Thèse soutenue

Surveillance dynamique de mesures

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Auteur / Autrice : Sophie Miallaret
Direction : Arnaud GuillinAnne-Françoise Yao
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques Appliquées
Date : Soutenance le 11/12/2019
Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences fondamentales (Clermont-Ferrand)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal
Jury : Président / Présidente : Vincent Sapin
Examinateurs / Examinatrices : Denys Pommeret, Laurence Reboul, Hacène Djellout
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Michel Marin, Sophie Dabo-Niang

Résumé

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Les mesures sont des actes quotidiens, elles nous donnent beaucoup d'informations et permettent de prendre des décisions. L'analyse des mesures peut nous permettre d'en apprendre plus sur notre environnement, mais l'erreur d'une mesure peut avoir des conséquences importantes dans certains domaines. Dans une première partie, nous proposons, grâce à l'étude de mesures d'analyses sanguines réalisées au CHU de Clermont-Ferrand, une procédure permettant de détecter les dérives des analyseurs de laboratoires de biologie médicale, se basant sur les mesures d'analyses de patients. Après une analyse descriptive des données, la méthode mise en place, utilisant des méthodes de détection de ruptures de séries temporelles, est testée pour des simulations de ruptures représentant des décalages, des imprécisions ou des dérives d'analyseurs pour différents paramètres biologiques mesurés. La méthode est adaptée pour deux scénarios : lorsque l'on connaît ou non le service hospitalier des patients. L'étude est complétée par une analyse de l'impact de l'incertitude de mesure sur les analyses des patients. Dans une seconde partie nous étudions des mesures de formes de cendres volcaniques réalisées au Laboratoire Magmas et Volcans de l'Université Clermont Auvergne, dans le but de déterminer un lien entre les lieux de collecte et les formes des particules. Après avoir montré la dépendance entre ces paramètres, nous proposons, grâce une méthode de classification, un regroupement des particules représentant différentes populations dépendantes de la distance entre les lieux de collecte et le cratère du volcan.