Synergies football masculin et féminin : vers un nouveau modèle stratégique pour les clubs professionnels européens?

Le football féminin est perçu comme un des principaux leviers de développement pour les fédérations sportives nationales et pour l'UEFA que ce soit en termes d'atteinte de nouveaux publics, de marketing et aujourd'hui de valeurs (synonyme d'un football plus « responsable »). Cette proximité entraîne des synergies que nous avons étudiées à partir d'un cadre d'analyse construit de manière ad hoc. Ce cadre s'appuie sur une approche par les stratégies d'acteurs en fonction du contexte national et local et de six domaines du fonctionnement interne des deux sections, masculine et féminine. La collecte des données s'est effectuée dans 14 grands clubs européens mixtes de neuf pays européens disposant de cultures très différentes en matière de football féminin. L'analyse des données permet d'observer trois types de modèles : totalement intégré, globalement intégré et partiellement intégré. Les résultats sont discutés aux regards des théories des ressources et des compétences stratégiques de la responsabilité sociale des organisations. Il est alors possible de poser des hypothèses de logiques de fonctionnement de ces clubs mixtes allant d'un continuum entre recherche de légitimation et exploitation d'un nouveau modèle stratégique et économique.

Anemia and chronic kidney disease are potential risk factors for mortality in stroke patients : a historic cohort study

Rapport de synthèseApproche et objectifL'objectif de la recherche était de préciser les relations existant entre l'insuffisance rénale chronique, l'anémie et l'accident vasculaire cérébral parmi des patients hospitalisés au Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV) pour un accident vasculaire cérébral (AVC). Les auteurs ont déterminé la prévalence de l'anémie et de l'insuffisance rénale chronique parmi ces patients et examiné s'ils sont des facteurs de risque indépendants de la mortalité suite à un AVC.L'insuffisance rénale chronique est associée à un risque élevé de développer un AVC. L'anémie est une complication et une conséquence fréquente qui découle de l'insuffisance rénale chronique et est également un facteur de risque pour les maladies cérébro- et cardiovasculaires.MéthodeLa présente étude de cohorte rétrospective se base sur le registre des AVC du CHUV et inclut tous les patients traités suite à un premier AVC au service de neurologie du CHUV entre les années 2000 et 2003.Les variables utilisées pour l'analyse sont les caractéristiques démographiques, l'insuffisance rénale chronique, le débit de filtration glomérulaire.(GFR), l'anémie et d'autres facteurs de risque d'AVC. Ils ont été récoltés au moyen du système informatique du laboratoire du CHUV, d'entretiens téléphoniques (patients ou proches) et du registre des AVC du CHUV.L'insuffisance rénale chronique a été calculée sur base de la ,,Kidney Disease Outcomes Quality Initiative (K/DOQI)-CKD Classification", laquelle est divisée en cinq stades. L'anémie a été définie par une hémoglobine de < 120g/L pour les femmes et < 130g/L pour les hommes.Les analyses statistiques réalisées sont des tests Chi-carré, des tests de Τ ainsi que des courbes de Kaplan-Meier et le modèle de régression de Cox.RésultatsParmi 890 patients adultes avec un AVC, le GFR moyen était de 64.3 ml/min/1.73 m2, 17% souffraient d'anémie et 10% sont décédés pendant la première année après la sortie de l'hôpital, suite à l'"AVC index". Parmi ceux-ci, 61% avaient une insuffisance rénale chronique de stade 3-5 et 39% de stade 1 ou 2 selon les critères de K/DOQI.D'autre part un taux d'hémoglobine élevé a pu être associé à un risque moins élevé de mortalité un an après la sortie de l'hôpital.Conclusion et perspectiveNous avons constaté que l'anémie ainsi que l'insuffisance rénale chronique sont fréquents parmi les patients souffrant d'un AVC et qu'ils sont des facteurs de risque d'un taux de mortalité élevé après un an. En conséquence, il pourrait être utile de traiter les patients souffrant d'anémie et d'insuffisance rénale dès que possible afin de diminuer les complications et comorbidités résultants de ces maladies.La perspective est de rendre les cliniciens attentif à l'importance de l'insuffisance rénale et de l'anémie parmi les patients ayants développé un AVC, ainsi que d'initier le traitement approprié afin de diminuer les complications, les comorbidités ainsi que les récidives d'un AVC. L'efficacité et l'économicité des interventions visant à améliorer le pronostic chez les patients présentant un AVC et souffrant d'une insuffisance rénale chronique et / ou d'une anémie doivent être évaluées par des études appropriées.

Psychothérapie de la dépression chronique: l'apport du modèle CBASP selon McCullough = Psychotherapy of chronic depression: Contributions of CBASP by McCullough

Les dépressions chroniques sont fréquentes et souvent traitées par des approches traditionnelles. Cet article vise à présenter la nature spécifique de la psychopathologie et un traitement spécifiquement adapté à ces patients avec dépression chronique. Nous décrirons d'abord les spécificités psychopathologiques de cette population, en nous référant aux travaux de J. Piaget et de D. Kiesler. À partir de ces théories, nous mettrons en avant le modèle Cognitive Behavioral Analysis System of Psychotherapy (CBASP), selon McCullough. Cet auteur propose deux volets d'interventions spécifiquement adaptées aux patients avec dépression chronique : l'analyse situationnelle et les techniques interpersonnelles basées sur la notion de transfert et de contre-transfert. Nous soulignerons la pertinence de cette approche par le résumé de plusieurs études empiriques ayant établi l'efficacité de ce modèle, sous certaines conditions cliniques. Nous terminerons par une réflexion de l'application de ce modèle au-delà du tableau clinique de la dépression chronique en ajoutant ainsi des arguments supplémentaires en faveur de l'apport du modèle CBASP au champ actuel de la psychothérapie des troubles mentaux. © L'Encéphale, Paris, 2012.

Un modèle de soins adapté aux hospitalisations psychiatriques brèves [A care model adapted to brief psychiatric hospitalizations]

Practice of psychiatric hospitalization has considerably changed: deinstitutionnalization, brief hospitalizations, opened units, partnership with patients and complementarity with community mental health services. These changes appear simultaneously in most of industrialized countries. They are the result of social changes, evolution of mental health care, and a sharper perception of deinsertion risks through long term hospitalizations. Values of psychiatric hospital were based on a closed and protective place, where community life prepared to life in the community; they are now founded on an opened place where care aims at resolving crisis and keeping closely in touch with the community. These modifications imply to rethink hospital psychiatric care and their connections with environment. This paper describe a model of care developed in a first admission psychiatric unit.

Time-lapse and probabilistic inversion strategies for plane-wave electromagnetic data.

L'utilisation efficace des systèmes géothermaux, la séquestration du CO2 pour limiter le changement climatique et la prévention de l'intrusion d'eau salée dans les aquifères costaux ne sont que quelques exemples qui démontrent notre besoin en technologies nouvelles pour suivre l'évolution des processus souterrains à partir de la surface. Un défi majeur est d'assurer la caractérisation et l'optimisation des performances de ces technologies à différentes échelles spatiales et temporelles. Les méthodes électromagnétiques (EM) d'ondes planes sont sensibles à la conductivité électrique du sous-sol et, par conséquent, à la conductivité électrique des fluides saturant la roche, à la présence de fractures connectées, à la température et aux matériaux géologiques. Ces méthodes sont régies par des équations valides sur de larges gammes de fréquences, permettant détudier de manières analogues des processus allant de quelques mètres sous la surface jusqu'à plusieurs kilomètres de profondeur. Néanmoins, ces méthodes sont soumises à une perte de résolution avec la profondeur à cause des propriétés diffusives du champ électromagnétique. Pour cette raison, l'estimation des modèles du sous-sol par ces méthodes doit prendre en compte des informations a priori afin de contraindre les modèles autant que possible et de permettre la quantification des incertitudes de ces modèles de façon appropriée. Dans la présente thèse, je développe des approches permettant la caractérisation statique et dynamique du sous-sol à l'aide d'ondes EM planes. Dans une première partie, je présente une approche déterministe permettant de réaliser des inversions répétées dans le temps (time-lapse) de données d'ondes EM planes en deux dimensions. Cette stratégie est basée sur l'incorporation dans l'algorithme d'informations a priori en fonction des changements du modèle de conductivité électrique attendus. Ceci est réalisé en intégrant une régularisation stochastique et des contraintes flexibles par rapport à la gamme des changements attendus en utilisant les multiplicateurs de Lagrange. J'utilise des normes différentes de la norme l2 pour contraindre la structure du modèle et obtenir des transitions abruptes entre les régions du model qui subissent des changements dans le temps et celles qui n'en subissent pas. Aussi, j'incorpore une stratégie afin d'éliminer les erreurs systématiques de données time-lapse. Ce travail a mis en évidence l'amélioration de la caractérisation des changements temporels par rapport aux approches classiques qui réalisent des inversions indépendantes à chaque pas de temps et comparent les modèles. Dans la seconde partie de cette thèse, j'adopte un formalisme bayésien et je teste la possibilité de quantifier les incertitudes sur les paramètres du modèle dans l'inversion d'ondes EM planes. Pour ce faire, je présente une stratégie d'inversion probabiliste basée sur des pixels à deux dimensions pour des inversions de données d'ondes EM planes et de tomographies de résistivité électrique (ERT) séparées et jointes. Je compare les incertitudes des paramètres du modèle en considérant différents types d'information a priori sur la structure du modèle et différentes fonctions de vraisemblance pour décrire les erreurs sur les données. Les résultats indiquent que la régularisation du modèle est nécessaire lorsqu'on a à faire à un large nombre de paramètres car cela permet d'accélérer la convergence des chaînes et d'obtenir des modèles plus réalistes. Cependent, ces contraintes mènent à des incertitudes d'estimations plus faibles, ce qui implique des distributions a posteriori qui ne contiennent pas le vrai modèledans les régions ou` la méthode présente une sensibilité limitée. Cette situation peut être améliorée en combinant des méthodes d'ondes EM planes avec d'autres méthodes complémentaires telles que l'ERT. De plus, je montre que le poids de régularisation des paramètres et l'écart-type des erreurs sur les données peuvent être retrouvés par une inversion probabiliste. Finalement, j'évalue la possibilité de caractériser une distribution tridimensionnelle d'un panache de traceur salin injecté dans le sous-sol en réalisant une inversion probabiliste time-lapse tridimensionnelle d'ondes EM planes. Etant donné que les inversions probabilistes sont très coûteuses en temps de calcul lorsque l'espace des paramètres présente une grande dimension, je propose une stratégie de réduction du modèle ou` les coefficients de décomposition des moments de Legendre du panache de traceur injecté ainsi que sa position sont estimés. Pour ce faire, un modèle de résistivité de base est nécessaire. Il peut être obtenu avant l'expérience time-lapse. Un test synthétique montre que la méthodologie marche bien quand le modèle de résistivité de base est caractérisé correctement. Cette méthodologie est aussi appliquée à un test de trac¸age par injection d'une solution saline et d'acides réalisé dans un système géothermal en Australie, puis comparée à une inversion time-lapse tridimensionnelle réalisée selon une approche déterministe. L'inversion probabiliste permet de mieux contraindre le panache du traceur salin gr^ace à la grande quantité d'informations a priori incluse dans l'algorithme. Néanmoins, les changements de conductivités nécessaires pour expliquer les changements observés dans les données sont plus grands que ce qu'expliquent notre connaissance actuelle des phénomenès physiques. Ce problème peut être lié à la qualité limitée du modèle de résistivité de base utilisé, indiquant ainsi que des efforts plus grands devront être fournis dans le futur pour obtenir des modèles de base de bonne qualité avant de réaliser des expériences dynamiques. Les études décrites dans cette thèse montrent que les méthodes d'ondes EM planes sont très utiles pour caractériser et suivre les variations temporelles du sous-sol sur de larges échelles. Les présentes approches améliorent l'évaluation des modèles obtenus, autant en termes d'incorporation d'informations a priori, qu'en termes de quantification d'incertitudes a posteriori. De plus, les stratégies développées peuvent être appliquées à d'autres méthodes géophysiques, et offrent une grande flexibilité pour l'incorporation d'informations additionnelles lorsqu'elles sont disponibles. -- The efficient use of geothermal systems, the sequestration of CO2 to mitigate climate change, and the prevention of seawater intrusion in coastal aquifers are only some examples that demonstrate the need for novel technologies to monitor subsurface processes from the surface. A main challenge is to assure optimal performance of such technologies at different temporal and spatial scales. Plane-wave electromagnetic (EM) methods are sensitive to subsurface electrical conductivity and consequently to fluid conductivity, fracture connectivity, temperature, and rock mineralogy. These methods have governing equations that are the same over a large range of frequencies, thus allowing to study in an analogous manner processes on scales ranging from few meters close to the surface down to several hundreds of kilometers depth. Unfortunately, they suffer from a significant resolution loss with depth due to the diffusive nature of the electromagnetic fields. Therefore, estimations of subsurface models that use these methods should incorporate a priori information to better constrain the models, and provide appropriate measures of model uncertainty. During my thesis, I have developed approaches to improve the static and dynamic characterization of the subsurface with plane-wave EM methods. In the first part of this thesis, I present a two-dimensional deterministic approach to perform time-lapse inversion of plane-wave EM data. The strategy is based on the incorporation of prior information into the inversion algorithm regarding the expected temporal changes in electrical conductivity. This is done by incorporating a flexible stochastic regularization and constraints regarding the expected ranges of the changes by using Lagrange multipliers. I use non-l2 norms to penalize the model update in order to obtain sharp transitions between regions that experience temporal changes and regions that do not. I also incorporate a time-lapse differencing strategy to remove systematic errors in the time-lapse inversion. This work presents improvements in the characterization of temporal changes with respect to the classical approach of performing separate inversions and computing differences between the models. In the second part of this thesis, I adopt a Bayesian framework and use Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations to quantify model parameter uncertainty in plane-wave EM inversion. For this purpose, I present a two-dimensional pixel-based probabilistic inversion strategy for separate and joint inversions of plane-wave EM and electrical resistivity tomography (ERT) data. I compare the uncertainties of the model parameters when considering different types of prior information on the model structure and different likelihood functions to describe the data errors. The results indicate that model regularization is necessary when dealing with a large number of model parameters because it helps to accelerate the convergence of the chains and leads to more realistic models. These constraints also lead to smaller uncertainty estimates, which imply posterior distributions that do not include the true underlying model in regions where the method has limited sensitivity. This situation can be improved by combining planewave EM methods with complimentary geophysical methods such as ERT. In addition, I show that an appropriate regularization weight and the standard deviation of the data errors can be retrieved by the MCMC inversion. Finally, I evaluate the possibility of characterizing the three-dimensional distribution of an injected water plume by performing three-dimensional time-lapse MCMC inversion of planewave EM data. Since MCMC inversion involves a significant computational burden in high parameter dimensions, I propose a model reduction strategy where the coefficients of a Legendre moment decomposition of the injected water plume and its location are estimated. For this purpose, a base resistivity model is needed which is obtained prior to the time-lapse experiment. A synthetic test shows that the methodology works well when the base resistivity model is correctly characterized. The methodology is also applied to an injection experiment performed in a geothermal system in Australia, and compared to a three-dimensional time-lapse inversion performed within a deterministic framework. The MCMC inversion better constrains the water plumes due to the larger amount of prior information that is included in the algorithm. The conductivity changes needed to explain the time-lapse data are much larger than what is physically possible based on present day understandings. This issue may be related to the base resistivity model used, therefore indicating that more efforts should be given to obtain high-quality base models prior to dynamic experiments. The studies described herein give clear evidence that plane-wave EM methods are useful to characterize and monitor the subsurface at a wide range of scales. The presented approaches contribute to an improved appraisal of the obtained models, both in terms of the incorporation of prior information in the algorithms and the posterior uncertainty quantification. In addition, the developed strategies can be applied to other geophysical methods, and offer great flexibility to incorporate additional information when available.

Etude des effets du monoxyde d'azote (NO) sur le métabolisme des acides gras libres à partir d'un modèle de souris invalidée pour le gène de la NO synthase endothéliale

RESUME GENERAL Au cours de ces dernières années, le monoxyde d'azote (NO) produit par une famille d'enzymes, les NO synthases (NOS), est apparu comme un effecteur central dans la régulation du système cardiovasculaire et du métabolisme énergétique. Chez l'homme, un défaut de production du NO est associé à des maladies cardiovasculaires et métaboliques comme la résistance à l'insuline ou le diabète de type 2. Ces pathologies se retrouvent chez les souris invalidées pour la NO synthase endothéliale (eN0S-/-) qui présentent non seulement une hypertension mais également une résistance à l'insuline et une dyslipidémie (augmentation des triglycérides et des acides gras libres). Ces anomalies sont étroitement associées et impliquées dans le développement du diabète de type 2. Dans cette étude, nous avons essayé de déterminer à partir du modèle de souris eN0S-/-, l'influence de la eNOS et de son produit, le NO, sur la régulation du métabolisme lipidique intracellulaire. Ainsi, nous avons montré que cette enzyme et le NO régulent directement l'activité β-oxydative des mitochondries isolées du muscle squelettique, du muscle cardiaque et du tissu adipeux blanc. Par ailleurs, dans le muscle de ces souris, le contenu des mitochondries et l'expression des gènes impliqués dans leur biogénèse sont diminués, ce qui suggère que la eNOS et/ou le NO contrôlent également la synthèse de ces organelles. Les mitochondries, via la β-oxydation, sont impliquées dans la production d'énergie à partir des acides gras libres. Dans notre modèle animal, la diminution de la β-oxydation dans le muscle, s'accompagne d'une accumulation des triglycérides intramyocellulaires. Cette accumulation prédispose fortement au développement de la résistance à l'insuline. Les anomalies du métabolisme β-oxydatif favorisent donc probablement l'apparition de la dyslipidémie et le développement de la résistance à l'insuline observées chez les souris eN0S-/-. Cette hypothèse est soutenue par différentes études effectuées chez l'homme et l'animal qui suggèrent qu'une dysfonction mitochondriale peut être à l'origine de la résistance à l'insuline. Ces données récentes et les résultats de ce travail apportent un regard nouveau sur le rôle du NO dans le développement des maladies métaboliques que sont la résistance à l'insuline, le diabète de type 2 et l'obésité. Elles placent aux centres de ces mécanismes une organelle, la mitochondrie, située au carrefour des métabolismes glucidiques et lipidiques. SUMMARY Over the last years, nitric oxide (NO), synthesized by a family of enzymes, the NO synthases, has become a central regulator of the cardiovascular system and energy metabolism. In humans, defective NO production is found in cardiovascular and metabolic diseases such as insulin resistance or type 2 diabetes mellitus. These alterations are also found in knockout mice for the endothelial nitric oxide synthase (eN0S-/-), which are not only hypertensive but also display insulin resistance and dyslipidemia (with increased triglyceride and free fatty acid levels). These pathologic features are tightly linked and involved in the pathogenesis of type 2 DM. In this study, using eN0S-/- mice, we determined the role played by this enzyme and its product, NO, on intracellular lipid metabolism. We show that eNOS and NO directly regulate β-oxidation in mitochondria isolated from skeletal and cardiac muscle as well as white adipose tissue. Furthermore, in the skeletal muscle of these mice, the mitochondrial content and the expression of genes involved in mitochondrial biogenesis are decreased, suggesting that eNOS and/or NO also regulate the synthesis of this intracellular organelle. Mitochondria, through β-oxidation, play a role in energy production from free fatty acids. In our animal model, decreased β-oxidation in skeletal muscle is associated with accumulation of intramyocellular lipids. This increased lipid content plays an important role in the pathogenesis of insulin resistance. Defective β-oxidation, therefore, probably favours the development of insulin resistance and dyslipidemia as seen in these animals. This hypothesis is strengthened by studies in humans and animals indicating that mitochondrial dysfunction is associated with insulin resistance. These recent data and the results of this work provide evidence for a role of NO in the development of metabolic diseases such as insulin resistance or type diabetes mellitus. They put as a central player, an organelle, the mitochondria, which lies at the crossway of carbohydrate and lipid metabolism. RESUME DIDACTIQUE Le maintien des fonctions vitales et l'accomplissement d'une activité physique nécessitent, chez l'homme, un apport quotidien d'énergie. Cette énergie est présente, dans l'alimentation, principalement sous forme de graisses (lipides) ou de sucres. La production d'énergie s'effectue en majorité dans le muscle au niveau d'une organelle particulière, la mitochondrie. La régulation du métabolisme énergétique fait intervenir de nombreux facteurs de régulation dont l'un des plus connu est l'insuline. De nombreuses maladies comme le diabète de type 2, l'obésité ou le syndrome métabolique découlent de la dérégulation du métabolisme énergétique. Un mécanisme particulier, la résistance à l'insuline, qui se caractérise par un défaut d'action de l'insuline au niveau de ses tissus cibles (foie, muscle...) est souvent impliqué dans le développement de ces pathologies. L'étude de ces anomalies métaboliques nécessite l'utilisation de modèles, notamment animaux, qui ont la particularité de reproduire partiellement un état pathologique caractéristique de certaines maladies humaines. Dans ce travail, nous avons utilisé un modèle de souris dont la particularité est de ne pas exprimer une enzyme, la monoxyde d'azote (NO) synthase endothéliale (eNOS), responsable de la synthèse d'un gaz, le NO. Ces souris présentent une hypertension artérielle, des anomalies du métabolisme des lipides et une résistance à l'insuline. Or, de récents travaux effectués chez l'homme montrent que des individus insulino-résistants ou diabétiques de type 2 ont une diminution de la production de NO. Lors de nos investigations, nous avons démontré que la quantité et la capacité des mitochondries à utiliser les lipides comme substrat énergétique est diminuée dans les muscles des souris eN0S-/-. Par ailleurs, ces deux anomalies sont associées dans ce tissu à une accumulation des lipides. De façon très intéressante, ce phénomène est décrit dans de nombreuses études effectuées chez l'homme et l'animal comme favorisant le développement de la résistance à l'insuline. Les résultats de ce travail suggèrent donc que la eNOS et/ou le NO joue un rôle important dans l'activité et la synthèse des mitochondries. Le NO pourrait donc constituer une cible thérapeutique dans le traitement des maladies métaboliques.

Voir le monde à travers les lunettes du métacontraste : un modèle mathématique inspiré de la psychologie sociale

Résumé La théorie de l'autocatégorisation est une théorie de psychologie sociale qui porte sur la relation entre l'individu et le groupe. Elle explique le comportement de groupe par la conception de soi et des autres en tant que membres de catégories sociales, et par l'attribution aux individus des caractéristiques prototypiques de ces catégories. Il s'agit donc d'une théorie de l'individu qui est censée expliquer des phénomènes collectifs. Les situations dans lesquelles un grand nombre d'individus interagissent de manière non triviale génèrent typiquement des comportements collectifs complexes qui sont difficiles à prévoir sur la base des comportements individuels. La simulation informatique de tels systèmes est un moyen fiable d'explorer de manière systématique la dynamique du comportement collectif en fonction des spécifications individuelles. Dans cette thèse, nous présentons un modèle formel d'une partie de la théorie de l'autocatégorisation appelée principe du métacontraste. À partir de la distribution d'un ensemble d'individus sur une ou plusieurs dimensions comparatives, le modèle génère les catégories et les prototypes associés. Nous montrons que le modèle se comporte de manière cohérente par rapport à la théorie et est capable de répliquer des données expérimentales concernant divers phénomènes de groupe, dont par exemple la polarisation. De plus, il permet de décrire systématiquement les prédictions de la théorie dont il dérive, notamment dans des situations nouvelles. Au niveau collectif, plusieurs dynamiques peuvent être observées, dont la convergence vers le consensus, vers une fragmentation ou vers l'émergence d'attitudes extrêmes. Nous étudions également l'effet du réseau social sur la dynamique et montrons qu'à l'exception de la vitesse de convergence, qui augmente lorsque les distances moyennes du réseau diminuent, les types de convergences dépendent peu du réseau choisi. Nous constatons d'autre part que les individus qui se situent à la frontière des groupes (dans le réseau social ou spatialement) ont une influence déterminante sur l'issue de la dynamique. Le modèle peut par ailleurs être utilisé comme un algorithme de classification automatique. Il identifie des prototypes autour desquels sont construits des groupes. Les prototypes sont positionnés de sorte à accentuer les caractéristiques typiques des groupes, et ne sont pas forcément centraux. Enfin, si l'on considère l'ensemble des pixels d'une image comme des individus dans un espace de couleur tridimensionnel, le modèle fournit un filtre qui permet d'atténuer du bruit, d'aider à la détection d'objets et de simuler des biais de perception comme l'induction chromatique. Abstract Self-categorization theory is a social psychology theory dealing with the relation between the individual and the group. It explains group behaviour through self- and others' conception as members of social categories, and through the attribution of the proto-typical categories' characteristics to the individuals. Hence, it is a theory of the individual that intends to explain collective phenomena. Situations involving a large number of non-trivially interacting individuals typically generate complex collective behaviours, which are difficult to anticipate on the basis of individual behaviour. Computer simulation of such systems is a reliable way of systematically exploring the dynamics of the collective behaviour depending on individual specifications. In this thesis, we present a formal model of a part of self-categorization theory named metacontrast principle. Given the distribution of a set of individuals on one or several comparison dimensions, the model generates categories and their associated prototypes. We show that the model behaves coherently with respect to the theory and is able to replicate experimental data concerning various group phenomena, for example polarization. Moreover, it allows to systematically describe the predictions of the theory from which it is derived, specially in unencountered situations. At the collective level, several dynamics can be observed, among which convergence towards consensus, towards frag-mentation or towards the emergence of extreme attitudes. We also study the effect of the social network on the dynamics and show that, except for the convergence speed which raises as the mean distances on the network decrease, the observed convergence types do not depend much on the chosen network. We further note that individuals located at the border of the groups (whether in the social network or spatially) have a decisive influence on the dynamics' issue. In addition, the model can be used as an automatic classification algorithm. It identifies prototypes around which groups are built. Prototypes are positioned such as to accentuate groups' typical characteristics and are not necessarily central. Finally, if we consider the set of pixels of an image as individuals in a three-dimensional color space, the model provides a filter that allows to lessen noise, to help detecting objects and to simulate perception biases such as chromatic induction.