L’incapacité au travail liée aux troubles musculosquelettiques : aspects théoriques et différences de genre

Introduction : Cette thèse est constituée de trois articles liés les uns aux autres. Le premier s’attache à clarifier les perspectives théoriques et problèmes conceptuels entourant la notion de capacité/incapacité au travail, sa définition et son évolution au fil du temps. Les deuxième et troisième articles visent à évaluer les effets différentiels selon le genre de déterminants du retour au travail (RAT) et de la durée d’indemnisation ainsi que les coûts associés, dans une population de travailleurs indemnisés à long terme pour troubles musculosquelettiques (TMS). Méthodes : Dans le premier article, une revue systématique des définitions de l’(in)capacité au travail et une analyse comparative basée sur la théorisation ancrée débouchent sur une carte conceptuelle intégrative. Dans le second article, une cohorte de 455 adultes en incapacité à long terme pour TMS au dos/cou/membres supérieurs est suivie cinq ans au travers d’entretiens structurés et de données d’indemnisation. Des modèles de Cox stratifiés par genre ont été utilisés pour évaluer la durée jusqu’au premier RAT. Dans le troisième article, une cohorte populationnelle de 13,073 hommes et 9032 femmes en incapacité prolongée pour TMS au dos/cou/membres supérieurs a été suivie pendant trois ans à l’aide de données administratives. Des modèles de Cox stratifiés par genre ont été utilisés pour étudier la durée d’indemnisation et détecter les effets dépendants du temps. Les coûts ont également été examinés. Résultats : Les définitions analysées dans la première étude ne reflètent pas une vision intégrée et partagée de l’(in)capacité au travail. Cependant, un consensus relatif semble émerger qu’il s’agit d’un concept relationnel, résultant de l’interaction de multiples dimensions aux niveaux individuel, organisationnel et sociétal. La seconde étude montre que malgré des courbes de survie jusqu’au RAT similaires entre hommes et femmes (p =0.920), plusieurs déterminants diffèrent selon le genre. Les femmes plus âgées (HR=0.734, par tranches de 10 ans), d’un statut économique perçu comme pauvre (HR=0.625), travaillant ≥40 heures/semaine en ayant des personnes à charge (HR=0.508) et ne connaissant pas l’existence d’un programme de santé et sécurité sur leur lieu de travail (HR=0.598) retournent moins vite au travail, tandis qu’un revenu brut annuel plus élevé (par $10,000) est un facteur facilitant (HR=1.225). Les hommes de plus de 55 ans (HR=0.458), au statut économique perçu comme pauvre (HR=0.653), travaillant ≥40 heures/semaine avec une charge de travail physique perçue élevée (HR=0.720) et une plus grande précarité d’emploi (HR=0.825) retournent moins rapidement au travail. La troisième étude a révélé que trois ans après la lésion, 12.3% des hommes et 7.3% des femmes étaient encore indemnisés, avec un ratio de coûts homme-femme pour l’ensemble des réclamations de 2.1 :1. L’effet de certain prédicteurs (e.g. revenu, siège de lésion, industrie) varie selon le genre. De plus, l’effet de l’âge chez les hommes et l’effet de l’historique d’indemnisation chez les femmes varient dans le temps. Conclusion : La façon de définir l’(in)capacité au travail a des implications importantes pour la recherche, l’indemnisation et la réadaptation. Les résultats confirment également la pertinence d’investiguer les déterminants du RAT et de l’indemnisation selon le genre.

Choix de portefeuille de grande taille et mesures de risque pour preneurs de décision pessimistes

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.

Simulation des fonctions de texture bidirectionnelles

Le réalisme des objets en infographie exige de simuler adéquatement leur apparence sous divers éclairages et à différentes échelles. Une solution communément adoptée par les chercheurs consiste à mesurer avec l’aide d’appareils calibrés la réflectance d’un échantillon de surface réelle, pour ensuite l’encoder sous forme d’un modèle de réflectance (BRDF) ou d’une texture de réflectances (BTF). Malgré des avancées importantes, les données ainsi mises à la portée des artistes restent encore très peu utilisées. Cette réticence pourrait s’expliquer par deux raisons principales : (1) la quantité et la qualité de mesures disponibles et (2) la taille des données. Ce travail propose de s’attaquer à ces deux problèmes sous l’angle de la simulation. Nous conjecturons que le niveau de réalisme du rendu en infographie produit déjà des résultats satisfaisants avec les techniques actuelles. Ainsi, nous proposons de précalculer et encoder dans une BTF augmentée les effets d’éclairage sur une géométrie, qui sera par la suite appliquée sur les surfaces. Ce précalcul de rendu et textures étant déjà bien adopté par les artistes, il pourra mieux s’insérer dans leurs réalisations. Pour nous assurer que ce modèle répond aussi aux exigences des représentations multi-échelles, nous proposons aussi une adaptation des BTFs à un encodage de type MIP map.