Le choix de la période est une problématique dans l'analyse des rythmes qui n'a pas été souvent formalisée jusqu'à présent. On part souvent du postulat que la période est connue et plus précisément dans le cas des rythmes circadiens. Nous proposons des méthodes qui présentent une grande fiabilité dans la détermination de la période et par conséquent qui peuvent permettre de caractériser les paramètres des phénomènes rythmiques (amplitude, phase, niveau rythmique) avec plus de précision. La modélisation classique « cosinusoïdale » présente toujours un intérêt certain dans le sens que c'est un bon reflet du comportement dans le temps d'un phénomène périodique biologique. Cependant son emploi nécessite de vérifier des hypothèses complémentaires pour s'assurer de sa validité devant une expertise statistique. Nous montrerons les principales. En outre il semble que ce modèle demande une certaine adaptation comme le montre par exemple les variabilités dans la phase que l'on peut constater dans les phénomènes biologiques rythmiques.

The choice of the period is a problematic in the field of the analysis of rhythms which is not yet sufficiently formalized in the sense that it was often postulated that the period is known and more precisely in the case of the circadian rhythms. We propose some methods which have a great reliability in the determination of the period and consequently can allow to characterize the parameters of the rhythmic phenomena (amplitude, phase, rhythmic level) with more precision. Traditional "cosine» modeling is always an unquestionable interest in the sense that it is a good reflect of the behavior of a biological periodic phenomenon in the course of time. However its employment requires to check complementary assumptions of validity in front of a statistical expertise. We will show the main ones. On the other hand it seems that this model requires a certain adaptation as it shows for example in the variabilities of the phase that one can notice in the behaviour of the biological rhythmic phenomena.