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Les inondations de 2017 et 2019 au Québec ont affecté respectivement 293 et 240 municipalités. Ces inondations ont généré une cascade d’évènements stressants (stresseurs primaires et secondaires) qui ont eu des effets sur la santé mentale de la population et retardé le processus de rétablissement des individus. Cette période de rétablissement peut s’échelonner sur plusieurs mois voire plusieurs années. Cette étude s’inscrit dans la spécificité de la recherche mixte mise de l’avant à travers trois stratégies de recherche, réalisées de façon séquentielle : 1) sondage populationnelle réalisé auprès de 680 personnes, 2) analyse de documents produits par les organisations participant au processus de rétablissement social des sinistrés, ou sur des analyses externes portant sur ces interventions de rétablissement et 3) entrevues semi-dirigées auprès de 15 propriétaires occupants ayant complété une demande d’indemnisation à la suite des inondations de 2019 et auprès de 11 professionnels et gestionnaires participant au processus de rétablissement social. Les entrevues semi-dirigées et les questionnaires complétés par les personnes sinistrées lors des inondations de 2019 démontrent que les principales sources de stress ayant des impacts sur la santé et le bien-être des répondants sont : 1) l’absence d’avertissement et la vitesse de la montée des eaux; 2) l’obligation de se relocaliser et la peur d’être victime de pillage; 3) le manque de solidarité et d’empathie de la part de certains employés du MSP; 4) la gestion des conflits familiaux; 5) la gestion de problèmes de santé nouveaux ou préexistants; 6) la complexité des demandes d’indemnisation; 7) la lourdeur et les délais des travaux de nettoyage ou de restauration; 8) les indemnités inférieures aux coûts engendrés par l’inondation; 9) les pertes matérielles subies, particulièrement ceux d’une valeur de plus de 50 000 $; et 10) la diminution anticipée de la valeur de sa résidence. À cela s’ajoute l’insatisfaction à l’égard du programme d’indemnisation du gouvernement du Québec (PGIAF) qui fait plus que doubler la prévalence des symptômes de stress post-traumatique. Les inondations entraînent également une perte de satisfaction ou de bien-être statistiquement significative. La valeur monétaire de cette perte de jouissance peut être exprimée en équivalent salaires. En moyenne, cette diminution du bien-être équivaut à une baisse de salaire de 60 000$ pour les individus ayant vécu une première inondation et à 100 000$ pour les individus ayant vécu de multiples inondations. Ces résultats suggèrent que les coûts indirects et intangibles représentent une part importante des dommages découlant des inondations. Ce projet de recherche vise également à analyser l’application du PGIAF et son influence sur les stresseurs vécus par les sinistrés dans le contexte de la pandémie de COVID-19. La principale recommandation de cette étude repose sur une analyse de documents, un sondage populationnel et des entrevues semi-dirigées. Ainsi, s’attaquer à la réduction de principaux stresseurs nécessite 1) d’améliorer la gouvernance du risque d’inondation, 2) d’intensifier la communication et le support aux sinistrés, et 3) de revoir les mécanismes d’indemnisation existants.

RÉSUMÉ : Les relocalisations de populations et les démolitions de bâtiments sont des moyens pour réduire les risques associés aux inondations, dont ceux pour la santé humaine. Au Québec, l’usage de ces mesures pourrait s’accroître avec les changements climatiques. En Chaudière-Appalaches, au moins 404 bâtiments ont été démolis à Sainte-Marie et 88 à Scott après les inondations de 2019. L’expérience de démolition de domiciles post-inondation est toutefois peu documentée au Québec et encore moins selon le point de vue des personnes touchées, particulièrement chez les hommes. Ce mémoire présente les résultats d’une étude ayant documenté cette expérience auprès de treize hommes propriétaires d’un domicile dans la MRC Nouvelle-Beauce à partir d'entretiens semi-dirigés (méthode photo-élicitation) et d’un groupe de discussion. Cette étude repose sur l’expérience clinique de l’étudiante-chercheuse qui a constaté la présence de détresse chez la population masculine touchée par ce phénomène et sur la littérature scientifique qui démontre une plus faible propension à l’usage de services psychosociaux et de santé chez les hommes. À partir d’une analyse thématique inspirée du cadre théorique « Psychological Processes That Influence Adaptation to and Coping With Climate Change » de Reser et Swim et d’une perspective écosystémique, quatre nouvelles phases ont été dégagées soient : l’inondation, les démarches administratives, la démolition et la relocalisation. Chacune est caractérisée par des besoins et des impacts psychosociaux systémiques, l’usage de stratégies adaptatives spécifiques et des moments critiques pour la santé et le bien-être des hommes. Les résultats suggèrent que des impacts et besoins individuels et collectifs peuvent se cumuler et se prolonger dans le temps comme des manifestations anxio-dépressives ou traumatiques, de la détresse, une désaffiliation sociale ainsi qu’une modification de projets de vie. Une réduction de l’exposition aux inondations et une augmentation du bien-être et de la sécurité ressortent également. La proactivité, les pensées axées sur l’autonomie et le recours au soutien informel sont apparues comme des stratégies aidantes comparativement au repli sur soi et au surinvestissement dans le travail. Les résultats permettent d’exposer des pistes de réflexion et d’action favorisant le bien-être des hommes et d’autres pertinentes pour le travail social. Parmi celles-ci se trouvent d’encourager les hommes touchés par la démolition de leur domicile post-inondation à s’investir dans leur nouveau milieu de vie pour favoriser son appropriation et sa personnalisation ainsi que des recommandations pour le travail social de prendre en compte le genre dans la compréhension des problèmes socioenvironnementaux. -- Mot(s) clé(s) en français : Inondation, chez-soi, hommes, changements climatiques, travail social, désastre, besoins psychosociaux, adaptation, mesures d’atténuation du risque, événements météorologiques extrêmes. -- ABSTRACT : Population relocation and building demolition are ways of reducing the risks associated with flooding, including those to human health. In Quebec, the use of these measures could increase with climate change. In Chaudière-Appalaches, at least 404 buildings were demolished in Sainte-Marie and 88 in Scott after the 2019 floods. However, the experience of post-flood home demolition is poorly documented in Quebec, and even less so from the perspective of those affected, specifically men. This memoir presents the results of a study that documented this experience with thirteen male homeowners in the Nouvelle-Beauce MRC using semi-directed interviews (photo-elicitation method) and a focus group. This study is based on the student-researcher's clinical experience of distress among the male population affected by this phenomenon, and on scientific literature demonstrating a lower propensity to use psychosocial and health services among men. Based on a thematic analysis inspired by the Reser and Swim’s theoretical framework, the Psychological Processes That Influence Adaptation to and Coping With Climate Change, and an ecosystem perspective, four new phases were identified: flooding, administrative procedures, demolition and relocation. Each is characterized by systemic psychosocial needs and impacts, the use of specific adaptive strategies and critical moments for men's health and well-being. The results suggest that individual and collective needs and impacts can accumulate and extend over time, such as anxio-depressive or traumatic manifestations, distress, social disaffiliation and changes in life plans. A reduction in exposure to flooding and an increase in well-being and safety also stand out. Proactivity, autonomy-oriented thinking and reliance on informal support emerged as helpful strategies compared to withdrawal and over-investment in work. The results provide food for thought and action to promote men's well-being, and others relevant to social work. These include encouraging men affected by the demolition of their post-flood home to get involved in their new living environment to promote its appropriation and personalization and taking gender into account in understanding socioenvironmental problems. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Flooding, home, men, climate change, social work, disaster, psychosocial needs, adaptation, risk mitigation measures, extreme weather events.

Les changements climatiques sont un défi mondial imminent, dont les conséquences sont déjà observées. On sait que ces effets s’intensifieront, entraînant une augmentation de la fréquence et de la gravité des événements météorologiques extrêmes, une perturbation substantielle de la production alimentaire et le déplacement de dizaines de millions de personnes en raison de vagues de chaleur mortelles et de sécheresses. La question est donc : que peut-on y faire ? Dans cette thèse, nous faisons des changements climatiques notre objet central et explorons les voies par lesquelles la recherche en apprentissage profond peut contribuer à son atténuation. Un obstacle connu à des politiques climatiques ambitieuses est le manque de soutien et de demande populaires. Cela peut être attribué, en partie, aux causes et conséquences extrêmement complexes et imbriquées des changements climatiques. Une mauvaise conception courante est qu'ils affecteront principalement d’autres personnes que soi-même, des personnes éloignées dans le temps ou l’espace. Pour y remédier, la recherche a montré que présenter aux gens des \textit{images} authentiques, locales et pertinentes d'un concept les aide à mieux comprendre et appréhender ce qui est en jeu. Dans notre première contribution, nous explorons donc comment les récentes avancées en apprentissage profond pour la vision par ordinateur et les réseaux antagonistes génératifs peuvent être utilisées pour générer des images \textit{personnalisées} représentant les impacts du changement climatique. Notre objectif avec \textit{ClimateGAN} est de visualiser à quoi pourrait ressembler une inondation d’un mètre à n’importe quelle adresse, indépendamment de son risque réel d’inondation sous l’effet des changements climatiques. Cette approche vise à susciter l’empathie en rendant les impacts abstraits du changement climatique plus tangibles et personnalisés. En utilisant une image de Google Street View et en la traitant avec \textit{ClimateGAN}, nous générons des images d’inondation physiquement plausibles et visuellement réalistes basées sur l’adaptation de domaine à partir d’un environnement simulé, la prédiction de profondeur et la segmentation sémantique. Ce modèle a été déployé sur un site web dans le but de sensibiliser et d’engager l’action en faveur des changements climatiques. En plus d’aider les gens à mieux visualiser à quoi pourrait ressembler un avenir climatique hors de contrôle, nous étudions également dans cette thèse comment l’apprentissage profond peut améliorer les technologies existantes. Un domaine majeur de recherche dans cette direction est la recherche de nouveaux matériaux. Dans cette thèse, nous explorons plus particulièrement la prédiction des propriétés des matériaux comme moyen d’accélérer la découverte d'électro-catalyseurs, une famille de matériaux impliqués dans le stockage d’énergie à base d’hydrogène. Nous présentons deux contributions, \textit{PhAST} et \textit{FAENet}, qui se concentrent sur l’amélioration du compromis performance/scalabilité dans les réseaux de neurones géométriques de graphe (GNN). Avec \textit{PhAST}, nous introduisons un ensemble de méthodes pour adapter la procédure GNN classique--de la création du graphe d’entrée aux prédictions d’énergie et de forces de sortie--à la tâche spécifique de prédire l’énergie d’un système atomique adsorbant-catalyseur relaxé. Nous démontrons comment, en plus d’améliorer les performances, ces modifications améliorent l’efficacité et permettent un entraînement compétitif des GNN dans des environnements CPU. Dans \textit{FAENet}, nous présentons un nouveau GNN efficace pour les prédictions équivariantes E(3). En particulier, nous transposons la charge de l’équivarience sur la représentation des données afin de réduire les contraintes sur le modèle lui-même. Cette approche nous permet d’introduire une nouvelle architecture légère et expressive visant à faire des prédictions meilleures et plus rapides de diverses propriétés des matériaux. Enfin, nous examinons de manière critique notre propre domaine et discutons des impacts environnementaux associés aux technologies de l’IA. Nous nous penchons sur la façon dont les praticiens peuvent estimer leurs émissions de carbone, quelles mesures ils peuvent prendre aujourd’hui pour les réduire, et quelles autres étapes sont nécessaires pour des déclarations et responsabilités environnementales plus précises.

RÉSUMÉ : Pour atténuer les risques d'inondation au Québec mais aussi partout dans le monde, plusieurs organismes gouvernementaux et des organismes privés, qui ont dans leurs attributions la gestion des risques des catastrophes naturelles, continuent d'améliorer ou d'innover en matière d'outils qui peuvent les aider efficacement à la mitigation des risques d'inondation et aider la société à mieux s'adapter aux changements climatiques, ce qui implique des nouvelles technologies pour la conception de ces outils. Après les inondations de 2017, le ministère de l'Environnement et de la Lutte contre les changements climatiques (MELCC) du gouvernement du Québec, en collaboration avec d'autres ministères et organismes et soutenu par Ouranos, a initié le projet INFO-Crue qui vise d'une part, à revoir la cartographie des zones inondables et, d'autre part, à mieux outiller les communautés et les décideurs en leur fournissant une cartographie prévisionnelle des crues de rivières. De ce fait, l'objectif de notre travail de recherche est d'analyser de façon empirique les facteurs qui influencent l'adoption d'un outil prévisionnel des crues. La revue de la littérature couvre les inondations et les prévisions, les théories et les modèles d'acceptation de la technologie de l'information (TI). Pour atteindre l'objectif de recherche, le modèle développé s'est appuyé particulièrement sur le modèle qui combine les concepts de la théorie unifiée de l'acceptation et l'utilisation des technologies (UTAUT) de Venkatesh et al. (2003) avec le concept « risque d'utilisation ». Afin de répondre à notre objectif de recherche, nous avons utilisé une méthodologie de recherche quantitative hypothético-déductive. Une collecte de données à l'aide d'une enquête par questionnaire électronique a été réalisée auprès de 106 citoyens qui habitent dans des zones inondables. L'analyse des résultats concorde avec la littérature. La nouvelle variable « risque d'utilisation » rajoutée au modèle UTAUT a engendré trois variables qui sont : « risque psychologique d'utilisation »; « risque de performance de l'outil » et « perte de confiance ». Pour expliquer l'adoption d'un nouvel outil prévisionnel des crues, notre analyse a révélé que cinq variables à savoir : « l'utilité perçue », « la facilité d'utilisation », « l'influence sociale », « la perte de confiance » et « le risque psychologique » sont des facteurs significatifs pour l'adoption du nouvel outil prévisionnel. -- Mot(s) clé(s) en français : Inondation, Prévision, UTAUT, Adoption de la technologie, Risque perçu d'utilisation, facteurs d'adoption, Projet INFO-Crue. -- ABSTRACT : With the aim of mitigating flood risks in Canada as well as around the world, several government and private organizations that have the responsibility of natural hazard risk management, are working hard to improve or innovate the flood mitigation approaches that can help effectively reducing flood risks and helping people adapt to climate change. After the 2017 floods, the Ministry of the Environment and the Fight against Climate Change (MELCC) of the Government of Quebec, in collaboration with other ministries and organizations and supported by Ouranos, initiated the INFO-Crue project which aims at reviewing the mapping of flood zones and providing communities and decision-makers with a forecast mapping of river floods. In this context, the objective of our research is to analyze the factors that may influence the adoption of a flood forecasting tool. The literature review covers flood and forecasting, as well as technology adoption models. To achieve the goal of our research, a conceptual model that combines the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) of Venkatesh et al. (2003) with perceived use risk was developed. A quantitative research methodology was used, and we administrate an electronic questionnaire survey to 106 citizens who live in flood-plain area. Results analysis show that the new variable "perceived use risk" introduced in the model generates three variables which are: "psychological risk"; "performance risk" and "loss of trust". To explain the adoption of a new forecasting tool, our analysis revealed that the following five variables which are "perceived usefulness", "ease of use­", "social influence", "loss of trust" and "psychological risk" are significant factors for the adoption of the new forecasting tool. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Flood, Forecasting, UTAUT, Technology Adoption, perceived Risk of use, adoption factors, INFO-Crue project.

Les changements climatiques impactent de plus en plus la vie, le développement et la vulnérabilité de plusieurs communautés à travers le monde, lesquelles devant de plus en plus mitiger les risques naturels. Au Québec, la gestion des risques présente une philosophie de « retour à la normale » qui se penche davantage sur les dimensions d’intervention et de rétablissement. Cependant, à la lumière des incertitudes amenées par les changements climatiques, il est impératif que les communautés québécoises aient les capacités d’augmenter leur résilience face aux risques naturels qui s’accentuent rapidement. Ainsi, la capacité d’adaptation doit se retrouver au cœur de la gestion des risques. Cela dit, il existe peu d’outils d’évaluation de la capacité d’adaptation au Québec, entendue comme l’ensemble des ressources dynamiques disponibles et accessibles qui permettent une augmentation de la résilience et une diminution de la vulnérabilité en transformant positivement une communauté et son environnement. La présente recherche vise ainsi à développer une méthode d’analyse de la capacité d’adaptation des individus et des communautés québécoises touchées par les inondations à l’aide de systèmes d’information géographique (SIG), en utilisant la Ville de Saint-Raymond de Portneuf comme étude de cas. Ce projet se base principalement sur les concepts de vulnérabilité, de résilience et d’adaptation pour recenser des indicateurs pouvant servir à caractériser et évaluer la capacité des personnes et municipalités exposées aux inondations à mobiliser les ressources nécessaires pour non seulement atténuer les risques lors de tels événements, mais aussi mieux les prévenir et s’en préparer. Des données socioéconomiques et d’aménagement du territoire sont notamment mises à profit pour des fins d’analyse de même que des données issues d’un sondage effectué en 2014 à la suite d’une inondation majeure par la CAPSA, l’organisme de bassin versant de la région de Portneuf, en collaboration avec le comité Rivière de la Ville de Saint-Raymond.

Abstract : Flood forecasting plays a pivotal role in effective water resource management and flood risk mitigation. Despite recent advancements, existing ensemble forecasting systems often grapple with issues of unreliability and under-dispersion. The uncertainty in ensemble forecasts can emanate from various sources, including inputs like precipitation, temperature, and streamflow, as well as initial conditions, model structure and parameters, and boundary conditions. Over the past two decades, numerous endeavors have been made to address bias and under-dispersion through the introduction of various statistical post-processing methods in meteorological and hydrological forecasts. However, a significant challenge lies in selecting the appropriate method and strategy in the forecast chain. Limited research has addressed the integration of pre-processing and post-processing in streamflow ensemble forecasting. Moreover, existing studies have generally focused on lumped hydrological models, while the performance of this integration in distributed hydrological models remains scarcely examined. On the other hand, streamflow data, often indirectly measured through rating curves, are particularly susceptible to errors. While various methods have been proposed to estimate rating curve uncertainty (RCU), the impact of RCU on streamflow forecasting system performance remains underexplored. In addition, current post-processing methods utilized in streamflow forecasting systems have disregarded the inherent uncertainty in observational streamflow data. Thus, this thesis delves into the potential and hurdles associated with considering different sources of uncertainty in flood forecasting systems and their impact on system performance. The primary objectives entail 1) assessing and identifying optimal scenarios from pre-processing of both temperature and precipitation and post-processing of streamflow forecasts approaches, or a combination thereof, and 2) evaluating the consideration of rating curve uncertainty on flood forecasting system performance through incorporating into targeted post-processing methodologies. The thesis focuses on a short-range ensemble streamflow forecasting framework spanning lead times of 1 to 5 days for the au Saumon watershed in southern Quebec, Canada. This watershed, being flood-prone, encountered significant challenges during the 2019 and 2017 flood events, including widespread inundation, road closures, and damage to property and infrastructure. Enhancing streamflow ensemble forecasts and upgrading flood forecasting systems holds the potential to greatly benefit decision-makers and the local populace. Chapter 4 (Results part 1), presented as a scientific article, thus delves into assessing and employing various pre- and post-processing strategy scenarios within the flood forecasting framework employing a spatially distributed hydrological model. By applying different statistical processing and bias correction techniques, the performance and quality of ensemble streamflow forecasts were evaluated across different scenarios. The findings highlight biases and under-dispersion as significant factors affecting raw ensemble forecasts. Pre-processing partially improves raw forecasts but doesn't fully address bias in under-dispersed forecasts. Combining pre- and post-processing enhances forecast skill and reliability, albeit with some variations compared to post-processing alone. Integrating flood events into the training dataset and optimizing its length improves the effectiveness of processing methods, underscoring the critical role of data management strategies in enhancing streamflow forecasting systems. Subsequently, Chapter 5 (Results part 2) , evaluates the consideration of rating curve uncertainty, derived from the Voting Point Method (VPM) and Bayesian Rating curve (BaRatin) estimation methods, on the performance of streamflow ensemble forecasts by integrating into a targeted post-processing approach using Weighted Ensemble Dressing (WED) and Cumulative Distribution Function Matching (CDFM) post-processing methods. Post-processing without RCU enhances forecasting system skill and reliability but overlooks the inherent uncertainty in observational data, posing concerns about its effectiveness. Conversely, integrating RCU improves forecast skill, reliability, and effectively addresses observational data uncertainty, offering a notable advantage over traditional post-processing methods. Comparing WED and CDFM post-processing methods highlighted nuanced differences in forecast outcomes, influenced by uncertainty estimation techniques. Both methods showed favorable accuracy metrics, with RCU integration, especially from VPM, notably enhancing forecast quality. However, variations in RCU from different estimation methods may lead to forecast underestimation or overestimation, warranting careful consideration. These findings collectively shed light on the potential and challenges associated with incorporating different sources of uncertainty into flood forecasting systems.

Les inondations présentent une grande menace à la sécurité humaine et matérielle. Les effets associés à ces phénomènes naturels risquent d'augmenter encore plus avec les tendances liées aux changements climatiques. Il est donc important de disposer d'outils de prévision et de prévention des crues fiables afin de mitiger les conséquences dévastatrices reliées. La mise en œuvre de ces outils implique des processus physiques assez complexes et nécessite beaucoup de données avec toute l'incertitude associée. Dans cette thèse, on explore les différentes sources d'incertitudes liée à la détermination des niveaux d'eau en rivières principalement dans un contexte de prévision où l'incertitude liée aux données de forçage est très importante. Les analyses conduites sont appliquées à la rivière Chaudière au Québec. En premier lieu, nous avons exploré les différentes sources paramétriques d'incertitude associées à la modélisation hydraulique dans un contexte de simulation avec un accent sur l'amélioration de la calibration du modèle hydraulique. Par la suite, dans un contexte de prévision opérationnel, on a évalué la propagation des sources d'incertitude de la prévision atmosphérique au modèle de rivière en passant par les prévisions hydrologiques avec des techniques probabilistes d'ensemble. La quantification de l'incertitude a montré que les données de forçage sont celles qui contribuent le plus à la description de l'incertitude dans la détermination des niveaux d'eau. L'incertitude paramétrique, dans un contexte de prévision, est quant à elle négligeable. Le recours à des prévisions d'ensemble a permis de produire une prévision de niveau d'eau assez fiable et a montré que celle-ci est fortement liée à la qualité des données qui proviennent de la chaine de prévision hydrométéorologique à l'amont du système de prévision proposé.

En 2017 et en 2019, le Québec a vécu des inondations ayant provoqué d’importants dommages dans plus de 300 municipalités. Ces inondations ont mobilisé un grand nombre d’intervenantes et d’intervenants sociaux et municipaux afin d’assurer la sécurité et le bien-être des personnes sinistrées. Cet article présente le point de vue de ces personnes en lien avec les interventions psychosociales mises en place s’étant avérées efficaces pour atténuer ou prévenir l’apparition de problèmes de santé chez les individus sinistrés, ainsi que les facteurs organisationnels qui ont favorisé leur bon déroulement. Plusieurs types d’intervention psychosociale semblent avoir le potentiel de prévenir la détérioration de l’état de santé et le fonctionnement social des personnes sinistrées, dont l’adoption de l’approche « reaching out » et la mise en place d’équipes dédiées au rétablissement. , The floods that hit the province of Quebec in 2017 and 2019 resulted in significant damage to over 300 municipalities. Many social and municipal stakeholders were mobilized to ensure the safety and well-being of those affected by these floods. This article presents their point of view regarding the psychosocial interventions implemented. Interventions such as these have proven successful in mitigating or preventing health problems among disaster victims, as well as facilitating smooth operations. Psychosocial interventions, such as the “Reaching Out” approach and the creation of dedicated recovery teams, appear to be effective in preventing deterioration in the health status and social functioning of disaster victims.