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The objective of the thesis is to develop a statistical learning technique suitable for the inversion of complex physical models. The two main difficulties addressed are on the one hand the massive amount of observations to be reversed and on the other hand the need to quantify the uncertainty on the inversion, which can come from the physical model or from the measurements. In a Bayesian inversion framework, we therefore propose a two-step approach: a learning step of a parametric statistical model (GLLiM), common to all the observations, then a prediction step, repeated for each measurement, but fast enough to support a large dataset. In addition, we explore sampling techniques to refine the trade-off between computation time and inversion precision.Although general, the proposed approach is applied mainly to a complex inverse problem in planetary remote sensing. This involves using a semi-empirical spectrophotometric model (Hapke's model) to analyze reflectance measurements and indirectly find the textural characterization of the material examined. Several datasets are studied, both from laboratory measurements and massive satellite images.Finally, we exploit the versatility of the GLLiM model to explore several issues related to Bayesian inversion. In particular, we propose an indicator to assess the influence of the choice of the direct model on the quality of the inversion. We also extend the GLLiM model to take into account a priori information, making it suitable for solving data assimilation problems.; L'objectif de la thèse est de mettre au point une technique d'apprentissage statistique adaptée à l’inversion de modèles physiques complexes. Les deux principales difficultés adressées sont d’une part la quantité massive d’observations à inverser et d’autre part la nécessité de quantifier l’incertitude sur l’inversion, qui peut provenir du modèle physique ou des mesures. Dans un cadre d’inversion Bayésienne, nous proposons donc une approche en deux temps : une phase d’apprentissage d’un modèle statistique paramétrique (GLLiM), commune à toutes les observations, puis une phase de prédiction, répétée pour chaque mesure, mais suffisamment rapide pour prendre en charge un large jeu de données. De plus, nous explorons des techniques d’échantillonnages pour affiner le compromis entre temps de calcul et précision de l’inversion. Bien que générale, l’approche proposée est appliquée principalement sur un problème inverse complexe en télédétection planétaire. Il s’agit d’utiliser un modèle spectro-photométrique semi-empirique (le modèle de Hapke) pour analyser des mesures de réflectance et retrouver indirectement la caractérisation texturale du matériau examiné. Plusieurs jeux de données sont étudiés, aussi bien provenant de mesures de laboratoire que d’images satellitaires massives.Enfin, nous exploitons la polyvalence du modèle GLLiM pour explorer plusieurs problématiques liées à l’inversion Bayésienne. En particulier, nous proposons un indicateur pour évaluer l’influence du choix du modèle direct sur la qualité de l’inversion. Nous étendons aussi le modèle GLLiM pour prendre un compte une information a-priori, le rendant adapté à la résolution de problèmes d’assimilation de données.

During the seismic cycle, the deformation accumulated by the earth's lithosphere can be released anelastically during earthquakes causing numerous human and material losses. The analysis of the seismic risk requires the study of this deformation during the different stages of the seismic cycle. In particular, the geodetic study of the earth surface displacement allows to understand and to localize the accumulation of the elastic deformation during the interseismic phases. With the expansion of GNSS networks, it has become possible to obtain the strain rate tensor from surface displacement velocities in order to study and constrain crustal deformation. However, computing a continuous deformation gradient surface from discrete GNSS data is an inverse problem with a higly non-unique solution. As a result, many methods with different characteristics have emerged in the last decades, each with its own advantages and disadvantages. However, some limitations of the direct inversion schemes used until now persist and compromise the reliability of the results. In particular, the need to use ad hoc parameters defined by the operator such as a smoothing parameter, the sensitivity to the geometry of the GNSS network and the difficulty to determine in a robust way the uncertainties associated with the results, which are necessary for the integration of deformation maps in seismic risk analysis methods. In order to overcome these shortcomings in existing models, we develop a new transdimensional Bayesian method to invert discrete GNSS data in order to obtain the 2D continuous velocity field, its gradient and the associated deformation tensor. The velocity field is described by a parameterization based on Delaunay triangulation, and the a posteriori distribution is sampled using a reversible jump Metropolis-Hasting algorithm, which belongs to the McMC class. This algorithm has an adaptive mesh that takes into account the spatial, velocity and noise level heterogeneities present in the data. Unlike classical inversion methods that propose a single model, the solution is a complete probability distribution function for each component of the deformation velocity field. Synthetic tests compare the proposed approach to a standard bicubic spline interpolation scheme. This method is shown to be more robust to the presence of outliers in the data as well as to a spatially heterogeneous distribution of the data, while providing uncertainties associated with the recovered velocities and strain rates. It is then applied to the southwestern United States, a heavily studied and monitored region, providing probabilistic strain rates along major fault systems, including the San Andreas Fault, from the GNSS interseismic velocity inversion. The characteristics of several key points in this region are represented by exploiting the a posteriori probability distribution functions of the different inverted parameters. The current limitations as well as the different perspectives of improvement of this method are discussed in the conclusion of this thesis., Au cours du cycle sismique, la déformation accumulée par la lithosphère terrestre peut être relâchée de manière anélastique lors de séismes provoquant de nombreuses pertes humaines et matérielles. L’analyse du risque sismique passe par l’étude de cette déformation lors des différentes étapes du cycle sismique. En particulier, l’étude géodésique du déplacement de la surface terrestre permet de comprendre et de localiser l’accumulation de la déformation élastique lors des phases intersismiques. Avec l’expansion des réseaux GNSS, il est devenu possible d’obtenir le tenseur du taux de déformation à partir des vitesses de déplacement surfacique dans le but d’étudier et de contraindre la déformation crustale. Or, calculer une surface continue de gradient de déformation à partir de données GNSS discrètes consiste en un problème inverse dont la solution est fortement non-unique. De ce fait, de nombreuses méthodes aux caractéristiques diverses ont vu le jour au cours des dernières décennies, chacune comportant ses avantages et ses inconvénients propres. Cependant, certaines limitations des schémas d’inversion direct employés jusqu’alors persistent et compromettent la fiabilité des résultats. En particulier, la nécessité d’employer des paramètres ad hoc définis par l’opérateur tel qu’un paramètre de lissage, la sensibilité à la géométrie du réseau GNSS et la difficulté à déterminer de manière robuste les incertitudes associées aux résultats, pourtant nécessaires à l’intégration des cartes de déformation dans les méthodes d’analyse du risque sismique. Afin de pallier ces lacunes dans les modèles existants, nous développons une nouvelle méthode bayésienne transdimensionnelle permettant d’inverser des données GNSS discrètes afin d’obtenir le champ 2D continu de vitesse, son gradient et le tenseur de déformation associés. Le champ de vitesse est décrit par une paramétrisation reposant sur la triangulation de Delaunay, et la distribution a posteriori est échantillonnée grâce à un algorithme de Metropolis-Hasting à saut réversible, qui appartient à la classe des McMC. Cet algorithme dispose d’un maillage adaptatif qui prend en compte les hétérogénéités spatiale, de vitesse et de niveau de bruit présentes dans les données. Contrairement aux méthodes d’inversion classiques qui proposent un modèle unique, la solution est une fonction de distribution de probabilité complète pour chaque composante du champ de vitesse de déformation. Des tests synthétiques permettent de comparer l’approche proposée à un schéma d'interpolation en spline bicubique standard. Cette méthode s’avère plus résistante à la présence d’outliers dans les données ainsi qu’à une répartition spatialement hétérogène de celles-ci, tout en fournissant des incertitudes associées aux vitesses et aux taux de déformation récupérés. Elle est ensuite appliquée au sud-ouest des États-Unis, une région fortement étudiée et surveillée, ce qui permet d’obtenir les taux de déformation probabilistes le long des principaux systèmes de failles, y compris celui de San Andreas, à partir de l'inversion des vitesses intersismiques GNSS. Les caractéristiques de plusieurs points clefs de cette région sont représentées grâce à l’exploitation des fonctions de distribution de probabilité a posteriori des différents paramètres inversés. Les limitations actuelles ainsi que les différentes perspectives d’amélioration de cette méthode sont discutées en conclusion de cette thèse.

Seismic anisotropy is often used as a proxy for rock deformation. It arises from the preferred orientation of anisotropic minerals. For instance, olivine in mantellic peridotites align according to mantle flow. However, anisotropy in tomographic models can be the result of small scale heterogeneities unresolved by long period seismic waves. It is thus considered as artificial. Theories and methodological developments do not allow to distinguish the relative contributions of real and artificial anisotropy in seismic signals. In this thesis, we used simple models of the Earth’s mantle to analytically and numerically study the link between unresolved heterogeneities and the level of artificial radial anisotropy. We concluded that anisotropy is proportional to the square of heterogeneities and that 10% of velocity contrast can be responsible for 3% of anisotropy, which is non negligible compared to the observed anisotropy in tomography. A 3-D anisotropic model of Europe, focusing on the Alps and Apennines, was constructed from surface waves data. The dispersion measurements were made from noise correlation and allow to image the crust and uppermost mantle. The isotropic structure of the model shows particularly well the Adriatic plate subducting under the Apennines, as well as a slab break-off in the Southern part of the chain. The method used for the depth inversion takes into account the trade-off between layering and anisotropy. Our model is therefore the first 3-D model of radial anisotropy built at shallow depths in Europe. Our results suggest that the lower crust has a horizontal organization in the Apennines, probably related to the extensive regime observed in the area., L’anisotropie est souvent utilisée en sismologie comme proxy de la déformation des roches. Elle se développe lorsque des minéraux acquièrent une orientation préférentielle. C’est le cas de l’olivine des péridotites du manteau qui s’aligne selon la direction des flux de matière. Néanmoins, l’anisotropie observée en tomographie peut aussi provenir d’hétérogénéités chimiques non résolues par les ondes sismiques longues périodes : elle s’apparente alors à̀ de l’anisotropie artificielle. Les théories et développements méthodologiques actuels ne permettent pas de distinguer l’anisotropie réelle de l’anisotropie artificielle dans les signaux sismiques. Dans cette thèse nous avons utilisé des modèles simples de manteau terrestre pour étudier théoriquement et numériquement le lien entre le niveau d’hétérogénéités non résolues et l’anisotropie radiale artificielle. Nous en avons conclu que l’anisotropie est proportionnelle au carré des hétérogénéités et que 10% de contraste de vitesse sismique peut engendrer plus de 3% d’anisotropie, un niveau non négligeable au regard des observations tomographiques. Une tomographie 3-D anisotrope de l’Europe, centrée sur les Alpes et les Apennins, a également enté réalisée. Les données d’ondes de surface utilisées sont issues de corrélations de bruit sismique et permettent d’imager la croûte et le manteau supérieur. La structure isotrope de notre modelé illumine particulièrement bien la plaque adriatique en subduction sous les Apennins ainsi qu’une rupture de ce panneau située au sud de la chaîne. Par ailleurs, la méthode d’inversion en profondeur utilisée prend en compte le biais entre anisotropie et hétérogénéités. Nous présentons ainsi le premier modelé 3-D d’anisotropie radiale en Europe réalisé pour des profondeurs aussi faibles. Nos résultats suggèrent que la croûte inférieure est marquée par une structuration horizontale dans les Apennins, probablement en lien avec la déformation extensive actuelle observée dans la région.

Jupiter's icy moons are of great interest in the search for habitability in our Solar System. They probably all harbor liquid water ocean underneath their icy crust. Their surfaces present different stages of evolution – Callisto is heavily cratered and the oldest, Ganymede shows a combination of dark cratered terrain and younger bright plains and Europa’s surface is the youngest with signs of recent and maybe current activity. This work focuses on photometry, i.e. the study of the light scattered by a surface in relation to the illumination and observation geometry. Photometric studies give us insight on the physical state and microtexture of the surface (compaction, internal structure, shape, roughness, transparency…). A good photometric knowledge is also of crucial importance in the correction of datasets for any mapping or spectroscopic study as well as for the future missions of this decade – NASA’s Europa Clipper and ESA’s JUpiter ICy moons Explorer.Two pieces of information are necessary to conduct a photometric study – reflectance data and geometric information (illumination, viewing conditions). For the former, we have used and calibrated images from past space missions – Voyager, New Horizons and Galileo. For the latter, we have developed tools to correct these images metadata (e.g. spacecraft position and orientation) to derive precise geometric information. Moreover, we have developed a Bayesian inversion tool to estimate Hapke’s photometric parameters on regions of Europa, Ganymede and Callisto. We estimate all parameters on our entire dataset at once. Finally, we discuss the possible links between the photometric parameters, the surface microtexture and endogenic/exogenic processes.; Les satellites glacés de Jupiter sont d'un grand intérêt scientifique dans la recherche d'habitabilité au sein de notre système solaire. Elles abritent probablement toutes trois des océans d'eau liquide sous leur croûte glacée. Leurs surfaces présentent différents stades d’évolution – celle de Callisto est très ancienne et entièrement recouverte de cratères, celle de Ganymede est un mélange de terrains sombres et cratérisés et de plaines claires et plus jeunes et la surface d’Europa est la plus jeune et présente des signes d’activité récente. Cette thèse porte sur la photométrie, c’est à dire l’étude de l’énergie lumineuse réfléchie par une surface, en fonction des géométries d’éclairement et d’observation. Les études photométriques permettent de déterminer l’état physique et la microtexture des surfaces (porosité, structure interne, forme des grains, rugosité, transparence…). Une bonne connaissance photométrique est également d'une importance cruciale dans la correction des jeux de données pour toute étude cartographique ou spectroscopique ainsi que pour les futures missions de cette décennie : Europa Clipper de la NASA et JUpiter ICy Moons Explorer de l’ESA.Deux types d’information sont nécessaires pour réaliser une étude photométrique : des données de réflectance et des données géométriques (conditions d’illumination et d'observation). Pour obtenir les premières, nous avons utilisé et calibré des images de missions spatiales passées - Voyager, New Horizons et Galileo. Pour obtenir les secondes, nous avons développé des outils permettant de corriger les métadonnées de ces images (ex : la position et l'orientation des sondes) afin d’obtenir des informations géométriques précises. Nous avons, d’autre part, développé un outil d’inversion pour estimer les paramètres photométriques de Hapke sur des régions d’Europa, Ganymede et Callisto sur l’ensemble du jeu de données en un seul calcul. Enfin, nous discutons des liens possibles entre les paramètres photométriques estimés, la microtexture de la surface et les processus endogènes/exogènes mis en jeu.

Epithelial cells are known to form cohesive monolayers, a form of tissue organization encountered in the lung, the kidney or the skin. From in vitro experiments, we have characterized the mechanical properties of cell monolayers. We have studied the closure of circular wounds over a nonadhesive substrate. Comparing different models, we have shown how closure is possible thanks to a contractile acto-myosin cable and to fluctuations of the tissue tension. Traction Force Microscopy (TFM) allows to measure the forces that cells exert on their substrate. Starting from this measurement and using the force balance equations, we have solved this underdetermined problem by Bayesian inversion and obtained the internal stress field of the tissue. Applying this method on single images (BISM: Bayesian Inversion Stress Microscopy), and adapting it with a Kalman filter for movies (KISM: Kalman Inversion Stress Microscopy) we have inferred the stress tensor of cell monolayers, without making any hypothesis on the tissue rheology. Finally, we have estimated the stresses directly from the substrate displacements, without computing the traction forces and thus reducing the number of matrix inversions (BISMu: Bayesian Inversion Stress Microscopy from substrate displacements)., Les cellules épithéliales forment des tissus cohésifs, sous forme de monocouches que l'on retrouve dans les poumons, les reins ou la peau. Travaillant à partir d'expériences in vitro, nous avons caractérisé le comportement mécanique de monocouches cellulaires. Nous avons étudié la fermeture de blessures circulaires sur un substrat non adhésif. En comparant différents modèles, nous avons montré comment la fermeture est possible grâce à un cable contractile d'acto-myosine et aux fluctuations de la tension du tissu. La Microscopie des Forces de Traction (TFM) permet de mesurer les forces que les cellules exercent sur leur substrat. A partir de cette mesure et en utilisant l'équilibre des forces, nous avons développé une méthode qui résout ce problème sous-déterminé par inversion bayésienne et permet d'obtenir le champ des contraintes internes au tissu. En appliquant cette méthode sur des images (BISM: Microscopie des contraintes par inversion bayésienne) et en l'adaptant à l'aide d'un filtre de Kalman sur des films (KISM: Microscopie des contraintes par inversion de Kalman), nous avons inféré le tenseur des contraintes de monocouches cellulaires sans faire aucune hypothèse sur la rhéologie du tissu. Enfin, nous avons estimé les contraintes directement depuis les déplacements du substrat, sans passer par les forces de tractions et donc en réduisant le nombre d'inversions de matrice (BISMu: Microscopie des contraintes par inversion bayésienne à partir des déplacements du substrat).

In this manuscript-based thesis we propose statistical methods to analyse geophysical time-series. We particularly focus on ocean colour and sea surface temperature observed from space. The specific characteristics of the geophysical signal, i.e. noise autocorrelation, discontinuities in the observations, and the mixing of physical and biological processes showing distinct modes of variability, is integrated in the proposed methodologies. The first chapter includes details on the physical measurement principles of the variables of interest. Then we describe a methodology to estimate linear trends and associated uncertainties, using several time series, to optimise in-situ and satellite-based observation networks for the long term monitoring. We characterise after the significant time-scales of "El Niño Southern Oscillation" in the sea surface temperature using a normalised Gaussian mixture model to take into account the natural distribution of the scales of the events observed in the nature. The fourth chapter details the forecasting of a non-stationary process subject to seasonal forcing conditions, the sea surface turbidity, using four hidden Markov models. The hidden variables are used to estimate different relationships between the variable to estimate and its predictors. The last chapters details a Bayesian model, with dynamical updates of the a priori models, to inverse the sea surface reflectance in complex coastal areas for the OLCI sensor embedded onto the Sentinel 3 satellite. The perspectives are enhancements of satellite products provided by spatial agencies, operational forecasting using statistical models based on observations and learning, and the optimisation of observation networks.; Dans cette thèse sur articles nous proposons des méthodes statistiques pour l¿analyse de séries temporelles géophysiques. Nous nous intéressons à la couleur de l¿eau et la température de surface de la mer observées depuis l¿espace. La nature du signal géophysique, i.e. l¿autocorrélation du bruit, la discontinuité des observations, et le mélange des processus physiques et biologiques pouvant comporter des modes distincts de variabilité, est partie intégrante des méthodes d¿analyses proposées. Le premier chapitre contient des informations sur la mesure physique des variables d¿intérêt. Nous décrivons ensuite une méthode d¿estimation de tendances linéaires et des incertitudes associées, à partir de plusieurs séries temporelles, dans le but d¿optimiser les réseaux d¿observations satellitaires et in-situ pour la surveillance à long terme de l¿environnement. Puis nous caractérisons les échelles temporelles du signal climatique "El Niño Southern Oscillation" dans la température de surface à partir d¿un mélange de Gaussiennes prenant en compte un facteur de normalisation pour corriger de la distribution naturelle des évènements. Le quatrième chapitre décrit la prévision temporelle d¿un processus non-stationnaire soumis à des forçages saisonniers, la turbidité de surface, en utilisant quatre différents modèles de Markov cachés. Les variables cachées sont utilisées pour identifier des relations distinctes entre la variable à estimer et ses prédicteurs. Le dernier chapitre décrit un modèle Bayésien avec mise à jour dynamique des modèles a priori pour l¿inversion de la réflectance marine en milieux côtiers complexes pour le capteur OLCI embarqué sur le satellite Sentinel 3. Les perspectives sont l¿amélioration des produits satellitaires fournis par les agences spatiales, la prévision opérationnelle avec des modèles statistiques basés sur des observations et de l¿apprentissage, et l¿optimisation des réseaux de surveillance.

National audience; Les procédés d'analyse proteomique sont classiquement des successions d'étapes analytiques. Bien que nécessaire, ce découpage introduit des sources de fluctuations à chaque étape et des pertes d'informations. De même, l'analyse des données est traditionnellement réalisée de façon séquentielle et donc souffre de défauts similaires. A titre d'exemple, pour une analyse MRM, le signal d'une transition (couple ion précuseur/ion fragment) est acquis, extrait, quantifié puis normalisé par rapport à un étalon. L'information acquise pour différentes transitions, correspondant à différents peptides de la même protéine, sert à calculer une concentration protéique unique en appliquant un filtrage collectif tel que la méthode median polish. Au cours de ces étapes, le biologiste élimine les transitions bruitées, définit un signal seuil, corrige les transitions mal quantifiées L'ajustement des paramètres de traitement du signal se réalise souvent par empirisme, sciemment ou inconsciemment. La reproductibilité peut ainsi être expérimentateur dépendante. A l'opposé, nous proposons une méthode bayésienne de manière à tirer simultanément le meilleur parti de l'information contenue dans les données et des connaissances a priori de l'expert. Nous exploitons la redondance de l'information par analyse simultanée de tous les signaux issus d'une même molécule parente. Cependant, retrouver cette information nécessite de gérer les autres sources de variabilité. Une modélisation hiérarchique de la chaîne d'analyse MRM et les méthodes d'inversion permettent cette estimation conjointe des concentrations des protéines ciblées et des paramètres analytiques critiques. Des étalonnages internes (PSAQ, AQUA) et externes (échantillons contrôles) ont permis d'estimer les fluctuations inter-jour et intra-jour, par exemple les rendements de digestion et de fragmentation. Il devient ainsi possible de séparer la variance attribuable à la chaine analytique et la variance liée à la différence de doses protéiques entre échantillons cliniques. L'algorithme adaptatif a été appliqué à la quantification par MRM de plusieurs dizaines de protéines dans 200 échantillons cliniques d'une étude cas/témoin pour le dépistage du cancer colorectal. Les performances de l'algorithme bayésien automatique sont comparables aux résultats obtenus par les experts avec une analyse séquentielle supervisée fortement chronophage. Le temps de traitement des données MRM est donc considérablement réduit sans perdre en fiabilité

Imaging spectrometer, Imaging spectro-photometer and high resolution spectrometer constitute the last generation of space instruments that strongly modified the study of planetary bodies. Such instruments allow us to follow the soil and atmospheric optical properties through space and time. The first objective of this Habilitation thesis is to propose some tools to analyze a huge amount of data in planetological perspectives. Three types of methods are introduced to examine the hyperspectral data acquired by OMEGA (Mars Express/ESA) and CRISM (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA) instruments : (i) WAVANGLET, a fast detection algorithm based on wavelets to identify the presence of chemical species at the ground, (ii) BPSS, a blind source separation method that is able to detect chemical species without a priori, (iii) supervised unmixing algorithm using LinMin strategy. Also atmospheric correction methods, coupled to Bayesian inversion of photometric model, allow us to deal with the full CRISM photometric dataset. Finally, a method of micro-vibrations correction has been proposed in order to improve the quality of the PFS instrument (Mars Express/ESA) using semi-blind deconvolution.The Martian annual cycle of CO2 consists of an exchange between surface and atmosphere, which is particularly relevant in polar regions. During the polar night, atmospherical CO2 condensates at the ground, whereas it starts to sublimate again during the spring, when the solar light bring energy to the surface. This major climatic cycle has been identified in the 1960th but even today, the microphysic of interaction between surface and atmosphere is still unknown. Recent images at high spatial resolution (50 cm) from HiRISE (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA) instrument show many active processes associated to sublimation. The second objective of this thesis is to build a model of the seasonal deposits sublimation, by simulating the mass balance but also by geomorphological and spectroscopic studies. Results show that the seasonal south polar cap sublimation is mainly controlled by its albedo. Further studies must determine the exact mechanisms in the origin of this albedo variability.The third objective of this thesis is to discuss the possibility of clathrate hydrate in the climatic history of Mars. A scenario, implying formation of clathrate hydrate of S and CO2 is examined in comparison with geomorphological clues of the Martian surface., L’étude de Mars a été profondément modifiée par les dernières générations d’instruments spatiaux : les spectro-imageurs, les spectro-imageurs-photomètres et les spectroscopes à haute résolution spectrale. Ils permettent un suivi spatial et temporel des propriétés optiques des sols et de l’atmosphère. Le premier objectif de cette thèse d’Habilitation à Diriger des Recherches est méthodologique et consiste à proposer des outils permettant de traiter la grande quantité de données afin d’aborder des probléma- tiques planétologiques. Plusieurs types d’outils d’analyse des images hyperspectrales, notamment celles produites par les instruments OMEGA (Mars Express/ESA) et CRISM (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA), ont été proposés : (i) WAVANGLET, une méthode rapide de détection des corps chimiques au sol basée sur la transformée en ondelette, (ii) BPSS, une méthode de séparation de source en aveugle qui détecte des corps chimiques sans a priori, (iii) des méthodes de dé-mélanges linéaires supervisées rapides utilisant la stratégie LinMin. Aussi des outils de correction atmosphérique couplés à des mé- thodes d’inversion bayésienne de modèle photométrique de surface ont été développés pour l’instrument CRISM. Enfin, une méthode de correction des effets de vibrations par déconvolution semi-aveugle a été développée pour PFS (Mars Express/ESA).Les régions polaires de Mars sont le siège d’un cycle climatique annuel d’échange de CO2 entre atmosphère et surface. Pendant la nuit polaire, le CO2 atmosphérique se condense au sol, tandis qu’il se sublime à nouveau, dès les premiers rayons du soleil. Ce cycle a été mis à jour depuis les années 1960 mais aujourd’hui encore, la microphysique d’interaction surface/atmosphère demeure inconnue. Des observations d’imagerie à haute résolution spatiale (50 cm) par HiRISE (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA) ont montré une multitude de phénomènes actifs associés à la sublimation. Le second objectif de cette thèse est d’établir un modèle de sublimation des dépôts saisonniers, à la fois par simulation du bilan de masse mais aussi par étude géomorphologique et spectroscopique. Les résultats montrent que la sublimation de la calotte saisonnière sud de Mars est contrôlée majoritairement par son albédo mais des travaux plus détaillés seront nécessaires pour déterminer les mécanismes à l’origine des variations d’albedo.Le troisième objectif de cette thèse est de discuter les implications de la présence de clathrate hydrate en surface dans l’histoire climatique de Mars. Un scénario impliquant la formation de clathrate hydrate mixte de soufre et CO2 est proposé au regard des traces géomorphologiques du paysage martien.

Imaging spectrometer, Imaging spectro-photometer and high resolution spectrometer constitute the last generation of space instruments that strongly modified the study of planetary bodies. Such instruments allow us to follow the soil and atmospheric optical properties through space and time. The first objective of this Habilitation thesis is to propose some tools to analyze a huge amount of data in planetological perspectives. Three types of methods are introduced to examine the hyperspectral data acquired by OMEGA (Mars Express/ESA) and CRISM (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA) instruments : (i) WAVANGLET, a fast detection algorithm based on wavelets to identify the presence of chemical species at the ground, (ii) BPSS, a blind source separation method that is able to detect chemical species without a priori, (iii) supervised unmixing algorithm using LinMin strategy. Also atmospheric correction methods, coupled to Bayesian inversion of photometric model, allow us to deal with the full CRISM photometric dataset. Finally, a method of micro-vibrations correction has been proposed in order to improve the quality of the PFS instrument (Mars Express/ESA) using semi-blind deconvolution.The Martian annual cycle of CO2 consists of an exchange between surface and atmosphere, which is particularly relevant in polar regions. During the polar night, atmospherical CO2 condensates at the ground, whereas it starts to sublimate again during the spring, when the solar light bring energy to the surface. This major climatic cycle has been identified in the 1960th but even today, the microphysic of interaction between surface and atmosphere is still unknown. Recent images at high spatial resolution (50 cm) from HiRISE (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA) instrument show many active processes associated to sublimation. The second objective of this thesis is to build a model of the seasonal deposits sublimation, by simulating the mass balance but also by geomorphological and spectroscopic studies. Results show that the seasonal south polar cap sublimation is mainly controlled by its albedo. Further studies must determine the exact mechanisms in the origin of this albedo variability.The third objective of this thesis is to discuss the possibility of clathrate hydrate in the climatic history of Mars. A scenario, implying formation of clathrate hydrate of S and CO2 is examined in comparison with geomorphological clues of the Martian surface.; L’étude de Mars a été profondément modifiée par les dernières générations d’instruments spatiaux : les spectro-imageurs, les spectro-imageurs-photomètres et les spectroscopes à haute résolution spectrale. Ils permettent un suivi spatial et temporel des propriétés optiques des sols et de l’atmosphère. Le premier objectif de cette thèse d’Habilitation à Diriger des Recherches est méthodologique et consiste à proposer des outils permettant de traiter la grande quantité de données afin d’aborder des probléma- tiques planétologiques. Plusieurs types d’outils d’analyse des images hyperspectrales, notamment celles produites par les instruments OMEGA (Mars Express/ESA) et CRISM (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA), ont été proposés : (i) WAVANGLET, une méthode rapide de détection des corps chimiques au sol basée sur la transformée en ondelette, (ii) BPSS, une méthode de séparation de source en aveugle qui détecte des corps chimiques sans a priori, (iii) des méthodes de dé-mélanges linéaires supervisées rapides utilisant la stratégie LinMin. Aussi des outils de correction atmosphérique couplés à des mé- thodes d’inversion bayésienne de modèle photométrique de surface ont été développés pour l’instrument CRISM. Enfin, une méthode de correction des effets de vibrations par déconvolution semi-aveugle a été développée pour PFS (Mars Express/ESA).Les régions polaires de Mars sont le siège d’un cycle climatique annuel d’échange de CO2 entre atmosphère et surface. Pendant la nuit polaire, le CO2 atmosphérique se condense au sol, tandis qu’il se sublime à nouveau, dès les premiers rayons du soleil. Ce cycle a été mis à jour depuis les années 1960 mais aujourd’hui encore, la microphysique d’interaction surface/atmosphère demeure inconnue. Des observations d’imagerie à haute résolution spatiale (50 cm) par HiRISE (Mars Reconnaissance Orbiter/NASA) ont montré une multitude de phénomènes actifs associés à la sublimation. Le second objectif de cette thèse est d’établir un modèle de sublimation des dépôts saisonniers, à la fois par simulation du bilan de masse mais aussi par étude géomorphologique et spectroscopique. Les résultats montrent que la sublimation de la calotte saisonnière sud de Mars est contrôlée majoritairement par son albédo mais des travaux plus détaillés seront nécessaires pour déterminer les mécanismes à l’origine des variations d’albedo.Le troisième objectif de cette thèse est de discuter les implications de la présence de clathrate hydrate en surface dans l’histoire climatique de Mars. Un scénario impliquant la formation de clathrate hydrate mixte de soufre et CO2 est proposé au regard des traces géomorphologiques du paysage martien.

In this manuscript-based thesis we propose statistical methods to analyse geophysical time-series. We particularly focus on ocean colour and sea surface temperature observed from space. The specific characteristics of the geophysical signal, i.e. noise autocorrelation, discontinuities in the observations, and the mixing of physical and biological processes showing distinct modes of variability, is integrated in the proposed methodologies. The first chapter includes details on the physical measurement principles of the variables of interest. Then we describe a methodology to estimate linear trends and associated uncertainties, using several time series, to optimise in-situ and satellite-based observation networks for the long term monitoring. We characterise after the significant time-scales of "El Niño Southern Oscillation" in the sea surface temperature using a normalised Gaussian mixture model to take into account the natural distribution of the scales of the events observed in the nature. The fourth chapter details the forecasting of a non-stationary process subject to seasonal forcing conditions, the sea surface turbidity, using four hidden Markov models. The hidden variables are used to estimate different relationships between the variable to estimate and its predictors. The last chapters details a Bayesian model, with dynamical updates of the a priori models, to inverse the sea surface reflectance in complex coastal areas for the OLCI sensor embedded onto the Sentinel 3 satellite. The perspectives are enhancements of satellite products provided by spatial agencies, operational forecasting using statistical models based on observations and learning, and the optimisation of observation networks., Dans cette thèse sur articles nous proposons des méthodes statistiques pour l¿analyse de séries temporelles géophysiques. Nous nous intéressons à la couleur de l¿eau et la température de surface de la mer observées depuis l¿espace. La nature du signal géophysique, i.e. l¿autocorrélation du bruit, la discontinuité des observations, et le mélange des processus physiques et biologiques pouvant comporter des modes distincts de variabilité, est partie intégrante des méthodes d¿analyses proposées. Le premier chapitre contient des informations sur la mesure physique des variables d¿intérêt. Nous décrivons ensuite une méthode d¿estimation de tendances linéaires et des incertitudes associées, à partir de plusieurs séries temporelles, dans le but d¿optimiser les réseaux d¿observations satellitaires et in-situ pour la surveillance à long terme de l¿environnement. Puis nous caractérisons les échelles temporelles du signal climatique "El Niño Southern Oscillation" dans la température de surface à partir d¿un mélange de Gaussiennes prenant en compte un facteur de normalisation pour corriger de la distribution naturelle des évènements. Le quatrième chapitre décrit la prévision temporelle d¿un processus non-stationnaire soumis à des forçages saisonniers, la turbidité de surface, en utilisant quatre différents modèles de Markov cachés. Les variables cachées sont utilisées pour identifier des relations distinctes entre la variable à estimer et ses prédicteurs. Le dernier chapitre décrit un modèle Bayésien avec mise à jour dynamique des modèles a priori pour l¿inversion de la réflectance marine en milieux côtiers complexes pour le capteur OLCI embarqué sur le satellite Sentinel 3. Les perspectives sont l¿amélioration des produits satellitaires fournis par les agences spatiales, la prévision opérationnelle avec des modèles statistiques basés sur des observations et de l¿apprentissage, et l¿optimisation des réseaux de surveillance.

Co-encadrement de la thèse : Laurent Praly; In a context of permanent concern of energy saving, the importance of developing strategies to minimize the energy consumption of a building is not to be any more demonstrated. Whether these strategies consist in recommending building insulation, suggesting the modification of the management of heating/air conditioning systems or advising the change of certain occupants' habits, a preliminary step of characterizing the thermal behavior of the building turns out inevitable.Contrary to the previous studies, the approach developed here does not require instrumentation of the building. Also, we consider buildings in normal occupation, that is in the presence of heating regulator, which is an additional unknown of the problem. So, we identify a global system of the building together with its heating system from: meteorological data of the closest Meteo France station; reference indoor temperature reconstructed by sector-based knowledge; heating consumption collected either from Building Management Systems or from smart meters; other heat supply (like lighting or presence of persons) estimated by sector-based and thermal knowledge. The identification is made at first by estimation of the parameters (7) defining the global model, by minimizing one step prediction error. Then we adopted an approach of bayesian inversion which provides a simulation of the posterior distributions of parameters and building indoor temperature.The analysis of the stochastic simulations aims at studying the contribution of additional knowledge of the problem (typical values of the parameters) and at showing the limits of the modeling hypotheses in the case of certain real data sets.; Dans un contexte de préoccupation accrue d'économie d'énergie, l'intérêt que présente le développement de stratégies visant à minimiser la consommation d'un bâtiment n'est plus à démontrer. Que ces stratégies consistent à recommander l'isolation des parois, à améliorer la gestion du chauffage ou à préconiser certains comportements de l'usager, une démarche préalable d'identification du comportement thermique de bâtiment s'avère inévitable.Contrairement aux études existantes, la démarche menée ici ne nécessite pas d'instrumentation du bâtiment. De même, nous considérons des bâtiments en occupation normale, en présence de régulateur de chauffage : inconnue supplémentaire du problème. Ainsi, nous identifions un système global du bâtiment muni de son régulateur à partir de :données de la station Météo France la plus proche ; la température de consigne reconstruite par connaissance sectorielle ; la consommation de chauffage obtenue par système de Gestion Technique du Bâtiment ou par compteur intelligent ; autres apports calorifiques (éclairage, présence de personnes...) estimés par connaissance sectorielle et thermique. L'identification est d'abord faite par estimation des paramètres (7) définissant le modèle global, en minimisant l'erreur de prédiction à un pas. Ensuite nous avons adopté une démarche d'inversion bayésienne, dont le résultat est une simulation des distributions a posteriori des paramètres et de la température intérieure du bâtiment.L'analyse des simulations stochastiques obtenues vise à étudier l'apport de connaissances supplémentaires du problème (valeurs typiques des paramètres) et à démontrer les limites des hypothèses de modélisation dans certains cas.

Co-encadrement de la thèse : Laurent Praly; In a context of permanent concern of energy saving, the importance of developing strategies to minimize the energy consumption of a building is not to be any more demonstrated. Whether these strategies consist in recommending building insulation, suggesting the modification of the management of heating/air conditioning systems or advising the change of certain occupants' habits, a preliminary step of characterizing the thermal behavior of the building turns out inevitable.Contrary to the previous studies, the approach developed here does not require instrumentation of the building. Also, we consider buildings in normal occupation, that is in the presence of heating regulator, which is an additional unknown of the problem. So, we identify a global system of the building together with its heating system from: meteorological data of the closest Meteo France station; reference indoor temperature reconstructed by sector-based knowledge; heating consumption collected either from Building Management Systems or from smart meters; other heat supply (like lighting or presence of persons) estimated by sector-based and thermal knowledge. The identification is made at first by estimation of the parameters (7) defining the global model, by minimizing one step prediction error. Then we adopted an approach of bayesian inversion which provides a simulation of the posterior distributions of parameters and building indoor temperature.The analysis of the stochastic simulations aims at studying the contribution of additional knowledge of the problem (typical values of the parameters) and at showing the limits of the modeling hypotheses in the case of certain real data sets.; Dans un contexte de préoccupation accrue d'économie d'énergie, l'intérêt que présente le développement de stratégies visant à minimiser la consommation d'un bâtiment n'est plus à démontrer. Que ces stratégies consistent à recommander l'isolation des parois, à améliorer la gestion du chauffage ou à préconiser certains comportements de l'usager, une démarche préalable d'identification du comportement thermique de bâtiment s'avère inévitable.Contrairement aux études existantes, la démarche menée ici ne nécessite pas d'instrumentation du bâtiment. De même, nous considérons des bâtiments en occupation normale, en présence de régulateur de chauffage : inconnue supplémentaire du problème. Ainsi, nous identifions un système global du bâtiment muni de son régulateur à partir de :données de la station Météo France la plus proche ; la température de consigne reconstruite par connaissance sectorielle ; la consommation de chauffage obtenue par système de Gestion Technique du Bâtiment ou par compteur intelligent ; autres apports calorifiques (éclairage, présence de personnes...) estimés par connaissance sectorielle et thermique. L'identification est d'abord faite par estimation des paramètres (7) définissant le modèle global, en minimisant l'erreur de prédiction à un pas. Ensuite nous avons adopté une démarche d'inversion bayésienne, dont le résultat est une simulation des distributions a posteriori des paramètres et de la température intérieure du bâtiment.L'analyse des simulations stochastiques obtenues vise à étudier l'apport de connaissances supplémentaires du problème (valeurs typiques des paramètres) et à démontrer les limites des hypothèses de modélisation dans certains cas.

The work involves data processing for super-resolution imaging with an application in astronomy. We are particularly interested in data from the SPIRE instrument of the spatial observatory Herschel of ESA, dedicated to far-infrared. The problems are mainly: the convolution of the spatial optical response, the sub-sampling and the presence of a thermal drift. The proposed approach is the inversion of data, ie taking into account the acquisition process as well as prior information to estimate the sky of interest. The first part of the work concerns the modelisation of the data acquisition process. The model consists of the mirror and feed-horns, the wavelength filter, the temperature sensitive sensor based on bolometers and scanning protocol. The obtained model, linear but not invariant due to sampling, is studied. Interesting properties, including perspective on data processing, are obtained especially in connection with the super-resolution capacity. The analysis also show useful properties for efficient algorithm. The second part of the work relies on a inference framework based on the usual Bayesian formalism. Since information is degraded, the inverse problem is ill-conditioned. The used method offers parameter estimation laws governing the balance between different information sources (hyper-parameters), in addition to the formalization of spatial regularity. Moreover, the proposed approach allows instrument parameters estimation and estimation of a slow thermal drift affecting all the sensor in conjunction with all the other parameters. All the information used to solve the problem is formalized through a posterior law. The estimator is chosen as the posterior mean calculated by means of an MCMC algorithm. An experimental study demonstrates the capacity of the approach to restore high spatial frequencies. The study also shows the potential of the approach for estimating hyper-parameters and instrument parameters.; Les travaux concernent le traitement de données pour l'imagerie sur-résolue avec une application en astronomie. On s'intéresse en particulier aux données issues de l'instrument SPIRE de l'observatoire spatial Herschel de l'ESA, dédié aux infrarouges lointains. Les problèmes soulevés sont principalement : la réponse de l'optique qui atténue les fréquences spatiales, le sous-échantillonnage ainsi que la présence d'une dérive thermique. L'approche proposée est l'inversion de données, c'est à dire la prise en compte du processus d'acquisition en plus d'information a priori, pour estimer le ciel d'intérêt. La première partie des travaux concerne la modélisation du processus d'acquisition des données. Le modèle est composé d'une optique, de filtres en longueur d'onde, du capteur sensible à la température à base de bolomètres ainsi que du protocole de pointage. Le modèle obtenu, linéaire mais non invariant à cause de l'échantillonnage, est étudié. Des propriétés intéressantes, notamment dans une perspective de traitement de données, sont dégagées en particulier en lien avec la sur-résolution. L'analyse du modèle permet également de faire ressortir des propriétés utiles pour un algorithmique de calcul. La deuxième partie des travaux repose sur une démarche d'inférence inscrite dans le formalisme bayésien usuel. Toute l'information ne passant pas à travers l'instrument ou étant dégradée, le problème inverse est mal-conditionné. La méthode employée, en plus de formaliser une information de régularité spatiale sur le ciel permettant de lever le problème de conditionnement, propose l'estimation des paramètres des lois réglant le compromis entre les différentes sources d'information (hyper-paramètres). De plus, l'approche proposée permet l'estimation de paramètres instruments ainsi que l'estimation d'une dérive thermique lente affectant l'ensemble du capteur conjointement aux autres paramètres. L'ensemble de l'information utilisée pour résoudre le problème est formalisé au travers d'une loi a posteriori jointe pour l'ensemble des inconnues. L'estimateur choisi est la moyenne a posteriori calculée par un algorithme MCMC. Une étude expérimentale démontre la capacité de la méthode à restaurer de hautes fréquences spatiales. L'étude montre également le potentiel de l'approche pour l'estimation des hyper-paramètres et des paramètres instruments.

The work involves data processing for super-resolution imaging with an application in astronomy. We are particularly interested in data from the SPIRE instrument of the spatial observatory Herschel of ESA, dedicated to far-infrared. The problems are mainly: the convolution of the spatial optical response, the sub-sampling and the presence of a thermal drift. The proposed approach is the inversion of data, ie taking into account the acquisition process as well as prior information to estimate the sky of interest. The first part of the work concerns the modelisation of the data acquisition process. The model consists of the mirror and feed-horns, the wavelength filter, the temperature sensitive sensor based on bolometers and scanning protocol. The obtained model, linear but not invariant due to sampling, is studied. Interesting properties, including perspective on data processing, are obtained especially in connection with the super-resolution capacity. The analysis also show useful properties for efficient algorithm. The second part of the work relies on a inference framework based on the usual Bayesian formalism. Since information is degraded, the inverse problem is ill-conditioned. The used method offers parameter estimation laws governing the balance between different information sources (hyper-parameters), in addition to the formalization of spatial regularity. Moreover, the proposed approach allows instrument parameters estimation and estimation of a slow thermal drift affecting all the sensor in conjunction with all the other parameters. All the information used to solve the problem is formalized through a posterior law. The estimator is chosen as the posterior mean calculated by means of an MCMC algorithm. An experimental study demonstrates the capacity of the approach to restore high spatial frequencies. The study also shows the potential of the approach for estimating hyper-parameters and instrument parameters., Les travaux concernent le traitement de données pour l'imagerie sur-résolue avec une application en astronomie. On s'intéresse en particulier aux données issues de l'instrument SPIRE de l'observatoire spatial Herschel de l'ESA, dédié aux infrarouges lointains. Les problèmes soulevés sont principalement : la réponse de l'optique qui atténue les fréquences spatiales, le sous-échantillonnage ainsi que la présence d'une dérive thermique. L'approche proposée est l'inversion de données, c'est à dire la prise en compte du processus d'acquisition en plus d'information a priori, pour estimer le ciel d'intérêt. La première partie des travaux concerne la modélisation du processus d'acquisition des données. Le modèle est composé d'une optique, de filtres en longueur d'onde, du capteur sensible à la température à base de bolomètres ainsi que du protocole de pointage. Le modèle obtenu, linéaire mais non invariant à cause de l'échantillonnage, est étudié. Des propriétés intéressantes, notamment dans une perspective de traitement de données, sont dégagées en particulier en lien avec la sur-résolution. L'analyse du modèle permet également de faire ressortir des propriétés utiles pour un algorithmique de calcul. La deuxième partie des travaux repose sur une démarche d'inférence inscrite dans le formalisme bayésien usuel. Toute l'information ne passant pas à travers l'instrument ou étant dégradée, le problème inverse est mal-conditionné. La méthode employée, en plus de formaliser une information de régularité spatiale sur le ciel permettant de lever le problème de conditionnement, propose l'estimation des paramètres des lois réglant le compromis entre les différentes sources d'information (hyper-paramètres). De plus, l'approche proposée permet l'estimation de paramètres instruments ainsi que l'estimation d'une dérive thermique lente affectant l'ensemble du capteur conjointement aux autres paramètres. L'ensemble de l'information utilisée pour résoudre le problème est formalisé au travers d'une loi a posteriori jointe pour l'ensemble des inconnues. L'estimateur choisi est la moyenne a posteriori calculée par un algorithme MCMC. Une étude expérimentale démontre la capacité de la méthode à restaurer de hautes fréquences spatiales. L'étude montre également le potentiel de l'approche pour l'estimation des hyper-paramètres et des paramètres instruments.

This work develops several methodologies to assess uncertainty on oil reservoir production. Taking in consideration that flow simulations are time consuming it uses response surfaces to approximate the relationship between reservoir uncertain parameters and production variables. First deterministic methods are developed to construct and analyze such surfaces: construction algorithms are the discrete smooth interpolation and the dual kriging while analysis methods are the variance based sensitivity analysis and the bayesian inversion of production history. This framework is then extended to include fast flow simulation results and to handle stochastic parameters characterized by a random effect on reservoir production. These methodologies are developed based on the following considerations: the number of uncertain parameters is usually large, data may be noisy if some parameters are neglected and the complex relationship between uncertain parameters and reservoir production, Ce travail propose un ensemble de méthodes dédiées à la quantification des incertitudes sur la simulation des écoulements dans un réservoir pétrolier. Ces méthodes sont basées sur l'utilisation de surfaces de réponse approchant la relation, le plus souvent inconnue et non linéaire, entre les paramètres incertains du réservoir et les variables de production. L'ensemble proposé contient ainsi des algorithmes de construction ou d'analyse (échantillonnage, analyse de sensibilité, inversion bayésienne d'un historique de production) de surfaces de réponse. Ces méthodes ont été tout d'abord développés dans un cadre déterministe puis étendues à la prise en compte de simulation d'écoulement secondaires et de paramètres incertains stochastiques caractérisés par un impact aléatoire sur la production. Les principales considérations de ce travail sont de tenir compte d'un grand nombre de paramètres incertains, de données de production bruitée et de pourvoir modéliser une réponse de forme complexe