Error models in hydrogeology applications

Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.

Tabagisme et système digestif: une relation complexe. Partie 1: Maladies inflammatoires chroniques de l'intestin et consommation de tabac [Smoking and digestive tract: a complex relationship. Part 1: Inflammatory bowel disease and cigarette smoking].

La méconnaissance des maladies rares, définies par une prévalence inférieure à 1/2000, a été à l'origine de situations parfois très invalidantes pour les patients. Les développements de ces dernières années, tant sur le plan de la clinique que de la biologie moléculaire et de la génétique, permettent de jeter un regard neuf sur ces pathologies et d'aborder leur prise en charge en se basant sur une approche multidisciplinaire. L'angiologie n'y fait pas exception et la collaboration entre l'angiologue et les autres spécialistes concernés est essentielle pour une démarche évolutive visant à optimaliser la prise en charge de ces pathologies Little is known about the effects of smoking on inflammatory bowel diseases (IBD). However the co-occurrence of smoking and IBD often happens in ambulatory care. Smokers have a doubled risk of developing a Crohn's disease with a more active disease course. After quitting, a decrease in risk can be observed after only one year. An inverse relationship is found between smoking and ulcerative colitis. Smoking seems protective for the development of the disease and its course is less active among smokers. Smoking cessation transitorily increases the risk of developing ulcerative colitis. Nevertheless, continuing smoking cannot be justified among those patients given the risks of long-term extra-digestive effects. It is thus important to counsel all smokers with an IBD to quit smoking.

Balayage visuel des sujets effectuant l'auto-évaluation de l'échelle ELADEB

Introduction Les Echelles Lausannoises d'Auto-Evaluation des Difficultés et des Besoins ELADEB, est un outil utilisé en réhabilitation psychiatrique permettant de dresser le profil des problèmes rencontrés par les patients psychiatriques dans les principaux domaines de la vie quotidienne, ainsi que le besoin d'aide supplémentaire à celle déjà existante. Cet outil a déjà été validé dans une étude1 portant sur 94 patients et recueille un intérêt grandissant. Afin de compléter les données de validation recueillies lors de la première étude, nous présentons ici une seconde étude visant à comprendre d'avantage cet outil en le couplant à l'Eye tracker qui permet une étude du regard et ainsi observer des phénomènes visuels des sujets qui pratiquent l'auto-évaluation des difficultés et des besoins d'aide. Objectifs Cette étude pilote et exploratrice a pour but de mesurer l'exploration visuelle des cartes lors de l'évaluation d'ELADEB au travers des trois variables suivantes d'oculométrie récoltées au travers de l'outil de mesure de l'Eye tracker : (1) la variation de la taille pupillaire (pixels), (2) le rapport des nombres de points de fixation/temps, et (3) de la durée totale du temps de traitement de l'information de la carte (ms). Hypothèses. Le traitement visuel des cartes sélectionnées comme problèmes versus non problèmes sera différent chez tout le monde d'une part au niveau de : (1) la variation pupillaire, (2) du nombre de points de fixation de l'oeil/temps ainsi que (3) de la durée totale du traitement de l'information de la carte en fonction de notre compréhension. On peut poser l'hypothèse que l'émotion sera différente selon que la personne rencontre un problème ou non et ainsi, on peut s'attendre à ce que les cartes sélectionnées comme problèmes soient associées à une réaction émotionnelle plus importante que les autres, ce qui nous permettrait d'observer une corrélation entre le balayage visuel et ELADEB. Méthodes Cette étude exploratoire porte sur un échantillon de 10 sujets passant un test d'évaluation des difficultés et des besoins ELADEB, couplé à un appareil d'Eye tracking. Les critères d'inclusion des sujets sont : (1) hommes entre 30 et 40 ans, (2) dépourvu de symptômes psychotiques ou de psychoses. Les critères d'exclusion des sujets sont : (1) consommation d'alcool ou de drogues, (2) troubles psycho-organiques, (3) retard mental, (4) difficulté de compréhension de la langue française, (5) état de décompensation aiguë empêchant la réalisation de l'étude. Trois instruments sont utilisés comme supports d'analyses pour cette étude : (1) ELADEB, (2) l'Eye tracking et (3) le Gaze tracker. Le dispositif (2) d'Eye tracking se présente sous forme de lunettes particulières à porter par le sujet et qui permet de suivre les mouvements de l'oeil. L'une des caméras suit et enregistre les mouvements oculaires du sujet et permet de « voir en temps réel ce que voit le sujet et où il regarde » tandis que la seconde caméra scrute et analyse sa pupille. Les données sont ensuite répertoriées par le logiciel de mesures (3) « Gaze tracker », qui les analyse avec, à la fois une évaluation quantitative des points de fixation2 en se basant sur leurs nombres et leurs durées, ainsi qu'une mesure de la variation pupillaire fournie en pixels par le logiciel. Résultat(s) escompté(s) Il s'agit d'une étude exploratoire dans laquelle on espère retrouver les variations moyennes intra-sujets selon les hypothèses carte problème versus non problèmes. On peut s'attendre à trouver une retraduction des mesures de l'échelle ELADEB au travers de l'Eye tracking, ce qui concorderait avec les hypothèses énoncées et ajouterait encore d'avantage de validation à ELADEB au travers d'un outil pointu de mesure physiologique.

Précarité et problèmes cutanés [Skin problems associated with poor living conditions].

Les personnes vivant dans une situation de précarité sont susceptibles de développer un large éventail de problèmes médicaux et les atteintes cutanées sont très fréquentes. Nous présentons quatre situations cliniques de problèmes cutanés fréquemment retrouvés au sein des populations précaires. Leurs diagnostic et prise en charge précoces sont essentiels pour en prévenir l'ultérieure dissémination dans des contextes de promiscuité. People living in poor conditions are at high risk of developing different medical diseases of which dermatological diseases are very common. We present 4 clinical cases of skin diseases, which are the most prevalent amongst the majority of socially and economically vulnerable patients. Early diagnosis and appropriate treatment are of paramount importance, in order to avoid their spread in close- knit communities where these patients often live.