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.

Ma thèse porte sur la modélisation et la commande harmonique des chaînes d'actionnement électrique, un domaine crucial dans le contexte de l'électrification croissante des transports et des usages énergétiques. Les systèmes modernes, riches en convertisseurs de puissance, génèrent des perturbations dites harmoniques qui dégradent la qualité de l'électricité, entraînent des pertes et peuvent conduire à des instabilités. L'objectif de ces travaux est de démontrer comment les outils de modélisation harmonique peuvent être utilisés non seulement pour analyser ces phénomènes, mais aussi pour concevoir des lois de commande capables de les atténuer directement. Dans un premier temps, j'ai appliqué ce cadre théorique à la commande d'un redresseur triphasé AC/DC, en concevant puis en validant expérimentalement en temps réel une stratégie capable de réduire le taux de distorsion harmonique tout en atteignant les objectifs classiques de régulation. Dans un second temps, j'ai développé et exploité une extension de cette modélisation au cas de la fréquence variable, indispensable pour des applications industrielles comme les moteurs électriques. Ces développements ont abouti à une stratégie robuste de commande harmonique, testée avec succès sur une machine synchrone à aimants permanents. Ces résultats ouvrent de nouvelles perspectives pour améliorer la performance et la fiabilité des systèmes électromécaniques, due la voiture à l'avion électrique, en proposant une alternative algorithmique aux solutions classiques de filtrage.

Ce manuscrit porte sur le développement de techniques d'apprentissage profond pour améliorer la reconstruction 3D en coloscopie. Ce travail propose, dans le cadre de la construction de surfaces à partir de vidéos-séquences 2D d'endoscopie monoculaire, une approche de vision passive qui combine une correction photométrique et une estimation de profondeur auto-supervisée, le défi étant de prendre en compte les difficultés liées à l'illumination non uniforme des parois internes du côlon et à la présence de peu de textures et de structure dans les images. Les contributions incluent la création du jeu de données synthétique Endo4IE conçu pour l'entraînement de modèles de correction de l'exposition, ainsi que de l'amélioration de méthodes d'apprentissage profond capables de restaurer les détails structurels dans les zones d'images sous- ou surexposées. Par ailleurs, un modèle d'estimation de profondeur auto-supervisé et invariant aux changements d'illumination a été proposé pour calculer la forme des surfaces sans vérité terrain. Ces modules ont été intégrés dans une chaîne de reconstruction 3D permettant la génération de surfaces denses aux formes cohérentes. De nombreuses expériences avec des données synthétiques et réelles démontrent l'amélioration i)des contrastes dans les images, ii) de la robustesse du suivi de la trajectoire 3D de la caméra dans le côlon et iii) de la qualité de la construction des surfaces. Ces résultats contribuent tous à une visualisation endoscopique plus exploitable et guidée par la géométrie.