2500 years from dendrochronology back to ancient French human biotopes. Trees studied: low altitude oaks

We propose an experimental method, using curvilinear regressions, called corridor method, for dating and building a global useful signal based on oak ring widths in northern and eastern France. The resulting signal seems to be more useful than others to progress in the domains of ancient climate and ancient environments: dendrodating, dendroclimatology, dendroecology and, of course, human history (Lambert, 2002, Houbrechts and Lambert, 2004, Durost, 2005). However, we were lead to adapt or reconsider several basic mathematical functions, meteorological indexes or common dendrochronological definitions. We are currently working towards the publication of a large Data Base (web-DB). A first element of this DB can be consulted on the website of the ChronoEcology laboratory (French keywords: chrono-Ecologie, dendrochronologie). A discussion has opened about the participation of private contributors to such a public DB. The private contributors to this note agreed to show a part of their data without rights (money) and to justify explicitly their owndating procedures

Ligation of Macrophage Fcγ Receptors Recapitulates the Gene Expression Pattern of Vulnerable Human Carotid Plaques

Stroke is a leading cause of death in the United States. As ∼60% of strokes result from carotid plaque rupture, elucidating the mechanisms that underlie vulnerability is critical for therapeutic intervention. We tested the hypothesis that stable and vulnerable human plaques differentially express genes associated with matrix degradation. Examination established that femoral, and the distal region of carotid, plaques were histologically stable while the proximal carotid plaque regions were vulnerable. Quantitative RT-PCR was used to compare expression of 22 genes among these tissues. Distal carotid and femoral gene expression was not significantly different, permitting the distal carotid segments to be used as a paired control for their corresponding proximal regions. Analysis of the paired plaques revealed differences in 16 genes that impact plaque stability: matrix metalloproteinases (MMP, higher in vulnerable), MMP modulators (inhibitors: lower, activators: higher in vulnerable), activating Fc receptors (FcγR, higher in vulnerable) and FcγR signaling molecules (higher in vulnerable). Surprisingly, the relative expression of smooth muscle cell and macrophage markers in the three plaque types was not significantly different, suggesting that macrophage distribution and/or activation state correlates with (in)stability. Immunohistochemistry revealed that macrophages and smooth muscle cells localize to distinct and non-overlapping regions in all plaques. MMP protein localized to macrophage-rich regions. In vitro, treatment of macrophages with immune complexes, but not oxidized low density lipoprotein, C-reactive protein, or TNF-α, induced a gene expression profile similar to that of the vulnerable plaques. That ligation of FcγR recapitulates the pattern of gene expression in vulnerable plaques suggests that the FcγR → macrophage activation pathway may play a greater role in human plaque vulnerability than previously appreciated

La Giovane Montagna. Una rivista di alpinismo cattolico (1914-2004)

 « Sint rupes virtutis iter » « Vorrei che la divisa del nostro alpinismo fosse quella che è stata racchiusa in un motto d’una città francese : sint rupes virtutis iter », raccomandava nel 1921 ai direttori di gita il teologo piemontese Gino Borghezio, primo direttore della rivista di alpinismo Giovane Montagna.Quando, nel clima rovente della Torino del primo dopoguerra, nasceva, all’interno dell’associazione cattolica della Giovane Montagna  l’ambizioso progetto di una « rivista di vita alpi..

Optimal transport for graph representation learning

Un défi majeur de l'apprentissage machine est de concevoir des modèles capables d'apprendre efficacement à partir de graphes, constitués de noeuds dotés d'attributs et d'une structure décrivant leurs relations. L'apprentissage de représentation de graphe (ARG) vise à synthétiser ces deux sources d'hétérogénéité dans un vecteur, afin de simplifier son traitement à postériori. Dans ce domaine, le Transport Optimal (TO) fournit des comparaisons pertinentes entre graphes, vus comme des distributions discrètes de probabilité. Cette thèse se concentre sur l'ARG à travers le prisme du TO, tous deux détaillés dans des chapitres dédiés. L'ARG supervisé s'appuie essentiellement sur les réseaux de neurones graphiques (RNG), qui encodent implicitement la topologie du graphe par le raffinement des attributs nodaux via l'information issue de leur voisinage, et l'agrégation de cette information à l'échelle du graphe. Nous introduisons dans cette thèse un nouveau concept, qui considère comme représentation du graphe, des distances à certains graphes templates apprenables. A cette fin, nous exploitons la distance de Fused Gromov-Wasserstein (FGW) issue du TO, qui traite simultanément les dissimilarités entre noeuds et structures, en résolvant un problème de correspondance de noeuds entre les graphes. Ce vecteur de distances possède un fort pouvoir discriminant, qui est ensuite transmis à un classifieur gérant les prédictions finales. Ce vecteur agit telle une couche de RNG, appelée TFGW, et peut se superposer à leurs techniques de raffinement d'attributs nodaux, le tout étant appris simultanément. Nous validons empiriquement notre postulat sur de multiples tâches de classification de graphes, où TFGW surpasse les méthodes à RNG et à noyaux en termes d'expressivité et de capacité de généralisation.Le chapitre suivant étend l'apprentissage de dictionnaire (AD), un outil clé pour l'apprentissage non supervisé de représentation, à l'analyse de graphes. l'AD représente les données vectorielles par des combinaisons linéaires de quelques éléments de base, accédant à la qualité de ces dernières via des dissimilarités associées à un espace ambiant unique. Ainsi, nous proposons la première approche linéaire adaptée à l'AD de graphes (ADG), en utilisant (F)GW comme mesure de qualité. Nous modélisons les graphes tels des combinaisons convexes d'atomes de graphes, estimés grâce à un algorithme stochastique. L'ADG est complété par une nouvelle approximation, facilement calculable, de FGW dans l'espace des représentations. Nous montrons empiriquement l'intérêt de notre approche pour le clustering, la classification, la complétion de graphes, ainsi que le suivi en ligne de sous-espaces de graphes.Enfin, la conservation de la masse au cœur du TO, imposant un couplage entre tous les nœuds des deux graphes comparés, a des implications en ARG. L'apprentissage de structures et d'attributs nodaux via FGW est sensible à l'importance relative des nœuds induite par la modélisation des graphes tels des distributions de probabilité. La gestion de ces pondérations, comme nous l'avons rendu possible, améliore les modèles susmentionnés basés sur (F)GW à des coûts de calcul supplémentaires variables. Ainsi, nous modulons ce principe de conservation, via l'introduction de la divergence de (Fused) Gromov-Wasserstein semi-relachée (sr(F)GW). srFGW fournit des correspondances entre deux graphes, tout en recherchant un sous-graphe repondéré dans le graphe cible à une distance (F)GW minimale de l'entrée. Cette dernière rivalise, en autre, avec les méthodes dédiées au partitionnement de graphes tout en étant plus générique. De plus, l'estimation d'un "barycentre" de srFGW induit un nouvel AD, où les graphes sont intégrés comme des sous-graphes repondérés d'un unique atome de graphe. L'AD srFGW rivalise favorablement avec d'autres concurrents basés sur l'AD dans diverses tâches non supervisées, tout en étant considérablement plus rapide à calculer.A key challenge in Machine Learning (ML) is to design models able to learn efficiently from graphs, characterized by nodes with attributes and a prescribed structure encoding their relationships. Graph Representation Learning (GRL) aims to encode these two sources of heterogeneity into a vectorial graph embedding easing downstream tasks. In this field, Optimal Transport (OT) has been successful in providing meaningful comparison between graphs seen as discrete probability distributions. This thesis focuses on GRL through the lens of OT, with both concepts introduced in dedicated chapters.Modern supervised GRL mostly relies on Graph Neural Networks (GNN) which implicitly encode the graph topology via two main elements: node features embedding through message passing, and aggregation with a specialized form of pooling. We introduce in this thesis a novel point of view, which places distances to some learnable graph templates at the core of the graph representation. This distance embedding is constructed by means of an OT distance: the Fused Gromov-Wasserstein (FGW) distance, which simultaneously handles feature and structure dissimilarities by solving a soft graph-matching problem. We postulate that the vector of FGW distances to a set of template graphs, has a strong discriminative power, which is then fed to a non-linear classifier for final predictions. This distance embedding acts as a new pooling layer called TFGW, and can leverage on existing message passing techniques to promote sensible feature representations, learned in an end-to-end fashion. We empirically validate our claim on several graph classification tasks, where our method outperforms both kernels and GNN approaches in terms of expressivity and generalization abilities.Another contribution of this thesis aims at making amenable Dictionary Learning (DL) to graphs dataset analysis, a key tool for unsupervised representation learning. DL explains vector data as a linear combination of a few basic elements, accessing the quality of learned representations via dissimilarities associated with a single ambient space. Since graphs depict their own spaces, we propose the first linear approach adapted to Graph Dictionary Learning (GDL), using (F)GW as the data fitting term. In our work, graphs are modeled as convex combination of graph atoms, estimated via an online stochastic algorithm. GDL is completed by a novel upper-bound that can be used as a fast approximation of FGW in the embedding space. We empirically show the interest of our approach for graphs clustering, classification, completion and for online graph subspace estimation and tracking.Finally, the mass conservation at the core of OT, imposing a coupling between all the nodes from the two compared graphs, has specific implications in GRL. Learning structure and feature representations via FGW is considerably sensitive to the nodes relative importance induced by modeling graphs as probability distributions. Managing this extra degree of freedom, as we made possible, improves (F)GW-based models by adding minimal computational cost in TFGW but significant model complexity for GDL. Thus we propose to address the limits of mass conservation constraints in (F)GW, by introducing a novel OT-based discrepancy, called the semi-relaxed (Fused) Gromov-Wasserstein divergence (sr(F)GW). srFGW provides correspondences between two graphs, while searching for a reweighed subgraph in the target graph at a minimum (F)GW distance from the input. The latter can be estimated more efficiently than (F)GW and competes with methods dedicated to graph partitioning while being more generic. Moreover, estimating a srFGW "barycenter" induces a novel DL, where graphs are embedded as reweighed subgraphs of a single graph atom. srFGW DL competes favorably with other DL-based competitors on various unsupervised tasks, while being considerably faster to compute

Place de la phytothérapie dans l'optimisation de l'effort du sportif

Thèse proposée pour un prix de thèse.Pharmacists’ guidance is often sought by athletes that want to improve their performance. Aware of the potential dangers that come with the usage of certain products, athletes are calling more and more upon pharmacists’ recommendations when it comes to micro nutrition and phytotherapy/aromatherapy. At this time, no plants or plant-based preparations are considered as banned substances in sports. However, having recourse to food supplements to enhance one’s performance is considered as a doping practice and does not only concern high-level athletes. Even when no competitive stakes are involved, athletes always push themselves to overcome their limits. In order to accomplish one’s goals, the athlete will take food supplements to delay the fatigue and enhance his performance. Nevertheless, the intake of said supplements is not deprived from all health related risks and does not guaranty a negative result to an anti-doping test if the product is impure. In this context, the importance of the pharmacist’s role becomes apparent when it comes to doping prevention. This paper focuses on the plants found in food supplements’ formulas that can be recommended in these conditions. After reviewing pharmaceutical forms used in phytotherapy and the ways of optimizing sport performance, this study approaches different stimulant plant species with anti-asthenic virtues. Caffeine based plants in particular (tea, mate, kola, guarana) as well as two vitamin C rich plants (acerola and goji) and lastly, adaptogen plants known for their stress resistance virtues (rhodiola, ginseng, eleutherococcus, schisandra) were considered in this thesis.Le conseil du pharmacien d’officine est régulièrement sollicité par des sportifs qui cherchent à optimiser leurs performances. Conscients des dangers dans l'utilisation de certains produits, ils font de plus en plus appel aux conseils en micronutrition et en phytothérapie/aromathérapie. Aujourd’hui, aucune plante ou préparation à base de plantes n’est considérée comme une substance interdite dans le sport. Toutefois, avoir recours aux compléments alimentaires pour améliorer ses performances, fait partie des conduites dopantes et ne concerne pas seulement les sportifs de haut niveau. Même en l’absence d’enjeux compétitifs, le sportif cherche à repousser ses limites. Afin de réaliser son objectif, il prendra des compléments alimentaires pour ressentir moins vite la fatigue et améliorer ses performances. Néanmoins, leur consommation n’est pas dénuée de risques pour la santé de l’individu et n’écarte pas la possibilité d’un contrôle anti-dopage positif si le produit est impur. Le rôle du pharmacien en termes de prévention au dopage prend toute son importance. Ce mémoire se concentre sur les plantes pouvant être conseillées dans ces conditions et présentes dans des formulations de compléments alimentaires. Après un rappel sur les formes pharmaceutiques utilisées en phytothérapie et les manières d’optimiser l’effort sportif, ce mémoire aborde différentes plantes stimulantes et antiasthéniques. Notamment, des plantes à caféine (thé, maté, kola, guarana), deux plantes riches en vitamine C (acérola et goji) et enfin, les plantes adaptogènes, connues pour accroître la résistance de l’organisme aux divers stress qui l’affectent (rhodiole, ginseng, éleuthérocoque, schisandra)

Évolution des conceptions par l’utilisation du dessin sur les conditions de la germination en grande section de maternelle

Drawing has always been a means of expression favored among kindergarten students. The importance of drawing is found in the 2015 programs. This is also a privileged tool to work sciences. This paper presents the use of drawing as part of a sequence on the germination condition of bean seeds in a Kindergarten class. This sequence is the opportunity to work on the conditions for germination of bean seeds based on both a conceptual based drawing and an observation drawing. The working hypothesis is based on the existence of a link between these two types of drawings. Finally, it allows pupils to experience the scientific approach, strongly recommended in programs.Le dessin a toujours été un moyen d’expression favorisé chez les élèves de maternelle. Cette importance du dessin est retrouvée dans les programmes de 2015. Il s’agit également d’un outil privilégié pour travailler les sciences. Ce mémoire présente l’utilisation du dessin dans le cadre d’une séquence sur les conditions de germination des graines de haricot dans une classe de grande section de maternelle. Cette séquence est donc l’occasion de travailler sur les conditions de germination de la graine de haricot en s’appuyant à la fois sur le dessin de recueil de conceptions et sur le dessin d’observation. L’hypothèse de travail repose sur l’existence d’un lien entre ces deux types de dessin. Enfin, elle permet aux élèves de vivre la démarche scientifique, démarche fortement recommandée dans les programmes

Caractérisation d'un nouveau gène induit lors de la transformation des macrophages en cellules spumeuses (rôle potentiel dans l'athérogenèse)

LILLE2-BU Santé-Recherche (593502101) / SudocSudocFranceF

Transport optimal pour l'apprentissage de représentation de graphes

A key challenge in Machine Learning (ML) is to design models able to learn efficiently from graphs, characterized by nodes with attributes and a prescribed structure encoding their relationships. Graph Representation Learning (GRL) aims to encode these two sources of heterogeneity into a vectorial graph embedding easing downstream tasks. In this field, Optimal Transport (OT) has been successful in providing meaningful comparison between graphs seen as discrete probability distributions. This thesis focuses on GRL through the lens of OT, with both concepts introduced in dedicated chapters.Modern supervised GRL mostly relies on Graph Neural Networks (GNN) which implicitly encode the graph topology via two main elements: node features embedding through message passing, and aggregation with a specialized form of pooling. We introduce in this thesis a novel point of view, which places distances to some learnable graph templates at the core of the graph representation. This distance embedding is constructed by means of an OT distance: the Fused Gromov-Wasserstein (FGW) distance, which simultaneously handles feature and structure dissimilarities by solving a soft graph-matching problem. We postulate that the vector of FGW distances to a set of template graphs, has a strong discriminative power, which is then fed to a non-linear classifier for final predictions. This distance embedding acts as a new pooling layer called TFGW, and can leverage on existing message passing techniques to promote sensible feature representations, learned in an end-to-end fashion. We empirically validate our claim on several graph classification tasks, where our method outperforms both kernels and GNN approaches in terms of expressivity and generalization abilities.Another contribution of this thesis aims at making amenable Dictionary Learning (DL) to graphs dataset analysis, a key tool for unsupervised representation learning. DL explains vector data as a linear combination of a few basic elements, accessing the quality of learned representations via dissimilarities associated with a single ambient space. Since graphs depict their own spaces, we propose the first linear approach adapted to Graph Dictionary Learning (GDL), using (F)GW as the data fitting term. In our work, graphs are modeled as convex combination of graph atoms, estimated via an online stochastic algorithm. GDL is completed by a novel upper-bound that can be used as a fast approximation of FGW in the embedding space. We empirically show the interest of our approach for graphs clustering, classification, completion and for online graph subspace estimation and tracking.Finally, the mass conservation at the core of OT, imposing a coupling between all the nodes from the two compared graphs, has specific implications in GRL. Learning structure and feature representations via FGW is considerably sensitive to the nodes relative importance induced by modeling graphs as probability distributions. Managing this extra degree of freedom, as we made possible, improves (F)GW-based models by adding minimal computational cost in TFGW but significant model complexity for GDL. Thus we propose to address the limits of mass conservation constraints in (F)GW, by introducing a novel OT-based discrepancy, called the semi-relaxed (Fused) Gromov-Wasserstein divergence (sr(F)GW). srFGW provides correspondences between two graphs, while searching for a reweighed subgraph in the target graph at a minimum (F)GW distance from the input. The latter can be estimated more efficiently than (F)GW and competes with methods dedicated to graph partitioning while being more generic. Moreover, estimating a srFGW "barycenter" induces a novel DL, where graphs are embedded as reweighed subgraphs of a single graph atom. srFGW DL competes favorably with other DL-based competitors on various unsupervised tasks, while being considerably faster to compute.Un défi majeur de l'apprentissage machine est de concevoir des modèles capables d'apprendre efficacement à partir de graphes, constitués de noeuds dotés d'attributs et d'une structure décrivant leurs relations. L'apprentissage de représentation de graphe (ARG) vise à synthétiser ces deux sources d'hétérogénéité dans un vecteur, afin de simplifier son traitement à postériori. Dans ce domaine, le Transport Optimal (TO) fournit des comparaisons pertinentes entre graphes, vus comme des distributions discrètes de probabilité. Cette thèse se concentre sur l'ARG à travers le prisme du TO, tous deux détaillés dans des chapitres dédiés. L'ARG supervisé s'appuie essentiellement sur les réseaux de neurones graphiques (RNG), qui encodent implicitement la topologie du graphe par le raffinement des attributs nodaux via l'information issue de leur voisinage, et l'agrégation de cette information à l'échelle du graphe. Nous introduisons dans cette thèse un nouveau concept, qui considère comme représentation du graphe, des distances à certains graphes templates apprenables. A cette fin, nous exploitons la distance de Fused Gromov-Wasserstein (FGW) issue du TO, qui traite simultanément les dissimilarités entre noeuds et structures, en résolvant un problème de correspondance de noeuds entre les graphes. Ce vecteur de distances possède un fort pouvoir discriminant, qui est ensuite transmis à un classifieur gérant les prédictions finales. Ce vecteur agit telle une couche de RNG, appelée TFGW, et peut se superposer à leurs techniques de raffinement d'attributs nodaux, le tout étant appris simultanément. Nous validons empiriquement notre postulat sur de multiples tâches de classification de graphes, où TFGW surpasse les méthodes à RNG et à noyaux en termes d'expressivité et de capacité de généralisation.Le chapitre suivant étend l'apprentissage de dictionnaire (AD), un outil clé pour l'apprentissage non supervisé de représentation, à l'analyse de graphes. l'AD représente les données vectorielles par des combinaisons linéaires de quelques éléments de base, accédant à la qualité de ces dernières via des dissimilarités associées à un espace ambiant unique. Ainsi, nous proposons la première approche linéaire adaptée à l'AD de graphes (ADG), en utilisant (F)GW comme mesure de qualité. Nous modélisons les graphes tels des combinaisons convexes d'atomes de graphes, estimés grâce à un algorithme stochastique. L'ADG est complété par une nouvelle approximation, facilement calculable, de FGW dans l'espace des représentations. Nous montrons empiriquement l'intérêt de notre approche pour le clustering, la classification, la complétion de graphes, ainsi que le suivi en ligne de sous-espaces de graphes.Enfin, la conservation de la masse au cœur du TO, imposant un couplage entre tous les nœuds des deux graphes comparés, a des implications en ARG. L'apprentissage de structures et d'attributs nodaux via FGW est sensible à l'importance relative des nœuds induite par la modélisation des graphes tels des distributions de probabilité. La gestion de ces pondérations, comme nous l'avons rendu possible, améliore les modèles susmentionnés basés sur (F)GW à des coûts de calcul supplémentaires variables. Ainsi, nous modulons ce principe de conservation, via l'introduction de la divergence de (Fused) Gromov-Wasserstein semi-relachée (sr(F)GW). srFGW fournit des correspondances entre deux graphes, tout en recherchant un sous-graphe repondéré dans le graphe cible à une distance (F)GW minimale de l'entrée. Cette dernière rivalise, en autre, avec les méthodes dédiées au partitionnement de graphes tout en étant plus générique. De plus, l'estimation d'un "barycentre" de srFGW induit un nouvel AD, où les graphes sont intégrés comme des sous-graphes repondérés d'un unique atome de graphe. L'AD srFGW rivalise favorablement avec d'autres concurrents basés sur l'AD dans diverses tâches non supervisées, tout en étant considérablement plus rapide à calculer

Transport optimal pour l'apprentissage de représentation de graphes

A key challenge in Machine Learning (ML) is to design models able to learn efficiently from graphs, characterized by nodes with attributes and a prescribed structure encoding their relationships. Graph Representation Learning (GRL) aims to encode these two sources of heterogeneity into a vectorial graph embedding easing downstream tasks. In this field, Optimal Transport (OT) has been successful in providing meaningful comparison between graphs seen as discrete probability distributions. This thesis focuses on GRL through the lens of OT, with both concepts introduced in dedicated chapters.Modern supervised GRL mostly relies on Graph Neural Networks (GNN) which implicitly encode the graph topology via two main elements: node features embedding through message passing, and aggregation with a specialized form of pooling. We introduce in this thesis a novel point of view, which places distances to some learnable graph templates at the core of the graph representation. This distance embedding is constructed by means of an OT distance: the Fused Gromov-Wasserstein (FGW) distance, which simultaneously handles feature and structure dissimilarities by solving a soft graph-matching problem. We postulate that the vector of FGW distances to a set of template graphs, has a strong discriminative power, which is then fed to a non-linear classifier for final predictions. This distance embedding acts as a new pooling layer called TFGW, and can leverage on existing message passing techniques to promote sensible feature representations, learned in an end-to-end fashion. We empirically validate our claim on several graph classification tasks, where our method outperforms both kernels and GNN approaches in terms of expressivity and generalization abilities.Another contribution of this thesis aims at making amenable Dictionary Learning (DL) to graphs dataset analysis, a key tool for unsupervised representation learning. DL explains vector data as a linear combination of a few basic elements, accessing the quality of learned representations via dissimilarities associated with a single ambient space. Since graphs depict their own spaces, we propose the first linear approach adapted to Graph Dictionary Learning (GDL), using (F)GW as the data fitting term. In our work, graphs are modeled as convex combination of graph atoms, estimated via an online stochastic algorithm. GDL is completed by a novel upper-bound that can be used as a fast approximation of FGW in the embedding space. We empirically show the interest of our approach for graphs clustering, classification, completion and for online graph subspace estimation and tracking.Finally, the mass conservation at the core of OT, imposing a coupling between all the nodes from the two compared graphs, has specific implications in GRL. Learning structure and feature representations via FGW is considerably sensitive to the nodes relative importance induced by modeling graphs as probability distributions. Managing this extra degree of freedom, as we made possible, improves (F)GW-based models by adding minimal computational cost in TFGW but significant model complexity for GDL. Thus we propose to address the limits of mass conservation constraints in (F)GW, by introducing a novel OT-based discrepancy, called the semi-relaxed (Fused) Gromov-Wasserstein divergence (sr(F)GW). srFGW provides correspondences between two graphs, while searching for a reweighed subgraph in the target graph at a minimum (F)GW distance from the input. The latter can be estimated more efficiently than (F)GW and competes with methods dedicated to graph partitioning while being more generic. Moreover, estimating a srFGW "barycenter" induces a novel DL, where graphs are embedded as reweighed subgraphs of a single graph atom. srFGW DL competes favorably with other DL-based competitors on various unsupervised tasks, while being considerably faster to compute.Un défi majeur de l'apprentissage machine est de concevoir des modèles capables d'apprendre efficacement à partir de graphes, constitués de noeuds dotés d'attributs et d'une structure décrivant leurs relations. L'apprentissage de représentation de graphe (ARG) vise à synthétiser ces deux sources d'hétérogénéité dans un vecteur, afin de simplifier son traitement à postériori. Dans ce domaine, le Transport Optimal (TO) fournit des comparaisons pertinentes entre graphes, vus comme des distributions discrètes de probabilité. Cette thèse se concentre sur l'ARG à travers le prisme du TO, tous deux détaillés dans des chapitres dédiés. L'ARG supervisé s'appuie essentiellement sur les réseaux de neurones graphiques (RNG), qui encodent implicitement la topologie du graphe par le raffinement des attributs nodaux via l'information issue de leur voisinage, et l'agrégation de cette information à l'échelle du graphe. Nous introduisons dans cette thèse un nouveau concept, qui considère comme représentation du graphe, des distances à certains graphes templates apprenables. A cette fin, nous exploitons la distance de Fused Gromov-Wasserstein (FGW) issue du TO, qui traite simultanément les dissimilarités entre noeuds et structures, en résolvant un problème de correspondance de noeuds entre les graphes. Ce vecteur de distances possède un fort pouvoir discriminant, qui est ensuite transmis à un classifieur gérant les prédictions finales. Ce vecteur agit telle une couche de RNG, appelée TFGW, et peut se superposer à leurs techniques de raffinement d'attributs nodaux, le tout étant appris simultanément. Nous validons empiriquement notre postulat sur de multiples tâches de classification de graphes, où TFGW surpasse les méthodes à RNG et à noyaux en termes d'expressivité et de capacité de généralisation.Le chapitre suivant étend l'apprentissage de dictionnaire (AD), un outil clé pour l'apprentissage non supervisé de représentation, à l'analyse de graphes. l'AD représente les données vectorielles par des combinaisons linéaires de quelques éléments de base, accédant à la qualité de ces dernières via des dissimilarités associées à un espace ambiant unique. Ainsi, nous proposons la première approche linéaire adaptée à l'AD de graphes (ADG), en utilisant (F)GW comme mesure de qualité. Nous modélisons les graphes tels des combinaisons convexes d'atomes de graphes, estimés grâce à un algorithme stochastique. L'ADG est complété par une nouvelle approximation, facilement calculable, de FGW dans l'espace des représentations. Nous montrons empiriquement l'intérêt de notre approche pour le clustering, la classification, la complétion de graphes, ainsi que le suivi en ligne de sous-espaces de graphes.Enfin, la conservation de la masse au cœur du TO, imposant un couplage entre tous les nœuds des deux graphes comparés, a des implications en ARG. L'apprentissage de structures et d'attributs nodaux via FGW est sensible à l'importance relative des nœuds induite par la modélisation des graphes tels des distributions de probabilité. La gestion de ces pondérations, comme nous l'avons rendu possible, améliore les modèles susmentionnés basés sur (F)GW à des coûts de calcul supplémentaires variables. Ainsi, nous modulons ce principe de conservation, via l'introduction de la divergence de (Fused) Gromov-Wasserstein semi-relachée (sr(F)GW). srFGW fournit des correspondances entre deux graphes, tout en recherchant un sous-graphe repondéré dans le graphe cible à une distance (F)GW minimale de l'entrée. Cette dernière rivalise, en autre, avec les méthodes dédiées au partitionnement de graphes tout en étant plus générique. De plus, l'estimation d'un "barycentre" de srFGW induit un nouvel AD, où les graphes sont intégrés comme des sous-graphes repondérés d'un unique atome de graphe. L'AD srFGW rivalise favorablement avec d'autres concurrents basés sur l'AD dans diverses tâches non supervisées, tout en étant considérablement plus rapide à calculer