Soutenances 2025

Dans le contexte mondial du vieillissement de la population et du besoin croissant d’implants, le développement de solutions matériau répondant à la fois à des critères stricts de biocompatibilité et de performances mécaniques est crucial. Pour répondre à ces défis, une nouvelle famille d’alliages a été développée, combinant deux concepts métallurgiques : la fabrication additive, avec notamment la fusion laser sur lit de poudre (L-PBF), ainsi que les alliages biocompatibles à éléments principaux multiples (MPEA). C’est donc dans cette idée d’innovation et de progrès que ce travail de recherche porte sur le système (Ti41.2Nb29.4Zr29.4)(1-x)MoxTax. Après une étape d’optimisation du procédé pour obtenir des matériaux aux propriétés optimales, deux nuances d’alliages ont été obtenues : Ti35Nb25Zr25Mo7.5Ta7.5 et Ti39Nb28Zr28Mo2.5Ta2.5 (TNZMT15 et TNZMT5). Ces alliages se distinguent par leurs excellentes propriétés mécaniques, notamment le TNZMT5, avec un module d’élasticité compris entre 55 et 77 GPa, bien inférieur à celui du titane et de ses alliages (110-120 GPa), et une limite d’élasticité supérieure à 1 GPa. Après post-traitement, une augmentation de la dureté et de la contrainte d’écoulement en compression est observée (recuit de durcissement). Cette amélioration des propriétés mécaniques est concomitante à la disparition des microségrégations issues des cellules de solidification initialement présentes dans le matériau après fabrication. La réponse biologique à court terme a été évaluée et a montré l’innocuité du TNZMT5, soulignant encore le fort potentiel des matériaux élaborés pour l’application visée.

Nous proposons une mesure du potentiel Casimir-Polder effectuée grâce à la diffraction d’un jet lent d’argon métastable au travers de nanoréseaux matériels. Nous présentons les modèles théoriques développés ainsi qu’une analyse détaillée des expériences réalisées. Nous proposons notamment la première mesure du potentiel Casimir-Polder validée par des critères d’analyse métrologique, ouvrant la voie vers une mesure métrologique du potentiel Casimir-Polder. De surcroît, nous introduisons une méthode de mesure impliquant la variation de l’angle d’inclinaison du nanoréseau et montrons qu’à l’aide de cette technique, nous sommes en mesure d’accroître notre sensibilité au potentiel Casimir-Polder.

Cette thèse présente la production d’un gaz quantique dégénéré de rubidium-87 dans le régime tridimensionnel (3D) ainsi que dans le régime quasi bidimensionnel (2D). Nous montrons que la géométrie du piège final dans l’expérience, i.e., le piège en forme de bulle, offre une plateforme pour étudier la dynamique d’un superfluide quasi-2D en rotation rapide. Le point de départ de cette étude est un superfluide confiné au fond du piège bulle, formé par l’habillage des atomes dans un champ magnétique quadrupolaire avec un champ à radiofréquence. Nous montrons qu’une fréquence de rotation élevée peut être atteinte dans ce piège en raison de sa nature anharmonique. Nous étudions le scénario de fusion, très bien expliqué par la théorie de Kosterlitz, Thouless, Halperin, Nelson et Young (KTHNY), dans un superfluide quasi-2D en rotation. Nous montrons la présence de la transition de la phase hexatique à la phase liquide à mesure que la fréquence de rotation du superfluide augmente. Afin de produire un superfluide, un condensat de Bose-Einstein est d’abord créé dans un piège hybride constitué d’un champ magnétique quadrupolaire et d’un faisceau laser très désaccordé vers le rouge, dont la position est optimisée pour rendre le transfert des atomes vers le piège bulle adiabatique. Nous présentons également une nouvelle technique d’imagerie non destructive mise en œuvre dans notre expérience afin de prendre plusieurs images en piège d’un superfluide au cours d’une séquence expérimentale.

La déformation plastique – irréversible – dans les matériaux cristallins est contrôlée par le mouvement et les interactions des défauts linéaires que sont les dislocations. À l’échelle macroscopique, les courbes de déformation sont continues, mais à petite échelle, elles présentent des stries. Le glissement plastique se produit de manière intermittente par des «sauts plastiques» – ou avalanches – dont l’intensité est généralement distribuée selon une loi de puissance. Ce comportement critique a été mis en évidence par des simulations 3D de dynamique des dislocations discrètes [1], [2], des simulations 2D de dynamique des dislocations [3], ou encore des mesures d’émission acoustique (EA) effectuées sur des métaux monocristallins ou sur la glace [4], [5]. Cependant, de nombreux aspects restent encore mal compris. Dans ce travail de thèse, nous associons des expériences originales (EA sur monocristaux de cuivre) à des simulations à l’échelle mésoscopique pour étudier, en particulier, la relation entre la signature temporelle des avalanches et la localisation plastique [6]. Ce travail se concentrera sur les simulations de DDD (dynamique des dislocations discrètes) pour capturer l’origine physique des avalanches plastiques. La technique DDD est l’une des rares techniques capables de simuler l’évolution des configurations de dislocations en lien avec la contrainte d’écoulement résultante. Nous proposons une étude systématique d’un grand nombre d’avalanches obtenues pour diverses microstructures initiales et conditions de chargement, ainsi qu’une analyse approfondie des statistiques des avalanches. Nous retrouvons un exposant de puissance dans la plage de 1,5 à 1,6, en accord avec les expériences. Les coupures des distributions d’avalanches sont influencées par la densité de dislocations, la vitesse de déformation et l’activité de glissement croisé. Ces résultats de simulation contribueront à l’interprétation des observations expérimentales. [1] B. Devincre, et al, Science 320, 1745 (2008) [2] Yinan Cui, Giacomo Po, and Nasr Ghoniem Physical Review B 95, 064103 (2017) [3] MICHAEL ZAISER (2006), Advances in physics 55: 1, 185-245 [4] Richeton, Weiss, Louchet, Acta Materialia,(2005) [5] Jérôme Weiss, Thiebaud Richeton, François Louchet, Frantisek Chmelik, Patrick Dobron, Denis Entemeyer, Physical review B 76, (2007), 224100 [6] C. Kahloun, G.Monnet, S. Queyreau, L.T. Le, P. Franciosi, International Journal of Plasticity 84, (2016), 277-298,

Les inhibiteurs de tyrosine kinase anti-angiogéniques (ITK) sont devenus des médicaments majeurs pour le traitement de divers types de cancer, mais leur utilisation est associée à une incidence élevée de toxicités sévères, notamment des toxicités hématologiques, telles que l’anémie sévère. Des différences considérables ont été observées entre les différents ITKs. Dans cette thèse, nous avons réalisé une méta-analyse afin d’évaluer plus efficacement la prévalence des toxicités des différents ITK anti-angiogéniques chez les patients atteints de cancer, ainsi que dans des sous-populations spécifiques, y compris les patients atteints de carcinome rénal. En utilisant des modèles murins précliniques, nous avons démontré que les ITK anti-angiogéniques induisaient une large gamme d’effets toxiques sur les tissus normaux par un effet cytotoxique sur les cellules endothéliales normales. Les toxicités hématologiques étaient particulièrement marquées avec le sunitinib. Nous avons montré que l’hypoxie induite par le sunitinib, à travers la destruction des vaisseaux normaux dans la moelle osseuse, affectait principalement les lignées érythrocytaires et myéloïdes, et cela était associé à un blocage dans la maturation des érythrocytes. Bien que l’anémie induite par le sunitinib soit associée à une réponse adaptative à l’hypoxie systémique, nous avons démontré que les concentrations d’érythropoïétine (EPO) dans la moelle osseuse totale des souris traitées par sunitinib étaient significativement plus faibles que chez les souris non traitées. Cela est cohérent avec la destruction des microvaisseaux dans la moelle osseuse sous traitement par sunitinib, empêchant l’EPO circulante d’atteindre la moelle osseuse à des concentrations adéquates. Nous avons également démontré un effet supplémentaire spécifique au sunitinib, qui inhibe le flux d’autophagie dans les progéniteurs érythroïdes, bloquant ainsi la maturation des érythrocytes et conduisant à une anémie plus sévère. Dans notre étude, nous avons décrypté la physiopathologie de l’anémie induite par les ITK anti-angiogéniques, que nous avons principalement liée à un effet direct sur les vaisseaux normaux de la moelle osseuse, ainsi qu’à l’inhibition du flux d’autophagie dans les progéniteurs érythroïdes sous sunitinib. Notre étude présente des applications translationnelles potentielles pour le choix des ITK anti-angiogéniques et la gestion de l’anémie induite par le traitement.

Ces dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a transformé de nombreux secteurs, notamment l’automobile, la médecine, la finance et l’aéronautique, en améliorant des tâches complexes telles que la détection d’anomalies ou la prise de décision. Cependant, les systèmes d’IA, en particulier ceux basés sur l’apprentissage profond, manquent de garanties solides en matière de fiabilité, ce qui limite leur adoption dans des applications critiques comme la conduite autonome ou le diagnostic médical. Le principal défi réside dans l’imprévisibilité de ces «boîtes noires» et dans l’absence de données couvrant la totalité des scénarios possibles. Les simulateurs et modèles génératifs comme les GANs ou modèles de diffusion offrent des perspectives pour générer des données synthétiques réalistes et élargir le spectre des cas de test, mais des questions sur leur réalisme et leur pertinence persistent. Dans ce contexte, la thèse, menée en collaboration avec le laboratoire L2TI et Stellantis, vise à développer une méthodologie pour garantir les performances des systèmes d’IA dans des scénarios critiques, en combinant approches statistiques et génération de données synthétiques. L’étude porte sur un cas concret dans la conduite autonome, intégrant un module de compression d’image et un module de détection d’objets, pour évaluer l’impact des distorsions générées par la compression sur la performance de détection. En utilisant des données réelles et synthétiques, cette méthodologie permet de définir des métriques d’erreur, d’identifier les scénarios critiques, et d’estimer la probabilité de dépassement de seuils de tolérance. L’objectif est de garantir que la qualité des données compressées reste suffisante pour des analyses fiables, minimisant ainsi les risques d’erreurs.

Contexte : Le diabète de type 2 est une maladie chronique emblématique d’un double défi. D’une part, un défi épidémiologique avec son fardeau croissant dans la population mondiale : 537 millions de personnes vivent avec un diabète. D’autre part, un défi sociétal avec des inégalités sociales de santé profondément ancrées : les personnes les plus défavorisées ont plus de risque de développer un diabète de type 2 et des complications liées au diabète que les plus favorisées. En France alors que de nombreux efforts ont été déployés en matière d’accès aux soins et de prévention, les inégalités sociales dans le diabète de type 2 restent majeures. Objectif : L’objectif de cette thèse est d’étudier l’évolution de l’association entre les inégalités socio-économiques et les indicateurs de la surveillance du diabète (prévalence, incidence, complications, mortalité), afin d’identifier des leviers d’actions pour renforcer la prévention et réduire le fardeau du diabète en France. Méthodes : Pour ce faire, l’utilisation des bases de données du Système National de Données de Santé (SNDS) apporte une réelle opportunité pour assurer une surveillance quasi-exhaustive, dans le temps et l’espace, de ces différents indicateurs dans la population. Les personnes avec un diabète ont été identifiées à partir d’un algorithme validé, basé sur les remboursements de traitements antidiabétiques à au moins trois dates différentes. Le statut socio-économique a été mesuré via un indice de désavantage social de la commune de résidence, le FDep. Parmi les personnes de 45 ans et plus traitées pharmacologiquement pour un diabète et résidant en France hexagonale, les taux annuels standardisés sur l’âge (population standard européenne 2013) ont été estimés pour chaque indicateur du diabète et par quintile de FDep. Des modèles de régression de Poisson ont permis d’estimer l’association entre les indicateurs du diabète et le FDep au cours du temps. Résultats : Nos résultats montrent que l’incidence du diabète et des complications cardiovasculaires, et la mortalité des personnes avec un diabète ont diminué au cours de la dernière décennie dans la majorité des groupes de désavantage social. Cependant, les inégalités sociales de santé dans le diabète ont persisté, avec un gradient de désavantage social présent dans la plupart des indicateurs du diabète, voire se sont exacerbées pour la prévalence (hommes et femmes) et l’incidence (hommes) du diabète. En 2020, les femmes résidant dans les communes les plus défavorisées vs. les moins défavorisées, avaient un sur-risque de 95 % de développer un diabète. Pour les hommes ce sur risque était de 67 %. En 2022, les femmes et les hommes résidant dans les communes les plus défavorisées avaient un sur-risque d’être hospitalisés pour une insuffisance cardiaque de 31 % et 27 % respectivement, et un sur-risque d’être hospitalisés pour une amputation des membres inférieurs de 22 % et 28 % respectivement, comparés à leurs homologues résidant dans les communes les plus favorisées. Enfin, le sur risque de décéder par maladies cardiovasculaires était respectivement 15% et 18% plus élevé en 2019. En outre, l’association entre inégalités socio-économiques et mortalité par COVID-19 différait durant les deux vagues épidémiques de 2020 : le gradient de désavantage social était présent durant la seconde vague épidémique, alors qu’il était peu présent durant la première. Conclusion : Cette thèse met en évidence que les efforts déployés jusqu’à présent ont participé à réduire une partie du fardeau du diabète, mais pas celui des inégalités sociales de santé. Or, des politiques publiques adaptées au gradient de désavantage social, prenant davantage en compte les plus vulnérables (principe d’universalisme proportionné), permettrait de répondre à ce double défi. Au-delà de l’enjeu d’équité en santé, la réduction des inégalités sociales de santé constitue une réponse aux enjeux sociétaux et économiques, en réduisant le fardeau du diabète.

La fraude aux moyens de paiement, dont sont victimes les institutions bancaires, peut emprunter plusieurs canaux (par exemple : chèque, carte bancaire, virement) et entraîner d’importantes pertes financières ou des désagréments pour les clients, notamment en cas de fausses alertes. La lutte contre la fraude est donc une nécessité pour les banques et se traduit par un cycle conflictuel entre les équipes dédiées à la sécurité, qui mettent en place des algorithmes de détection et de blocage, et les fraudeurs, qui adaptent leurs stratégies pour les contourner. Malgré les efforts visant à utiliser des approches de machine learning, les pertes liées à la fraude restent significatives, se chiffrant à des milliards de dollars chaque année. Il devient alors crucial de questionner l’efficacité des modèles de machine learning (ML) classiques, qui sont par nature plus statiques et, par conséquent, peut-être moins adaptés à un environnement en constante évolution. Dans cette thèse, nous explorons le domaine du machine learning adaptatif, qui vise précisément à résoudre des problèmes comportant des relations de cause à effet dynamiques. À cet égard, nous avons étudié et proposé des solutions pour évaluer l’efficacité des modèles incrémentaux par batch ou par lot, comparés à ceux incrémentaux par instance, en tenant compte des défis réels de la détection de fraude tels que le déséquilibre des classes et le retard des étiquettes. Par ailleurs, avec la sophistication croissante des solutions ML, il devient courant pour les data scientists d’utiliser des outils d’interprétabilité (comme SHAP ou LIME), bien que la fiabilité de cette approche reste discutable. Nous avons donc exploré dans quelle mesure l’utilisation de modèles intrinsèquement interprétables (II) peut constituer une alternative pertinente pour renforcer la confiance dans les systèmes ML appliqués à la lutte contre la fraude. Dans cette optique, nous avons proposé un modèle II basé sur le mécanisme d’attention, qui offre l’avantage de produire des explications stables, en plus d’être à la fois interprétable et performant sur le plan prédictif. Enfin, notre étude sur des données réelles de virements bancaires a permis de confronter les méthodes proposées et existantes aux contraintes du monde industriel, aboutissant à la formulation de recommandations concrètes pour les data scientists et/ou chercheurs travaillant sur ce sujet.