
No full textLa datafication des relations internationales est incontestable: les chiffres sont devenus un langage central dans la gouvernance internationale. Cette thèse visait à examiner si les organisations de politique étrangère adoptaient une approche similaire. Il est rapidement devenu évident que les mécanismes sous-jacents à la gouvernance par les chiffres n’étaient toutefois pas la panacée pour les diplomates et les militaires, qui ne percevaient pas non plus de réelle valeur ajoutée dans la quantification des relations internationales. Cette réticence n’était pas que rhétorique: elle émane d’une volonté de préserver l’expertise et l’identité des organisations concernées. Toutefois, cette opposition ne signifiait pas un rejet total des chiffres non plus : il était évident que des chiffres continuaient d’être utilisés, mais souvent de manière plus subtile. L’enjeu principal était donc de comprendre comment leur utilité était définie au-delà de leur rôle informatif ou prescriptif, et ce que cela révélait de l’adaptation de la politique étrangère à la gouvernance par les chiffres. En combinant l’analyse de la politique étrangère, la sociologie de la quantification et les études des sciences et des techniques, cette thèse examine cette question à travers une étude de cas des politiques arctiques françaises et britanniques. Elle montre que l’usage des chiffres est lié à des objectifs organisationnels, comme la crédibilité, la cohérence et les imaginaires. L’utilité des chiffres est donc définie par ce qu’ils permettent aux acteurs de signaler à d’autres acteurs. Enfin, bien que discret et diffus, ces usages contribuent à reconfigurer les représentations, donnant naissance à ce que je nomme une datafiction.The datafication of international relations is indisputable: numbers have become a central language in global governance. This thesis aimed to investigate whether foreign policy organizations adopt a similar approach. It quickly became evident, however, that the mechanisms underlying governance by numbers were not a panacea for diplomats and militaries, who did not perceive a significant added value in quantifying international relations either. This reluctance was not merely rhetorical; it stemmed from a desire to preserve the expertise and identity of the organizations involved. However, this opposition did not imply a complete rejection of numbers: it was clear that numbers continued to be used, but often in more subtle ways. The key issue, therefore, was to understand how their utility was framed beyond their informational or prescriptive roles, and what this revealed about the adaptation of foreign policy to governance by numbers. Combining Foreign Policy Analysis, the Sociology of Quantification, and Science and Technology Studies, this thesis examines this question through a case study of French and British Arctic policies. It shows that the use of numbers is linked to organizational objectives, such as credibility, coherence, and imaginaries. The utility of numbers is thus defined by what they enable actors to evoke. Finally, although discreet and diffuse, these uses contribute to reconfiguring representations, giving rise to what I call a datafiction
Matériaux numériques dans des espaces physiques : Stratégies pour l'exposition d'installations numériques et au-delà dans les institutions d'art contemporain
No full textCette recherche interroge les nouvelles stratégies curatoriales relatives aux expositions d'œuvres d'art numérique dans des espaces physiques d'exposition. Par art numérique, j'entende les projets artistiques qui font usage de manière créative et critique de technologies telles que la programmation algorithmique, la réalité virtuelle ou augmentée, la robotique, l'utilisation des datas et les nouvelles formes d'apparition de l'image. Dans un monde où les outils numériques sont une condition structurante de la vie en société et de toute production culturelle (Stalder 2016), l'art numérique est un moyen puissant pour comprendre notre temps présent et notre avenir (Ertan 2016). Il peut offrir des approches et des récits alternatifs aux utilisations dominantes de la technologie, hautement influencées par le capitalisme mondialisé. L'institution artistique peut être un lieu unique permettant de réfléchir à l'influence prédominante des dispositifs technologiques sur nos vies et nos processus de pensée. Malgré le fait que ces œuvres numériques occupent maintenant une place importante dans le monde de l'art contemporain et peuvent se prévaloir d'une certaine historicité (Paul 2016), rares sont les travaux de recherche portant sur des nouvelles modalités de mise en exposition expérimentées pour ces œuvres et la façon dont l'art numérique nous incite à re-penser l'exposition (Dekker 2021). Les bouleversements opérés par le numérique transforment les modalités de production et d'exposition des œuvres. Des nouvelles stratégies curatoriales ont été expérimentées, et des modalités existantes on été adapté. En montrant ces ruptures et continuations avec une théorie et pratique de l'exposition existante ce de travail de thèse entend examiner finement comment les œuvres d'art utilisant les technologies numériques ont transformé notre façon de penser et de réaliser des expositions. Quelles sont les nouvelles stratégies curatoriales qui ont émergé s'appuyant sur l'interactivité, la variabilité, la matérialité technique des œuvres ? Comment s'articulent précisément les liens entre artiste, espace d'exposition, œuvre et spectateur dans ce nouveaux paradigme de l'exposition ? Comment évoluent des œuvres d'art dans le temps et comment est-ce qu'ils s'adaptent à des espaces d'expositions différents ? Annet Dekker, Curating Digital Art: From Presenting and Collecting Digital Art to Networked Co-curation, Amsterdam, Valiz, 2021.Ekmel Ertan, « Introduction to Histories of the Post-DigitalHistories of the Post Digital », Histories of the Post-DigitalHistories of the Post Digital, Ekmel Ertan (dir.), Istanbul, Akbank Sanat Kütüphane, 2016, p. 4-5.Christiane Paul, « Genealogies of the Digital: A Post-Critique » dans Histories of the Post Digital, Ekmel Ertan (dir.), Istanbul, Akbank Sanat Kütüphane, 2016. Christiane Paul, « Genealogies of the Digital: A Post-Critique » dans Histories of the Post Digital, Ekmel Ertan (dir.), Istanbul, Akbank Sanat Kütüphane, 2016. Felix Stalder, The Digital Condition, Cambridge, Polity Press, 2016, trad. par Valentine A. Pakis, Die Kultur der Digitalität, berlin, Surkamp Verlag, 2016.This research investigates new curatorial strategies for exhibiting digital artworks in physical exhibition spaces, with the term “digital art” referring to artistic projects that make creative and critical use of technologies such as algorithmic programming, virtual or augmented reality, robotics, the use of data, and new forms of image creation and distribution. In a world where digital tools are a structuring condition of life in society and of all cultural production (Stalder 2016), digital art represents a powerful means of understanding our present time and our future (Ertan 2016). It can offer alternative approaches and narratives to the dominant uses of technology, highly influenced by globalized capitalism. The art institution can also be a unique place to reflect on the predominant influence of technological devices on our lives and thought processes. Despite the fact that these digital works now occupy an important place in the contemporary art world and can claim a certain historicity (Paul 2016), there is little research into the new exhibition modalities experimented with these works and the way in which digital art prompts us to rethink the exhibitions (Dekker 2021). The upheavals wrought by digital technology are transforming the way works are produced and exhibited. New curatorial strategies have been experimented with, and existing modalities adapted to these different forms of artistic practice. By illustrating how these exhibitions both diverge from and simultaneously build upon existing exhibition theory and practice, this thesis aims to intricately examine how artworks utilizing digital technologies are transforming the ways in which we think about and build exhibitions. What new curatorial strategies have emerged based on the interactivity, variability, and technical materiality of the works? How are the links between artist, exhibition space, work, and viewer articulated in these new exhibition paradigms? How do artworks evolve over time, and how do they adapt to different exhibition spaces?Annet Dekker, Curating Digital Art: From Presenting and Collecting Digital Art to Networked Co-curation, Amsterdam, Valiz, 2021. Ekmel Ertan, « Introduction to Histories of the Post-DigitalHistories of the Post Digital », Histories of the Post-DigitalHistories of the Post Digital, Ekmel Ertan (dir.), Istanbul, Akbank Sanat Kütüphane, 2016, p. 4-5. Christiane Paul, « Genealogies of the Digital: A Post-Critique » dans Histories of the Post Digital, Ekmel Ertan (dir.), Istanbul, Akbank Sanat Kütüphane, 2016. Christiane Paul, « Genealogies of the Digital: A Post-Critique » dans Histories of the Post Digital, Ekmel Ertan (dir.), Istanbul, Akbank Sanat Kütüphane, 2016. Felix Stalder, The Digital Condition, Cambridge, Polity Press, 2016, trad. par Valentine A. Pakis, Die Kultur der Digitalität, berlin, Surkamp Verlag, 2016