Abstract FR:

Dans bien des domaines d'application, on est amene a s'interesser a la fonction de repartition d'une variable regionalisee, que l'on appelle sa "distribution spatiale". En particulier, dans l'industrie miniere, les distributions spatiales des teneurs caracterisent les reserves recuperables d'un gisement, c'est-a-dire les ressources recuperables du point de vue technique et economique. Pour estimer une distribution spatiale a partir des donnees des echantillons, il est necessaire de recourir a un modele. Le modele gaussien, qui donne generalement satisfaction lorsque les donnees ont une distribution pas trop dissymetrique, apparait toutefois inadapte dans le cas contraire. D'ou la necessite de disposer de modeles differents ou bien de modeles plus generaux que le modele gaussien. C'est dans ce contexte que s'introduit le modele gamma. Vu la convergence de la loi gamma vers la loi de gauss, le modele gamma peut etre considere comme une generalisation du modele gaussien. Ceci confere au modele gamma un domaine d'application tres large. Dans ce memoire, on discute d'abord le choix de la fonction d'anamorphose gamma. L'importance de ce choix est montree a l'aide d'exemples tires de la realite ou bien de la simulation. Ensuite, on presente des modeles pour gerer les effets de support et d'information, ce qui conduit a l'estimation des reserves recuperables globales et locales. Enfin, sont rassembles en annexe quelques resultats concernant la loi de gauss inverse. Ces resultats pourraient servir de point de depart pour elaborer un modele encore plus riche que le modele gamma