Réseaux et signal : des outils de traitement du signal pour l'analyse des réseaux

This thesis describes new tools specifically designed for the analysis of networks such as social, transportation, neuronal, protein, communication networks... These networks, along with the rapid expansion of electronic, IT and mobile technologies are increasingly monitored and measured. Adapted tools of analysis are therefore very much in demand, which need to be universal, powerful, and precise enough to be able to extract useful information from very different possibly large networks. To this end, a large community of researchers from various disciplines have concentrated their efforts on the analysis of graphs, well define mathematical tools modeling the interconnected structure of networks. Among all the considered directions of research, graph signal processing brings a new and promising vision : a signal is no longer defined on a regular n-dimensional topology, but on a particular topology defined by the graph. To apply these new ideas on the practical problems of network analysis paves the way to an analysis firmly rooted in signal processing theory. It is precisely this frontier between signal processing and network science that we explore throughout this thesis, as shown by two of its major contributions. Firstly, a multiscale version of community detection in networks is proposed, based on the recent definition of graph wavelets. Then, a network-adapted bootstrap method is introduced, that enables statistical estimation based on carefully designed graph resampling schemes.Cette thèse propose de nouveaux outils adaptés à l'analyse des réseaux : sociaux, de transport, de neurones, de protéines, de télécommunications... Ces réseaux, avec l'essor de certaines technologies électroniques, informatiques et mobiles, sont de plus en plus mesurables et mesurés ; la demande d'outils d'analyse assez génériques pour s'appliquer à ces réseaux de natures différentes, assez puissants pour gérer leur grande taille et assez pertinents pour en extraire l'information utile, augmente en conséquence. Pour répondre à cette demande, une grande communauté de chercheurs de différents horizons scientifiques concentre ses efforts sur l'analyse des graphes, des outils mathématiques modélisant la structure relationnelle des objets d'un réseau. Parmi les directions de recherche envisagées, le traitement du signal sur graphe apporte un éclairage prometteur sur la question : le signal n'est plus défini comme en traitement du signal classique sur une topologie régulière à n dimensions, mais sur une topologie particulière définie par le graphe. Appliquer ces idées nouvelles aux problématiques concrètes d'analyse d'un réseau, c'est ouvrir la voie à une analyse solidement fondée sur la théorie du signal. C'est précisément autour de cette frontière entre traitement du signal et science des réseaux que s'articule cette thèse, comme l'illustrent ses deux principales contributions. D'abord, une version multiéchelle de détection de communautés dans un réseau est introduite, basée sur la définition récente des ondelettes sur graphe. Puis, inspirée du concept classique de bootstrap, une méthode de rééchantillonnage de graphes est proposée à des fins d'estimation statistique

Découverte et analyse des communautés implicites par une approche sémantique en ligne (l'outil WebTribe)

Avec l essor du Web 2.0 et des technologies collaboratives qui y sont rattachées,le Web est aujourd hui devenu une vaste plate-forme d échanges entre internautes.La majeure partie des sites Web sont actuellement soit dédiés aux interactionssociales de leurs utilisateurs, soit proposent des outils pour développer ces interactions.Nos travaux portent sur la compréhension de ces échanges, ainsi que desstructures communautaires qui en découlent, au moyen d une approche sémantique.Pour répondre aux besoins de compréhension propres aux analystes de siteWeb et autres gestionnaires de communautés, nous analysons ces structures communautairespour en extraire des caractéristiques essentielles comme leurs centresthématiques et contributeurs centraux. Notre analyse sémantique s appuie notammentsur des ontologies légères de référence pour définir plusieurs nouvelles métriques,comme la centralité sémantique temporelle et la probabilité de propagationsémantique. Nous employons une approche en ligne afin de suivre l activitéutilisateur en temps réel, au sein de notre outil d analyse communautaire Web-Tribe. Nous avons implémenté et testé nos méthodes sur des données extraites desystèmes réels de communication sociale sur le WebWith the rise of Web 2.0 and collaborative technologies that are attached to,the Web has now become a broad platform of exchanges between users. The majorityof websites is now dedicated to social interactions of their users, or offerstools to develop these interactions. Our work focuses on the understanding of theseexchanges, as well as emerging community structures arising, through a semanticapproach. To meet the needs of web analysts, we analyze these community structuresto identify their essential characteristics as their thematic centers and centralcontributors. Our semantic analysis is mainly based on reference light ontologiesto define several new metrics such as the temporal semantic centrality and thesemantic propagation probability. We employ an online approach to monitor useractivity in real time in our community analysis tool WebTribe. We have implementedand tested our methods on real data from social communication systemson the WebDIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF

Comment réesquisser les réseaux campaniformes dans le sud-ouest de l’Europe ?

Au milieu du IIIe millénaire av. n. è., à la charnière entre la fin du Néolithique et le début de l’âge du Bronze, la répartition « pan-européenne » du gobelet campaniforme appelle depuis longtemps les chercheurs à faire le lien entre le « phénomène » Campaniforme et la diffusion en « réseaux » des objets campaniformes. Le but de cet article est de questionner l’utilisation des outils en plein essor de la Social Network Analysis (SNA) afin de formaliser et d’étudier plus facilement les mécanismes de diffusion du Campaniforme dans le sud-ouest de l’Europe. Après une rapide synthèse des derniers travaux réalisés sur le Campaniforme dans le centre de la Péninsule ibérique et dans le sud-est de la France (région provençale), nous proposons une réflexion sur la mise en place d’un protocole d’analyse de réseaux à l’échelle de la région de Madrid et de la Provence, espaces essentiels pour le développement du Campaniforme méditerranéen.In the middle of the third millennium BCE, at the crossroads between the end of the Neolithic and the beginning of the Bronze Age, the “pan-European” distribution of the Bell Beaker cup questions the link between the Bell Beaker “phenomenon” and the diffusion of Bell Beaker artefacts by “networks”. The purpose of this article is to question the increasing use of Social Network Analysis (SNA) tools in order to formalize and facilitate the study of the mechanisms of Bell Beaker diffusion in Southwestern Europe. After a brief overview of the latest research on the Bell Beaker in south-eastern France (Provençal region) and in the Central Iberian Peninsula and, we propose a reflection on the setting up of a network analysis protocol at the scale of the regions of Provence and Madrid, which are essential areas for the development of the Mediterranean Bell Beaker

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

Techniques d'analyse dynamique des média sociaux pour la relation client

This thesis is in the field of data mining and in the context of Customer Relationship Management (CRM). With the emergence of social media, companies today have seen the need for an interchannel (or cross-channel) strategy in which they keep track of their clients' histories through a consistent combination of multiple channels. The goal of this thesis is to develop new data mining methods which allow predicting customer behaviors using data collected from multiple channels such as social media, call center¿ We are interested in all types of customer behaviors that characterized their engagement with respect to the company. First of all, we perform a needs analysis in terms of data mining for interchannel CRM strategy. Next, we propose a new method of prediction of customer behaviors in the context of interchannel CRM. In our method, we use a social attributed network to represent the data from multiple channels and perform incremental learning based on latent factor models. We then carry out experiments on both synthetic and real data. We show that our method based on the latent factor models is capable of leveraging informative latent factors from interchannel data. In future works, we consider some ways to improve the performance of our method, especially latent factor models that are able to leverage different types of relational correlation between individuals in the social graph.Cette thèse d'informatique en fouille de données et apprentissage automatique s'inscrit dans le contexte applicatif de la gestion de la relation client (Customer Relationship Management ou CRM). Avec l'émergence des média sociaux, les entreprises perçoivent actuellement la nécessité d'une stratégie de relation client intercanale dans laquelle elles suivent le parcours du client sur l¿ensemble des canaux d¿interactions tels que les média sociaux, la hot line¿ et cela de manière integrée. L'objectif applicatif de la thèse est de concevoir de nouvelles techniques permettant de prédire les comportements du client à partir des données issues de ces multiples canaux. Nous nous intéressons aux comportements qui caractérisent l'engagement du client vis-à-vis de l'entreprise. Nous effectuons d'abord une analyse des besoins dans laquelle nous montrons la nécessité des nouvelles techniques de fouilles de données pour une stratégie de relation client intégrant plusieurs canaux de nature différente. Nous introduisons ensuite une nouvelle méthode d'apprentissage incrémental basée sur les modèles à facteurs latents et sur la représentation de réseau social attribué. Nous effectuons ensuite des expérimentations sur des données synthétiques et réelles. Nous montrons que notre méthode de réduction de dimension est capable d'extraire des variables latentes informatives pour prédire les comportements des clients à partir de données intercanales. Dans les perspectives, nous proposons quelques pistes d'amélioration de notre méthode, notamment d'autres modèles à facteurs latents permettant d'exploiter différents types de corrélations entre les individus dans le graphe social

Étudier la géographie des activités et des collectifs scientifiques dans le monde : de la croissance du système de production contemporain aux dynamiques d'une spécialité, la réparation de l'ADN

This thesis considers the geography of scientific activities through its productive dimension (publications retrieved from bibliographic databases). An original method is designed which relies on two principles: taking the urban area as an elementary level of analysis to study the repartition and organization of research activity at the world scale, taking into account co-authorship data to deduce networks of scientific collaborations between places. The main results show a trend toward the spatial diffusion of production activity at several scales, mitigating the monopoly of hegemonic and over-represented areas in the whole corpus of scientific references considered (SCI Expanded). A case study is realized on a research field in molecular biology: DNA Repair. Considering the role of individual trajectories, it explains the geography of the emergence of the scientific specialty as well as the spatial diffusion of a problem area related to the field of DNA Transcription.Cette thèse envisage la géographie des activités scientifiques à travers leur dimension productive (les publications des chercheurs). La méthode définie permet de localiser et d’analyser à plusieurs dates la production et les réseaux de collaboration entre chercheurs à l'échelle mondiale depuis le niveau de l’agglomération urbaine. Les résultats montrent un mouvement récent de diffusion de l’activité à un nombre croissant de lieux, atténuant le monopole d’espaces autrefois hégémoniques et sur-représentés dans le corpus de références étudié (le Science Citation Index Expanded). Une étude de cas est réalisée sur un domaine de recherche en biologie moléculaire : la réparation de l'ADN. Considérant le rôle des trajectoires individuelles, elle aborde les principes géographiques d'émergence de la spécialité et la diffusion spatiale d'une question de recherche associée au domaine de la transcription de l'ADN

Contribution aux méthodes de reconnaissance structurelle de formes (approche à base de projections de graphes)

Les travaux exposés dans cette thèse portent sur une contribution aux techniques de projection de graphes, appliquées à la reconnaissance de formes, visant à tirer parti de la richesse des méthodes structurelles et de l efficacité des outils statistiques. Nous présentons une nouvelle projection s inscrivant dans la catégorie des sondages de graphes. La première contribution de cette thèse porte sur l encapsulation de la topologie du graphe dans une représentation vectorielle, en s appuyant sur le dénombrement de motifs (sous-graphes) issus d un lexique généré indépendamment du contexte. Ces motifs permettent de minimiser les pertes de l information topologique lors de la projection. La deuxième contribution porte sur l intégration de l information relative aux étiquettes au sein de notre projection par l adjonction de leurs dénombrements. Aux problèmes liés à la nature et la variabilité des attributs, nous proposons deux solutions dans le but de constituer des classes d étiquettes moins nombreuses. La première consiste à discrétiser les attributs numériques puis à les combiner. La deuxième vise à former ces classes par un partitionnement global de l ensemble des étiquettes. Ces propositions sont ensuite évaluées sur différentes bases de graphes et dans différents contextes.The work exposed in this thesis focuses on a contribution to techniques of graph embedding, applied to pattern recognition, aiming to take advantages of the richness of structural methods and the efficiency of statistical tools. We present a new embedding, joining the category of graph probing. The first contribution of this thesis deals with the embedding of the graph topology in a vectorial representation, based on the counting of patterns (subgraphs) stemming of a lexicon generated independently of the context. These patterns permit the minimization of losses of the topological information during the embedding. The second contribution focuses on the integration of the information related to labels inside our embedding by adding their counting. To deal with problems linked to the nature and the variability of the attributes, we suggest two solutions to reduce the number of label classes. The first one consists of discretizing numeral attributes and combining them The second one aims to build these classes by a global clustering on the set of labels. Then, these proposals are evaluated on different datasets of graphs and in different contexts.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Structure, variations temporelles et interactions biotiques du microbiote souterrain du canola (B. napus L.) dans les Prairies Canadiennes

Les plantes, par leurs racines, offrent une myriade de niches écologiques pour les microorganismes du sol, et ceux-ci la protègent contre les attaques parasitaires et les stress abiotiques, et favorisent son approvisionnement en nutriments et en eau. Cependant, dans le sol, la plante joue aussi un rôle important lorsqu’elle émet depuis ses racines des composés qui influencent la composition des communautés microbiennes dudit sol, ce combiné à un changement du pH du sol par la plante et son apport en matière organique ainsi qu’en oxygène. Ces composés influencent les membres du microbiote souterrain de la plante et donc indirectement la plante elle-même. Plus on a une diversité du couvert végétal, plus la diversité des microorganismes du sol va être élevée et inversement, plus un sol sera divers en matière de microbes plus les plantes qui y poussent tendent à être en bonne santé. Pour une plante en particulier, il n’est pas inhabituel de développer des relations spécifiques avec des microorganismes eux aussi spécifiques qui vont améliorer sa survie. Cependant, une plante peut vivre dans différents environnements et les sols sont divers, donc les plantes doivent s’adapter aux microbes qu’elles trouvent à proximité en sélectionnant les microbes les plus bénéfiques pour elles. Du coup, il est possible que quel que soit l’environnement dans lequel la plante pousse, quelques microbes soit si importants pour sa survie et son développement qu’on les retrouve toujours en association avec ladite plante. Ces microbes toujours en association avec une plante donnée constituent une unité théorique nommée core microbiote dans la littérature scientifique. La gestion du microbiote des plantes cultivées pourrait améliorer la résistance au stress et la productivité des plantes cultivées et il est donc important d’en comprendre le fonctionnement. A ce jour, le microbiote souterrain des plantes demeure largement une « boîte noire » en raison de son incroyable complexité due à la diversité faramineuse des microorganismes qui le constituent. Au cours de ma recherche doctorale, j’ai voulu participer à ouvrir encore un peu plus cette « boite noire » pour augmenter la connaissance du fonctionnement et de la structure du microbiote souterrain des plantes. Pour ce faire, j’ai utilisé le canola (B. napus) comme plante modèle. J’ai étudié le microbiote racinaire, tel qu’influencé par le niveau de diversification du système cultural, à l’aide d’un dispositif expérimental établi par Agriculture et Agroalimentaire Canada à cinq emplacements dans la prairie canadienne en 2008. Le canola, B. napus est une Brassicaceae économiquement importante, mais aussi intéressante en tant que plante modèle, car le canola est associé à des communautés microbiennes racinaire moins complexes que bien d’autres plantes, à cause de sa production de composés antimicrobiens. J’ai utilisé le séquençage d’amplicons, des analyses statistiques multivariées et l’analyse de réseau pour approcher cette complexité et: i) vérifier l’impact de la diversification du système de rotation cultural sur les communautés microbiennes souterraines du canola, ii) établir si un core microbiote fongique et bactérien existait bel et bien dans la rhizosphère du canola et le plein sol en culture de canola, iii) identifier de façon claire des espèces clef de voute interagissant intensivement dans les communautés fongiques, bactériennes, et mixtes, et finalement iv) évaluer la persistance des champignons mycorhiziens à arbuscules dans la rhizosphère du canola et le plein sol adjacent cette plante non-hôte, en systèmes culturaux basés sur le canola. Mes résultats confirment que les communautés fongiques de la rhizosphère du canola et de son sol étaient influencées par la diversification des rotations de cultures, mais démontrent que les communautés bactériennes ne l’étaient pas. La rhizosphère du canola avait un core microbiote fongique variant avec les années, tandis que chez les bactéries, seulement des core espèces ont été identifiées. J’ai aussi relevé des interactions potentielles entre microbiote fongique et microbiote bactérien du canola et identifié des espèces clef de voute. Les fluctuations de l’abondance de ces espèces pourraient alors faire varier celles de beaucoup d’autres microbes. Bradyrhizobium a été l’une de ces espèces. Mes résultats montrent aussi un maintien d’une communauté des champignons mycorhiziens à arbuscules chez le canola même après 10 ans de monoculture. En résumé, ma recherche apporte une lumière nouvelle dans l’étude du fonctionnement, de la structure et des dynamiques écologiques au sein du microbiote souterrain du canola et sur l’écologie microbienne théorique des plantes notamment en ce qui a trait à ses composantes invariantes telles que le core microbiote et les taxons clef de voûte. Des études en conditions contrôlées sont nécessaires pour vérifier la capacité des microbes clef de voute rapportés ici à influencer les communautés microbiennes du sol et les plantes qui y vivent.Plants and soil microbes are closely linked. Plants provides myriads of ecological niches in and on its roots for microbes to thrive. In turn, microbes can protect host plants against pathogen attacks, abiotic stresses, and improve nutrient and water availability. In the distant soil, plant produce volatile compounds shaping microbial communities, with feedback on root-associated communities. The more diversity there is in the plant cover, the higher the diversity of soil microorganisms will be and conversely, the more diverse a soil will be in terms of microbes, the more de plants that grow there trend to be in good health. Certain plants can develop specific relationships with certain microbes improving the fitness of the plant. However, a plant can grow in different environments and soils are diverse, thus plant will have to adapt to the different microbes depending on the environment it is growing in while attracting the ones necessary for its growth. Certain microbes could be so important for a plant’s health and development that they are always associated with the plant. Such important microbes form a theoretical group called core microbiota that could be extremely important for plant health and a determinant of the composition of plant-associated microbial communities. The plant subterranean microbiota is often labelled as a “black box” due to the tremendous diversity and interactivity of the microbial communities plants host. In my thesis research I aimed to “crack the black box” a little further to enhance our understanding of plant subterranean microbial community dynamics and structure. To do so, I used a field experiment established in 2008 by Agriculture and Agri-Food Canada (AAFC) at five different sites in the Canadian Prairies under different crop rotations and canola as model plant. Canola (B. napus) is a crop plants of the Brassicaceae family that produces antimicrobial compounds and has “simpler” microbial community in its roots, and rhizosphere. To do so, I used amplicon sequencing, multivariate analysis, and network analysis. My objectives were i) to verify the impacts of plant cover diversification on canola microbial subterranean community, ii) to verify if a core microbiota of fungi and bacteria could exist in canola rhizosphere and bulk soil and if so, to describe this core, iii) to identify keystone bacteria and fungi, i.e. highly interacting components, in the bacterial and fungal communities associated with canola, and finally, iv) to investigate the persistence of arbuscular mycorrhizal fungi in the rhizosphere and bulk soil of canola, a non-host plant, in canola-based cropping systems. I found that the diversification of cropping systems influenced the structure of the fungal communities of canola rhizosphere and bulk soil, but diversification had no significant influence on bacterial community structure. A fungal core microbiota varying through years was found in canola rhizosphere, but no bacterial core-microbiota was found. However, we were able to identify a core-specie. Interactions among the fungal and bacterial microbiota in canola rhizosphere and bulk soil were found and Bradyrhizobium was among several potentially important keystone taxa. My results also show the maintenance of arbuscular mycorrhizal fungi in canola even after 10 years of monoculture despite this plant is not a host for AMF. Overall, my PhD research brings a new level of knowledge on the microbial structure and dynamics of canola subterranean microbiota, and also on the theoretical ecology of plant microbiota, particularly regarding its invariable components such as core microbiota and hub-taxa. Further investigations are needed to better understand how keystone species and core species influence the plants and their microbiome

Apprentissage quantique

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Analysis of community in social networks

Un réseau social est une structure composée d'entités reliées par un ou plusieurs types d'interdépendance, le plus souvent modélisé par un ou plusieurs graphes. Une caractéristique importante des réseaux sociaux est leur structure en communautés. Une communauté est définie comme un ensemble de nœuds qui interagissent d'avantage entre eux qu'avec le reste du réseau. Cette thèse porte sur l'analyse des communautés dans les réseaux sociaux, qui est utile pour de nombreuses tâches, telles la caractérisation de la structure, les systèmes de recommandation, la visualisation, ou encore le suivi de la dynamique. Nous proposons notamment des techniques pour découvrir les communautés dans les graphes bipartites, basé sur l'optimisation de modularités bipartites. Nous étudions ensuite la détection de communautés dans les graphes dont les nœuds sont associés à des attributs, comme cela est très souvent le cas dans les applications réelles. Nos algorithmes considèrent simultanément la structure et les attributs du graphe et détectent des communautés telles que les nœuds dans la même communauté soient densément connectés et portent des attributs proches. Les méthodes développées sont appliquées à l'analyse des communautés du site web social Skyrock et de réseaux de blogs, dans le cadre du projet ANR ExDEUSS CEDRES. Nous étudions aussi la contribution des informations extraites des communautés pour améliorer la performance des systèmes de recommandation. Enfin, nous proposons un modèle génératif de réseau social intégrant les attributs de nœuds et la structure des communautés, qui nous permet de proposer des jeux de tests artificiels simulant des réseaux complexes réels.PARIS13-BU Sciences (930792102) / SudocSudocFranceF