• Langue : Français
• Discipline : Sciences physiques
• Identifiant : Inconnu
• Type de mémoire : Habilitation à diriger des recherches
• Date de soutenance : 01/01/2008

Résumé en langue originale

Cette Habilitation à Diriger des Recherches présente les concepts et développements en chimiométrie pour la description, la résolution ou la modélisation des données des systèmes physico-chimiques étudiés par spectroscopie moléculaire. Les algorithmes de chimiométrie seront d'abord redéfinis dans un contexte mathématique et statistique pour justifier l'utilisation qui en est faite en spectroscopie. L'accent sera mis ensuite sur les travaux de recherche et les activités de valorisation autour des deux axes suivants : l'analyse des systèmes chimiques et physico-chimiques évolutifs, tels que les processus réactionnels photoinduits. L'idée est la description des données spectro-cinétiques par un modèle de structure algébrique bilinéaire, le problème consistant à estimer les contributions cinétiques et spectrales des constituants purs du système chimique. Nous montrons l'intérêt des méthodes multivariées de résolution de courbes pour l'analyse globale des données des systèmes multi-expériences et pour l'intégration d'informations physico-chimiques lors de la résolution. Le résultat est une description adaptée et robuste des données permettant la caractérisation moléculaire des espèces transitoires inconnues. Nous envisageons également les développements vers les méthodes hybrides ou semiparamétriques, en lien avec les approches statistiques développées en traitement du signal. l'analyse qualitative ou quantitative d'échantillons complexes, multi-composants et soumis à de nombreux facteurs d'influence, tels que les échantillons naturels ou manufacturés. L'idée est la modélisation d'une grandeur obtenue par une méthode de référence à partir d'observations spectroscopiques des échantillons. L'objectif du modèle construit est la prédiction de cette grandeur lors d'observations ultérieures, pour bénéficier des caractéristiques métrologiques des techniques de spectroscopie. Nous montrons le potentiel des méthodes issues de l'apprentissage statistique. Les développements sont liés à l'écriture de termes de pénalisation de l'erreur empirique, notamment pour le contrôle de la complexité des modèles. Nous insistons sur les méthodes non-paramétriques telles que les machines à vecteurs de support à fonctions noyaux, pour nos applications en spectroscopie, lorsque la dimension des données est problématique.