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Cette thèse examine les défis fondamentaux liés à la sélection et à la surveillance des validateurs dans les protocoles de consensus tolérants aux fautes byzantines (BFT), qui constituent le fondement de la sécurité et de la performance des systèmes blockchain. Les approches existantes présentent des limites en matière d'adaptabilité dynamique et de détection proactive des comportements malveillants. Pour surmonter ces contraintes, nous proposons un cadre méthodologique combinant modélisation probabiliste, théorie de l'information et apprentissage automatique. Ce cadre introduit un modèle de dynamique d'opinion fondé sur une approximation de champ moyen permettant de prédire l'évolution des comportements des validateurs et de détecter précocement les anomalies, un protocole de sélection centrée dynamique optimisant le compromis entre performance réseau et décentralisation, ainsi que de nouvelles métriques de similarité comportementale basées sur la divergence de Jensen-Shannon, le coefficient de Bhattacharyya et la distance de Wasserstein. Les expérimentations sur des réseaux simulés démontrent l'efficacité de ces approches pour identifier des formes variées d'attaques, allant des déviations transitoires aux manipulations persistantes, tout en maintenant les garanties de sécurité propres au consensus BFT. Les résultats obtenus contribuent à renforcer la robustesse et l'adaptabilité des protocoles de consensus, en offrant des outils analytiques et méthodologiques pour la conception de blockchains plus fiables et performantes.

L'exposition professionnelle aux polluants constitue un enjeu majeur en santé au travail, en raison de ses effets potentiellement graves sur la santé des travailleurs et de la difficulté à caractériser précisément les situations d'exposition. La prévention de ces risques repose sur la capacité à mesurer, modéliser et représenter les concentrations de polluants dans le temps et dans l'espace. Cependant, les méthodes traditionnelles d'interpolation spatiale (e.g., krigeage), ne permettent pas de capturer la dynamique temporelle ni les hétérogénéités fines des phénomènes de diffusion observés dans les environnements réels. Ce travail vise à développer des approches de cartographie spatio-temporelle des concentrations de polluants intégrant explicitement la dimension temporelle et exploitant les mesures issues de réseaux de capteurs déployés en milieu de travail. Le problème étudié consiste à reconstruire le champ spatio-temporel des concentrations à partir de données partielles et bruitées, en combinant des stratégies d'échantillonnage, d'interpolation avec la modélisation physique. Un second objectif est d'évaluer la faisabilité d'estimer l'exposition individuelle des travailleurs à partir des cartes reconstruites et de leurs trajectoires spatio-temporelles. Deux approches de cartographie spatio-temporelle ont été développées : (1) une méthode fondée sur une modélisation tensorielle intégrant des contraintes de régularité spatio-temporelle, permettant de restituer la continuité des champs de diffusion ; et (2) une approche basée sur les réseaux de neurones informés par la physique (Physics-Informed Neural Networks, PINNs), qui intègre les équations différentielles gouvernant la diffusion-réaction des polluants. Ces méthodes ont été évaluées à partir de données expérimentales acquises en environnement contrôlé à l'INRS (Vandoeuvre-lès-Nancy) et fusionnées avec des trajectoires spatio-temporelles pour la reconstruction de l'exposition individuelle. Une modélisation 3D de l'environnement de travail a également été intégrée afin de générer des représentations réalistes de l'environnement étudié. Les résultats obtenus démontrent la capacité de ces approches à modéliser la dynamique spatio-temporelle des polluants et ouvrent la voie à de nouveaux outils d'aide à la décision pour la prévention des risques chimiques dans les environnements de travail.

Le cancer du sein ER+/HER2- (Estrogen Receptor positif / Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 négatif) représente le sous-type histologique majoritaire de cancer du sein hormonodépendants. Le traitement standard pour ces patientes consiste à administrer une hormonothérapie (HT) combinée à un anti CDK4/6, correspondant à une combithérapie. Cependant, ces traitements sont sujet à des résistances acquises ou innées, notamment via une résistance à l'HT engendrée par des altérations des gènes ESR1, PIK3CA, TP53 et AKT1. Le suivi de ces biomarqueurs à partir de l'ADN tissulaire n'est pas idéal, c'est pourquoi la biopsie liquide peut être utilisée à cet effet. C'est dans cet optique que s'intègre le premier objectif de cette thèse, reposant sur la validation de l'utilisation de la biopsie liquide en remplacement du multi échantillonnage tissulaire chez les 20 patientes de la cohorte CICLADES-CE, atteintes de cancers du sein métastatiques ou avancés ER+/HER2-traités par combithérapie. Ce travail a mis en lumière une population avec des tumeurs relarguant de l'ADNtc et une fréquence de mutation des gènes d'intérêt semblable à la littérature. De plus, les données génomiques extraites ont été comparées à celles d'autres cohortes de patientes atteintes de cancer du sein, prouvant la valeur des résultats obtenus dans CICLADES-CE. Ces résultats ont également permis d'établir une base génomique permettant de répondre au deuxième objectif de cette thèse : l'intérêt de la biopsie liquide et du suivi longitudinal chez les patientes de la cohorte CICLADES. L'analyse des prélèvements plasmatiques de ces 136 patientes a montré que les mutations d'ESR1, PIK3CA, TP53 et AKT1 avaient une valeur pronostique significative à l'instauration de la combithérapie. Les mutations d'ESR1 sont les seules à avoir également une valeur pronostique significative dans cette population au cours du suivi. D'autres biomarqueurs ont été présentés, comme la présence de multiples mutations, la détection d'ADN tumoral circulant à l'inclusion, ou encore des phénomènes temporels de progressions moléculaires ou de mutations passagères. Dans la globalité, ces résultats confirment l'utilisation de la biopsie liquide dans le contexte du suivi longitudinal des patientes atteintes de cancers du sein métastatiques ER+/HER2- dès l'instauration d'une hormonothérapie.