Le séminaire de l’unité MIAT est un endroit d’échanges scientifiques et techniques entre les membre de l’unité et des experts en mathématiques, informatique, agro-écosystèmes, bioinformatique, etc.

Les présentations peuvent être sur des travaux en cours, des projets finalisés hautement spécialisés ou à valeur plus éducative / informationnelle. Les aspects mis en avant peuvent être d’ordre méthodologique ou applicatif.

Les présentations peuvent être en français ou en anglais pour une durée d’une heure (45min + questions).

Sauf contre-indication, les séminaires ont lieu dans la salle de séminaire MIAT à 11h le mardi.

Évènements à venir

2026

juin

16 juin 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Using artificial intelligence to monitor live fuel moisture content across France, based on a high-resolution land surface analysis
Yann Baehr
Live Fuel Moisture Content (LFMC) is one of the most critical variables for understanding fire dynamics, particularly within forest environments. This study intends to develop a daily LFMC indicator to support operational fire danger management services in France. >>
23 juin 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Séminaire interne : les papiers de l'été
30 juin 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
A versatile multi-components mixed model for bacterial-Genome Wide association studies
Arthur Frouin
Genome-wide Association Studies (GWAS) have played a crucial role in uncovering the genetics underlying complex human traits. Recently, there has been considerable interest in adapting GWAS-like methodologies to investigate pathogenic bacteria. >>

juillet

07 juil. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
A paper : Nonstationary Spatial Process Models with Spatially Varying Covariance Kernels - and its wonderful R package : GeoNonStat
Sébastieng Coube-Sisqueille

septembre

01 sept. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Créneau disponible
08 sept. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Créneau disponible
15 sept. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
AG : stages et IB
22 sept. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Créneau disponible
29 sept. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Présentation des projets ANR

octobre

06 oct. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Créneau disponible
13 oct. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Séminaire interne : plateforme RECORD
20 oct. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Créneau disponible
27 oct. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Titre à venir
Kristoffer Sahlin
Malgré mes relances répétées et la date qui se rapproche, l’orateur n’a pas encore envoyé le résumé et le titre de sa présentation `O´ >>

novembre

24 nov. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
AG : animation interne

décembre

08 déc. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
AG : présentation des profils à faire remonter

Évènements passés

2026

juin

09 juin 2026 - 08:35 am - 12:25 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Journée des stagiaires
Un des rares Mardi midi où je peux boire sans subir de regard désapprobateur de la part de ma hiérarchie. Programme Heure de passage Nom Prénom Encadrant.e principal.e Sujet 8h35 TAMANI Tiziri Benjamin L. >>
02 juin 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
[Axe OpTeam] Résolution du problème d'affectation quadratique
Le problème d’affectation quadratique a été proposé à la fin des années 50 pour modéliser des problèmes de localisation d’activités. Il est emblématique de la classe des problèmes NP-difficiles, tandis que le problème d’affectation linéaire est lui bien résolu en temps polynomial. >>

mai

26 mai 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
My friend the LLM: just a human like any other? / Semi-automated agri-food chain modeling from scientific monitoring data: the case of prospective benefit-risk analysis of the insect-based biowaste valorization chain
Patrick Taillandier / Joachim Galy et Stéphane Couture
My friend the LLM: just a human like any other? LLMs for simulating human behaviour. Semi-automated agri-food chain modeling from scientific monitoring data: the case of prospective benefit-risk analysis of the insect-based biowaste valorization chain >>
19 mai 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , En visio Séminaire MIAT
Learning Biological Regulatory Networks from Time Series with LFIT and Application to Phytoplankton
Maxime Folschette
Biological Regulatory Networks (BRNs) are interesting for simulation, validation and prediction of biological behaviors. However, from the growing set of available data, it is necessary to build such BRNs beforehand. Given the size of the data, automatic machine learning approaches are handy. >>
12 mai 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
PCA of probability measures
Erell Gachon
In this talk, we will see how to apply Principal Component Analysis (PCA) to data that come in the form of probability measures rather than standard vectors. A common strategy is to embed the probability measures into a suitable space where PCA can be applied. >>
05 mai 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Graph analysis of protein conformational dynamics
Patrick Senet
We can now predict protein structures with remarkable accuracy from their amino acid sequences using deep learning. Yet proteins are not static objects—they explore rich and dynamic conformational ensembles. How temperature and mutations reshape these ensembles remains largely unknown. >>

avril

28 avr. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
How to Flatten the Curve: Should We Communicate on Incidence or Prevalence to Encourage Self-Isolation?
Hugo Martin
In this talk, I will first present an ODE model of an infectious disease coupled with self-isolation. People are assumed to compare payoffs to both strategies (isolation or not) once they learn they are infected, on a game theory basis. >>
14 avr. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Learning Error Functions with Interpretable Compositional Networks
Florian Richoux
In Constraint Programming, constraints are usually represented as predicates allowing or forbidding combinations of values. However, some algorithms can exploit a finer representation: error functions. By associating a function to each constraint type to evaluate the quality of an assignment, it extends the expressiveness of regular Constraint Satisfaction Problem/Constrained Optimization Problem formalisms. >>
07 avr. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Présentation des projets ANR
Tels les corsaires d’antan hissant les voiles dans la baie de Saint Malo pour ramener doublons, émeraudes, perles, et rubis des mers lointaines, nos chercheurs et chercheuses bravent sans peur les gouffres amers de la machine administrative dans l’espoir de ramener bourses, crédits ou cartes graphiques. >>

mars

31 mars 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Towards a phylo-k-mer meta-index and classifier for virus emergence detection
Benjamin Linard
>>
24 mars 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Simulations physarum, biologie spéculative ?
Étienne Jacob
Un algorithme de simulation de physarum polycephalum est détourné à des fins artistiques ou ludiques par les personnes pratiquant de l’art procédural. Il en résulte une grande variété de comportements d’allure organique, qui peuvent interroger sur de potentielles modélisations ou organismes correspondant à ce genre de comportements. >>
17 mars 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Modelling molecular mechanisms at cellular and multicellular scales with multilayer networks
Rémi Trimbour
Multicellular organisms require precise coordination across many cell types. A cell’s identity arises from the interplay of multiple molecular layers that collectively determine its state and function. Recent advances in single-cell sequencing enable the profiling of these “omics” modalities at the single-cell resolution. >>
10 mars 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Algorithmes exploratoires pour la frugalité par la parcimonie
Mimoun Mohamed
La parcimonie, qui se caractérise par un faible nombre de composantes non nulles, est une propriété essentielle dans des domaines tels que le traitement du signal, l’apprentissage automatique, les statistiques et la compression de données. >>

février

17 févr. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Clustering dans un modèle de graphe aléatoire à positions latentes
Antoine Channarond
Clustering dans un modèle de graphe aléatoire à positions latentes On dispose d’un réseau d’interactions, c’est-à dire d’un ensemble d’individus (noeuds du graphe), et l’ensemble de leurs interactions inter-individuelles (les arêtes du graphe). >>
10 févr. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
HCÉRES
Événement stressant ayant tout de même selon moi le mérite de faire un séminaire de moins à organiser >>
03 févr. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Estimating Marginal Likelihoods in Likelihood-Free Inference via Neural Density Estimation
Jean-Michel Marin
The marginal likelihood, or evidence, plays a central role in Bayesian model selection, but remains notoriously difficult to estimate in likelihood-free settings. In the context of Simulation-Based Inference (SBI) methods, neural density estimators offer powerful tools to approximate posteriors but typically lack evidence estimates. >>

janvier

27 janv. 2026 - 10:50 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Répétition HCÉRES
10h50 - 11h02 exposé scientifique Thomas 11h02 - 11h14 exposé scientifique Céline 11h14 - 11h26 exposé scientifique Sandra 11h26 - 11h38 exposé scientifique Meritxell 11h38 - 12h : échanges globaux sur les présentations >>
20 janv. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Mécanismes et modélisation des influences sociales en comportements alimentaires
Nicolas Darcel
Nicolas Darcel présentera des travaux qui combinent éthologie humaine, apprentissage social, sociologie des réseaux, fouille de graphes et modélisation comportementale, pour décrypter les effets des influences sociales sur les choix alimentaires. >>
13 janv. 2026 - 10:30 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Répétition HCÉRES
10h30 - 10h50 exposé SaAB 10h50 - 11h10 exposé RECORD 11h10 - 11h30 exposé plateforme bioinfo genotoul 11h30 - 11h50 exposé scientifique Benjamin L. 11h50 - 12h : échanges globaux sur les présentations >>
06 janv. 2026 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Modélisation hydrologique et impact du changement climatique, dans un contexte lié à la gestion de l’eau à l’échelle des bassins versants
Guillaume Thirel
Guillaume Thirel est hydrologue du département AQUA d’INRAE, affecté au Centre d’Etudes Spatiales de la BIOsphère (CESBIO) à Toulouse. La modélisation hydrologique permet de représenter et de simuler les flux en eau à l’échelle des bassins versants pour mieux comprendre et anticiper leur évolution. >>

2025

décembre

16 déc. 2025 - 09:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire : AG
09 déc. 2025 - 09:00 am - 05:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Journée des doctorants
Programme 9h00 - 9h20 Mathieu Valdeyron Méthodes computationnelles pour des modèles de semi-Markov cachés avec effets mixtes - applications à des modèles de ramification de plantes Encadrant(s)s : Sandra Plancade, Jean-Baptiste Durand, Nathalie Peyrard Année : 2 9h20 - 9h35 Mathis Campredon >>
02 déc. 2025 - 09:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire : Atelier RSE

novembre

25 nov. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Hidden semi-Markov models with inhomogeneous state dwell-time distributions
Jan-Ole Koslik (Université de Bielefeld)
Hidden Markov models are powerful tools for analysing time series data that depend on underlying but unobserved states. Owing to their flexible hierarchical framework, which separates the noisy observation process from the unobserved state process, they have gained prominence across numerous empirical disciplines. >>
18 nov. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Expliquer la prise de décision d'un agent d'apprentissage par renforcement
Léo Saulières
L’omniprésence des modèles d’IA dans notre vie quotidienne a conduit au développement du domaine de l’IA explicable (XAI) afin de répondre au besoin d’explications sur les résultats des modèles opaques. Ce besoin a récemment été mis en évidence par diverses institutions, telles que l’ “AI Act” de la Commission européenne, qui stipule une exigence de transparence en fonction du risque associé au domaine d’application du modèle. >>
04 nov. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Animer un groupe de manière conviviale, efficace et respectueuse de tou·te·s (dans le cadre de la recherche scientifique).
Sandra Plancade (séminaire interne)
Cette présentation est dérivée de la formation “Animer un collectif de manière conviviale, horizontale et efficace” proposée dans le cadre du Camp Climat à Ramonville en 2022. Cette formation visait l’animation de collectifs militants et organisés de manière horizontale (ce qui peut être assez loin du contexte de l’INRAe :)), mais beaucoup de points entraient en résonance avec l’animation de groupes de recherche (projet, collaboration scientifique, etc). >>

octobre

14 oct. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , distanciel Séminaire MIAT
Causal Modelling for Environmental Epidemiology
Marco Scutari (IDSIA, Suisse)
The assumption that data are independent and identically distributed samples from a single underlying population is pervasive in statistical and machine learning modelling. However, most real-world data do not satisfy this assumption. >>

septembre

30 sept. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Évaluer les différences entre des groupes d'événements extrêmes — Avec applications aux données environnementales et financières
Thomas Opitz (BioSP, INRAE)
Évaluer des différences significatives entre deux échantillons indépendants est délicat lorsque l’intérêt porte sur les événements extrêmes et que la distribution des données présente des queues lourdes. Si l’analyse de la variance (ANOVA) est utile pour étudier les différences de moyennes, elle n’est pas adaptée à la comparaison des comportements en queue, en particulier lorsque les moyennes n’existent pas ou que l’estimation empirique des moyennes ou des moments d’ordre supérieur n’est pas consistante. >>
23 sept. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Monitoring Environement From Space, MAPS Team CESBIO
Mathieu Fauvel (CESBIO)
Abstract: In this presentation, I will provide a brief overview of the machine learning research conducted at the CESBIO laboratory, with a particular focus on the activities of the MAPS team on the analysis of multi-modal satellite image time series. >>
16 sept. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Séminaire interne
09 sept. 2025 - 11:00 am - 12:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Assemblage de génomes auto-tétraploïdes de plantes fourragères : luzerne et dactyle
Christophe Klopp (séminaire interne)
Résumé : Dans le cadre du PEPR Agroécologie et numérique, au sein programme BReIF, nous avons mis en place une plate-forme de service pour aider les biologistes à assembler, annoter des génomes et construire des pangénomes pour leurs espèces d’intérêt. >>

juillet

11 juil. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Partenariat et valorisation : outils, acteurs et offre de service aux unités de recherche.
Manon Ruffini (INRAE, Mathnum)
Résumé : L’innovation et la valorisation sont l’une des priorités structurantes d’INRAE 2030, notamment dans les domaines transversaux que sont l’algorithmique, le développement logiciel, la science des données et les outils numériques en général. >>

juin

27 juin 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Frontiers to the learning (and clustering) of Hidden Markov Models
Zacharie Naulet (INRAE, MaIAGE)
Résumé : Hidden Markov models (HMMs) are flexible tools for clustering dependent data coming from unknown populations, allowing nonparametric identifiability of the population densities when the data is « truly » dependent. >>
20 juin 2025 - 09:00 am - 12:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Journée des stagiaires
Programme >>
06 juin 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
An Efficient and Effective Generic Agglomerative Hierarchical Clustering Approach
Julien Ah-Pine (LIMOS) (en distanciel)
Résumé : We introduce an agglomerative hierarchical clustering (AHC) framework which is generic, efficient and effective. Our approach embeds a sub-family of Lance-Williams (LW) clus- terings and relies on inner-products instead of squared Euclidean distances. >>

mai

26 mai 2025 - 1:30 pm - 2:30 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Explaining the decision-making of a reinforcement learning agent
Léo Saulieres (UPS Toulouse)
Résumé: The omnipresence of AI models in our everyday lives has led to the development of the domain of eXplainable AI (XAI) in order to address the need for explanations of model outputs. >>
23 mai 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Reinforcement Learning for Cooperative AI
Mert Celikcok (Delft University of Technology)
Résumé: Reinforcement learning (RL)—both single- and multi-agent—now underpins much of cooperative AI, whose aim is to create agents that can collaborate with humans and with one another in open-ended tasks. This talk begins with a concise overview of the field and my prior work, then turns to two current research thrusts: (1) multi-agent RL for human–AI cooperation and (2) model-based RL in complex stochastic processes with transformers and variational flow matching. >>
19 mai 2025 - 1:30 pm - 2:30 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Enforcing Action Similarity in Reinforcement Learning
Jakub Łyskawa (Warsaw University of Technology)
Résumé: How to make a robot learn to move? In this presentation, I show the challenges of designing a good exploration approach for reinforcement learning environments representing physical systems, such as robots. >>

avril

11 avr. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
SOAK: Same/Other/All K-fold cross-validation for estimating similarity of patterns in data subsets
Toby Dylan Hocking (Université de Sherbrooke)
Abstract: In many real-world applications of machine learning, we are interested to know if it is possible to train on the data that we have gathered so far, and obtain accurate predictions on a new test data subset that is qualitatively different in some respect (time period, geographic region, etc). >>
04 avr. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Communiquer avec SIWAA via une API web, un exemple de pilotage à distance de simulations mis en oeuvre sur le projet CarboSeq.
Nathalie Rousse (Séminaire interne)
Résumé : La plateforme SIWAA (Workbench for Agroecosystems SImulations and Analytics) de l’équipe RECORD propose l’accès à des outils de simulation, de calibration de modèles, et plus généralement de traitement de données pour l’étude des agro-écosystèmes. >>

mars

28 mars 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
La détection des liens de causalités : de la modélisation globale aux ondelettes causales
Sylvain Mangiarotti (OMP-CESBIO)
Résumé: Dans cette présentation, on se propose d’étudier la possibilité de remonter aux relations causales ayant servies à générer un jeu de données. Plus précisément, on s’intéressera à des relations causales au sens fort (générées par des relations déterministes) mais non triviales (dynamiques chaotiques obtenues par des équations aux dérivées ordinaires ou stochastiques) dans des contextes de couplages forts ou faibles donnant lieu à des niveaux de corrélations très variables. >>
21 mars 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Multichain Hidden Markov and semi-Markov Models: formalization, inference and applications.
Nathalie Peyrard et Sandra Plancade (séminaire interne)
Résumé : Hidden Markov Models and Hidden Semi-Markov Models are very popular statistical models for the study of dynamical process which cannot be observed directly. In several applications, in particular when space is involved, the hidden chain and the observed times series are actually multidimensional with structured dependencies between the variables at time t and the variables at time t+1. >>
14 mars 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Jeux sérieux en agriculture : diversité de mobilisation et de recherches, démarche de conception et liens à la modélisation
Myriam Grillot (INRAE-AGIR)
Résumé: Les jeux sérieux sont utilisés dans une grande diversité de situations, aux contextes et besoins divers. Dans le domaine de l’agriculture, ils sont notamment identifiés comme outils d’aide à la décision et/ou participant à l’innovation et transformation des systèmes. >>

février

14 févr. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Analyse de formes, méthodes à noyaux et IMODAL
Benjamin Charlier (séminaire interne)
Résumé : Cet exposé présentera des techniques développées pour l’analyse de formes : géométrisation du problème pour la modélisation, utilisation des espaces à noyaux pour la création d’algorithmes et l’étude de leurs propriétés, ainsi que le développement de méthodes de calcul parallèle pour l’instanciation sur des problèmes réels. >>
07 févr. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Eco-evolutionary cycles in a multi-type predator-prey system
Manon Costa (IMT)
Résumé: In this talk, we present and study a model for two populations with a predator-prey interaction, where each population is composed of two types of individuals, denoted by 0 and 1, such that predators of a given type thrive in the presence of similar prey of type, while preys of a given type are more likely to survive in the presence of predators of the different type. >>

janvier

31 janv. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
snoBoard, un catalogue de modifications guidées par des petits ARN
Philippe Bordron et Julien Touchais (séminaire interne)
Résumé : L’épitranscriptomique est à la transcriptomique ce que l’épigénomique est à la génomique : l’étude des modifications de l’ARN. Près de 170 modifications des ARN sont aujourd’hui répertoriées. snoBoard est un catalogue qui a pour objectif de répertorier certaines de ces modifications qui sont guidées par des petits ARN non codants. >>
24 janv. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
G+E copula mixed-model to improve the genetic selection
Tom Rohmer (INRAE, GenPhySE)
Résumé: In animal genetics, linear mixed models are used to address genetic and environmental effects (referred as G+E model). Variance components are often estimated using the restricted maximum likelihood (REML) approach, using normality assumptions. >>
17 janv. 2025 - 09:00 am - 03:00 pm , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Journée des doctorants
Programme >>
10 janv. 2025 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Metabolic Modeling of plankton for assessing the biogeography and biogeochemistry of the global ocean
Damien Eveillard (Université de Nantes)

2024

décembre

06 déc. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , distanciel Séminaire MIAT
De la sémantique distributionnelle aux assistants conversationnels : l'histoire des modèles de langue
Arnaud Ferre (INRAE MaIAGE)
Résumé: Cette présentation retracera l’évolution des modèles de langue, depuis les premières hypothèses linguistiques jusqu’aux avancées majeures apportées par l’apprentissage neuronal profond (deep learning). Nous explorerons comment ces progrès ont transformé la modélisation des langues naturelles. >>

novembre

29 nov. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , distanciel Séminaire MIAT
La robotique de terrain pour l'agriculture et l'environnement
Johann Laconte (INRAE-TSCF)
Résumé : Qu’est-ce qu’un robot et comment navigue-t-il dans le monde réel ? Cette présentation introduit ce que les robots peuvent accomplir dans des conditions de terrain, en utilisant des exemples d’environnements difficiles comme les tempêtes de neige et les forêts subarctiques. >>
22 nov. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Viabilité de la gestion forestière en contexte d’incertitude
Clémence Labarre (INRAE, UMR ISPA)
Résumé : Face aux incertitudes croissantes dues au changement climatique, aux crises biotiques et aux attentes de préservation, la durabilité des forêts gérées est au coeur des préocupations. Ce séminaire propose une réflexion sur son évaluation à travers la théorie de la viabilité. >>
15 nov. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Sélection de variables par approximation de la norme L0 dans un modèle de Poisson log-normal
Togo Jean Yves KIOYE (UMRF, INRAE)
Résumé : Les méthodes de sélection de variables sont nécessaires en modélisation statistique pour identifier et inclure uniquement les prédicteurs les plus pertinents, facilitant ainsi l’interprétabilité du modèle. Ces méthodes sont généralement utilisées dans les modèles de régression, comme c’est le cas dans ce travail pour le modèle de Poisson Log-Normal (PLN, Chiquet et al. >>
08 nov. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Modélisation spatio-temporelle d’espèces à partir de données opportunistes (ou issues d'échantillonnage hétérogène) : intérêt de l’approche mécanistico-statistique
Emily Walker (INRAE, BioSP)
Résumé : Dans le contexte de la modélisation de distribution spatiale (ou spatio-temporelle) d’espèces en écologie, l’utilisation de données opportunistes ou issues de la science participative présente l’avantage d’un grand nombre de données avec une couverture spatio-temporelle inégalable comparée aux données collectées par les scientifiques seuls. >>

octobre

18 oct. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Processus Gaussiens Non-Stationnaires: Une approche bayésienne, des problèmes computationnels. un package R, des conclusions pratiques
Sébastien Coube (Séminaire interne équipe Scydin)
04 oct. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Évaluation des méthodes d’inférence de réseaux de gènes sur le réseau connu et reconstruit de Bacillus subtilis
Vincent Rocher (MIAT)
Résumé : Les méthodes d’inférence des réseaux de régulation de gènes (GRN) visent à identifier les régulations entre gènes à partir de données expérimentales. Cependant, la plupart des évaluations se basent sur des données simulées ou partielles. >>

septembre

27 sept. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
EDEN, le dispositif de formation des encadrants et doctorants d’INRAE
Frederick Garcia
Résumé: L’encadrement de doctorants est un processus complexe où activité de recherche, connaissances et individus sont étroitement liés dans un système d’interaction évolutif entre doctorant et encadrant(s). Nous décrivons ici le dispositif EDEN (École des doctorants et encadrants de l’Inrae) qui a l’originalité de s’adresser aux binômes doctorant-encadrant(s), en présentant nos objectifs de formation et notre posture pédagogique d’accompagnement de la réflexivité du binôme. >>
20 sept. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
De postdoctorant à ingénieur de recherche en IA
Samuel Buchet (Séminaire interne, équipe SaAB)
Fraichement recruté sur le poste d’ingénieur de recherche en intelligence artificielle dans l’équipe SaAB, cette présentation me permet de faire un tour de mes contributions passées en thèse et postdoctorat autour de l’intelligence artificielle (optimisation discrète, machine et deep learning, vérification formelle. >>
13 sept. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Plan Ecophyto (plan national de réduction des pesticides) : bilan et perspectives
Jean-Noël Aubertot (INRAE, AGIR)
Résumé: L’objectif de la présentation est de dresser un bilan synoptique des actions mises en œuvre depuis la mise en place du plan national Ecophyto en 2008 et de dresser des perspectives. >>

juin

21 juin 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
SIMPLE: coupler simulation informatique et réalité virtuelle pour une nouvelle approche de l'éducation au développement durable
Arthur Brugière (IRD)
Résumé: Le projet SIMPLE (2023-2027, https://project-simple.eu), porté par l’IRD avec l’Université de Can Tho (Vietnam) et le NSTDA (Thaïlande), a pour objectif d’explorer les possibilités qu’offrent des approches pédagogiques intégrant la réalité virtuelle pour permettre de mieux sensibiliser les élèves du secondaires aux problématiques environnementales et de développement durable. >>
14 juin 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Demi-journée des stagiaires
Programme : 9h15 - 9h30 : Julien Guidihounme, Simplified pangenome graph traversals with PSSM scoring : search for genomic differentials Encadrants : Benjamin Linard et Simon de Givry 9h30 - 9h45 : Han Phan, Intelligence artificielle et maladies génétiques >>
07 juin 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pan1c : a Snakemake workflow for creating chromosome-level pangenomes
Alexis Mergez et Didier Laborie (Séminaire interne Plateforme Bioinfo)
Résumé : Genomes vary between individuals. Studying these differences allows for the discovery of specific traits of interest and enables the selection of plants and animals based on these traits. To search for variations, individual sequences are aligned to a reference genome. >>

mai

31 mai 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Classification with Graph-Based Methods
Myriam Bontonou (ENS Lyon)
Résumé : Graphs, concise representations of relationships between entities, are widely used in various fields such as vision, chemistry, and biology. This talk focuses on using graph neural networks for supervised classification of signals sharing a common graph structure. >>
30 mai 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
A bird's-eye view on Adaptivity Gaps: What? Why? How?
Debashmita Poddar
Séminaire à 10h30 Résumé : The influence maximization (IM) problem is a discrete optimization problem of selecting the k most influential nodes in a network, and has ample applications ranging from viral marketing to outbreak detection. >>
24 mai 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Learning to solve real-world puzzles: from Sudoku to protein design
Marianne Defresne
Séminaire à 13h30. Résumé : Real-life decision making often involves reasoning on ill-defined problems, where exact constraints or parameters (such as costs) are unknown. The goal of neuro-symbolic (NeSy) AI is to automatize the definition of problem parameters by using Deep Learning to extract knowledge out of the environment. >>
17 mai 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Méthodes d'apprentissage pour des problèmes d'inférence en géosciences
Nicolas Lafon
Résumé: Les données exploitées en géosciences présentent des caractéristiques spécifiques. En particulier, les phénomènes géophysiques sont intrinsèquement régis par des lois et des principes physiques. De plus, des concepts statistiques spécifiques peuvent apparaître. >>
06 mai 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
HyperSBINN: A Hypernetwork-Enhanced System Biology-Informed Neural Network for Efficient Drug Cardiosafety Assessment
Inass Soukarieh
Séminaire à 13h30. Résumé : Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have proven effective for solving partial differential equations (PDEs) across scientific domains. However, standard PINNs deal with a single PDE parameterization, limiting their ability to evaluate solutions across multiple parameter sets. >>
03 mai 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Algorithmes d'apprentissage pour la reconstruction en microscopie à fluorescence
Valentin Debarnot (University of Basel)
Résumé: Dans cette présentation, je présenterai différents aspects qui limitent la résolution en microscopie à fluorescence. Après avoir défini ces problèmes dans un formalisme de problème inverse, j’introduirai différents outils qui nous ont permis d’atténuer certaines limitations, et je discuterais différentes pistes de recherche possibles pour prendre en compte les limitations restantes. >>

avril

29 avr. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Processus Gaussiens Non-Stationnaires : Une approche bayésienne, des problèmes computationnels, un package R, des conclusions pratiques
Sébastien Coube
Séminaire à 13h30. Résumé : La présentation commence par une introduction douce sur les géostatistiques, puis poursuit en montrant comment y ajouter de la nonstationarité. Une architecture de modèle interprétable et régulée, en poupées Russes, est présentée, ainsi qu"une stratégie computationnelle ad hoc. >>
26 avr. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Kernel Methods for Geometric Data
Benjamin Charlier (Université de Montpellier)
Résumé : This talk presents some applications of the KeOps library in utilizing kernel methods for the analysis of large geometric dataset, such as meshes or 3D point clouds (containing up to 10 millions of points) with acquired features. >>
05 avr. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Bioinformatic analysis and modeling of Influenza A H5/H7 Polymerase errors to predict high risk forms.
Aldair Martinez (Séminaire interne)
Résumé: Avian Influenza viruses AIV can be distinguished in two groups, Low Pathogenic Avian Influenza Viruses LPAV, and High Pathogenic Avian Influenza Viruses (HPAIV). While LPAIV cause only mild symptoms and a low lethality in poultry, HPAIV causes a systemic infection with high lethality rates and an extended tropism. >>

mars

29 mars 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Development, deployment and execution of simulation workflows to study the impact of climate change on dairy farms
Patrick Chabrier (séminaire interne Record)
Résumé : Like in the REDELAC project whose objective is to assess the impact of the future climate and to anticipate the adaptive evolution of dairy farms in the Pays de Fougères, located in the Brittany region of France, virtual scientific experiments are involved and they rely on the collaborative development of workflows of simulations on appropriate computing resources. >>
22 mars 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Étudier l'adaptation des arbres par la phénologie. Idée de projet combinant la génomique interannuelle et intraspécifique + Une étude de génétique des systèmes de la réponse du maïs à la sécheresse.
Harold Durufle (BioForA-Val-de-Loire) et Marie-Laure Martin (IPS2 et MIA Paris-Saclay)
Résumé: (10:30-11:00) Harold Durufle (BioForA-Val-de-Loire) Je souhaite vous présenter une idée de projet de recherche que j’ai soumis cette année. Il vise à découvrir les processus sous-jacents de la phénologie des arbres et ainsi prédire leurs adaptations. >>
15 mars 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
AI Applications in Diverse Fields for Aerospace Development
Nicolas Drougard (ISAE-SUPAERO)
Résumé : The challenges of aerospace development are driving innovation in AI across diverse fields. Automatic decision-making is crucial not just for aerospace systems themselves, but also for their seamless interaction with human operators. >>
08 mars 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Selective inference after convex clustering with $ll_1$ penalization
Cathy Maugis-Rabusseau (IMT/INSA Toulouse)
Résumé: Classical inference methods fail when applied to data-driven test hypotheses. Selective inference is particularly relevant post-clustering, typically when testing a difference in mean between two clusters. Thus, dedicated methodologies are required to obtain statistical guarantees for these selective inference problems. >>
01 mars 2024 - 10:30 am - 11:30 am , distanciel Séminaire MIAT
Introduction au RL et aux bandits multi-armés
Emmanuelle Claeys (IRIT)
Résumé : Dans cet exposé nous présenterons l’intérêt des modèles de bandits dans les problématiques de RL (gestion de l’exploration/exploitation) ainsi que dans un exemple industriel. Nous ferons une introduction aux algorithmes Policy, Value Iteration et Q-learning puis nous présenterons comment les modèles de bandits permettent de limiter le coût de l’exploration en présentant des garanties théoriques. >>

février

09 févr. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Robotique et agriculture, De la nécessaire adaptabilité des robots pour contribuer à la transition écologique de l'agriculture
Roland Lenain (INRAE,TSCF, ROMEA)
Résumé: Les robots mobiles ont connu de nombreux progrès, leur permettant d’évoluer de façon autonome dans des milieux peu structurés. Ils permettent aujourd’hui d’automatiser un certain nombre de tâches, apportant de possibles réponses à la difficulté de recrutement dans le domaine agricole. >>
02 févr. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire

janvier

26 janv. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Scidyn et les PEPR (Séminaire interne)
Stéphane Couture, Nathalie Peyrard, Régis Sabbadin
Résumé: Le contexte de la recherche en France évolue, avec la mise en place des stratégies d’accélération de France 2030, dont sont notamment issus les Programmes et Equipements Prioritaires de Recherche (PEPR). >>
19 janv. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Interactions entre agriculture, biodiversité et société : constructions sociales et négociations territoriales
Cécile Barnaud (Dynafor)
Résumé: Cécile Barnaud nous parlera de ses travaux de recherche sur les mécanismes de collaboration et de négociation pour la gestion des ressources naturelles et des territoires. Elle s’intéresse en particulier à la façon dont l’interface entre agriculture, biodiversité et société est socialement construite et négociée à l’échelle des territoires, au sein d’interactions sociales entre des acteurs aux intérêts et valeurs contrastés, dans le cadre de relations de pouvoir souvent asymétriques. >>
12 janv. 2024 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pest detection from a biology-informed inverse problem and pheromone sensors
Thibault Malou (INRAE, MaIAGE)
Résumé : One third of the annual world’s crop production is directly or indirectly damaged by insects. Early detection of invasive insect pests is key for optimal treatment before infestation. Existing detection devices are based on pheromone traps: attracting pheromones are released to lure insects into the traps, with the number of captures indicating the population levels. >>

2023

décembre

15 déc. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (soutenance de thèse)
08 déc. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Journée des doctorants
Programme >>
01 déc. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Réseaux de neurones pour graphe pour la prédiction de phénotype
Céline Brouard
Résumé: Dans cette présentation, je parlerai du problème de prédiction de phénotype à partir de données d’expression de gènes, pour lequel beaucoup de méthodes d’apprentissage ont été utilisées. En particulier, les réseaux de neurones pour graphe (GNN) ont été mentionnés à plusieurs reprises comme un bon candidat pour ce problème de prédiction car ils permettent d’intégrer des informations sur la régulation ou la co-expression des gènes grâce à l’utilisation d’un réseau de gènes. >>

novembre

24 nov. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
SK8 : Un service institutionnel de gestion et d’hébergement d’applications Shiny
Elise Maigné (INRAE, MIAT)
Résumé : Des besoins d’hébergement d’applications R Shiny ont émergé au sein du CATI IMOTEP et plus largement parmi différentes unités de recherche INRAE (en particulier au sein des départements MathNum, SA et SPE). >>
17 nov. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data
Noslen Hernandez Gonzalez (INP Toulouse)
Resumé: Using a new probabilistic approach we model the relationship between sequences of auditory stimuli generated by stochastic chains and the electroencephalographic (EEG) data acquired while 19 participants were exposed to those stimuli. >>
10 nov. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , distanciel Séminaire MIAT
Partially Observable Stochastic Games — An Introduction to Plan-Time Dynamic Programming
Jilles S. Dibangoye (University of Groningen)
Résumé: In our daily lives, we interact with others and make decisions that impact not only us but also those around us. It is important to recognize that these decisions can have both immediate and long-term consequences. >>

octobre

20 oct. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , distanciel Séminaire MIAT
Exploring pleiotropy at variant and gene-level by using adapted meta-analysis approaches.
Pierre-Emmanuel Sugier (Université de Pau)
Résumé : One major finding from genome-wide association studies (GWAS) era is that pleiotropy – that occurs when one gene influence two or more unrelated traits - is a widespread phenomenon in human complex traits. >>
13 oct. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Symway : aider les biologistes à trouver les voix métaboliques d'une nouvelle symbiose rhizobienne chez les légumineuses
Christophe Klopp (Séminaire interne, plateforme Bioinfo)
Résumé : La plate-forme bioinfo genotoul accompagne des équipes de recherche dans leurs projets en réalisant du traitement de séquences et en leur mettant à disposition des résultats leur permettant d’extraire de connaissances scientifiques. >>
06 oct. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
L’information génétique au service de la gestion et conservation des écosystèmes aquatiques
Natacha Nikolic (ECOBIOP, INRAE)
Résumé : L’information contenue dans le matériel génétique des organismes aquatiques est de plus en plus utilisée pour répondre à des questions essentielles en gestion et conservation des écosystèmes aquatiques. En m’appuyant sur des travaux issus de différentes disciplines (génétique des populations, paléogénétique, ADN environnemental), nous discuterons de leurs avantages et inconvénients pour la gestion des populations aquatiques. >>

septembre

29 sept. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Ma vie de DU à MIAT - Quelques éléments factuels, quelques éléments d'introspection
Sylvain Jasson
22 sept. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Restauration de séquences d'activités des cervidés à partir de données d'accélérométrie par des modèles de semi-markov cachés
Sandra Plancade (séminaire interne, équipe SCIDYN)
Résumé : Dans cette présentation, je vous parlerai d’un travail en cours avec des éthologues du CEFS (centre d’étude de la faune sauvage), en collaboration avec Nathalie Peyrard. Nous travaillons sur des données collectées sur des chevreuils, pour lesquels nous disposons simultanément de séquences d’activités (course, alimentation, etc) extraites de vidéos, et de données d’accélérométrie (mesures de l’accélération instantanée en trois dimensions par un collier). >>
15 sept. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Robust Quasi Monte Carlo
David Métivier (MISTEA, INRAE Montpellier)
Résumé : Given a simulation budget of N points to calculate an expectation/integral, and some confidence level, what is the optimal confidence interval one can build? For which estimator? The classic Monte Carlo method builds intervals of size proportional to the inverse squared root of N and of the confidence level. >>
08 sept. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Variant calling from sequencing data in the Human Pangenome Reference Consortium
Jean Monlong (Inserm Purpan)
Résumé : The human reference genome is one of the most widely used resources in biological research. It is the basis for studying the functional biology of the human genome, genetic variations and their implications in disease, evolutionary relationships between humans and other species, and countless other basic biological and clinical questions. >>

juin

30 juin 2023 - 10:30 am - 11:30 am , distanciel Séminaire MIAT
Multiscale and multi-physics digital twins: some examples of biomedical applications
Lorenzo Sala (MaIAGE, INRAE, Jouy-en-Josas)
Résumé : The multiscale and multi-physics nature of biological mechanisms calls for a truly interdisciplinary effort to devise effective techniques to analyze these complex phenomena. Specifically, numerous challenging issues arise when aiming to (I) set up a sound mathematical model, based on the biological and clinical literature; (II) develop new theoretical approaches and numerical methods; (III) design and implement flexible and efficient computational frameworks; (IV) verify, validate and account for uncertainties. >>
23 juin 2023 - 09:00 am - 12:15 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Matinée de séminaire des stagiaires
Programme : 9h-9h15 : Joséphine Martin, Méthodes à noyau pour l’analyse exploratoire de graphes Encadrants : Nathalie Vialaneix et Marie-Laure Martin (IPS2) 9h15-9h30 : Alexis Mergez, Deep learning for genome assembly error correction Encadrants : Raphaël Mourad et Matthias Zytnicki >>
16 juin 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Séminaire annulé (reporté au 15/09/23)
09 juin 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Towards explainable land cover mapping: a counterfactual-based strategy
Cassio Fraga-Dantas (Tetris, INRAE, Montpellier)
Résumé : Enhancing the interpretability of AI techniques is paramount for increasing their acceptability, especially in highly interdisciplinary fields such as remote sensing, in which scientists and practitioners with diverse backgrounds work together to monitor the Earth’s surface. >>
02 juin 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
[Créneau bloqué]

mai

26 mai 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Apprentissage par Renforcement et Auto-Organisation
Alain Dutech (Université de Nancy)
Résumé : L’apprentissage par renforcement occupe une part de plus en plus grande dans la société mais aussi dans les recherches en IA ou Apprentissage Automatique. Actuellement l’accent est mis sur les techniques d’apprentissage “profond”, présenté comme une solution à toutes les difficultés. >>
19 mai 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (pont de l'ascension)
12 mai 2023 - 10:30 am - 11:30 am , distanciel Séminaire MIAT
Problèmes méthodologiques liés à la méta-analyse et à son utilisation pour l’aide à la décision
David Makowski (MIA Paris-Saclay, INRAE)
Résumé : Depuis le milieu des années 90, la méta-analyse a connu un succès croissant. Cette approche statistique consiste à synthétiser un ensemble d’expérimentations - réalisées de manière indépendante dans des conditions variées - pour tester des hypothèses et estimer des paramètres dans le but de répondre à une ou plusieurs questions scientifiques, souvent à forts enjeux sociétaux. >>
05 mai 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)

avril

28 avr. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)
14 avr. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Séance annulée
07 avr. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Computational effector prediction and population genomic analysis of wheat infecting Parastagonospora nodorum
Darcy Jones (séminaire interne, équipe SaAB)
Résumé : Parastagonospora nodorum is a major necrotrophic pathogen of wheat, causing substantial yield and economic loss in Australia (estimated $100M AUD per annum). Robust management of the disease requires an in-depth understanding of both the molecular and evolutionary dynamics involved in infection and pathogen populations. >>

mars

31 mars 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Attention-based neural networks for population genetics
Théophile Sanchez (ETH Zurich)
Résumé : Artificial neural networks (ANNs) have recently offered new perspectives to solve inference problems from high dimensional data in numerous scientific fields, but it is yet unclear which architectures are the most suited to genomic data. >>
24 mars 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Weighted Socio-Ecological Multiplex Systems
Arnaud Dragicevic (CIRANO, Chulalongkorn University)
Résumé : Herein we study a weighted multilayered socio-ecological network system in sustainability, in which a policy reform is applied to one or more layers of the network. We investigate the knock-on effect from this reform and the influence of centrality of nodes in spreading the reform. >>
17 mars 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Changement climatique et travail scientifique : quantifier le coût environnemental de la recherche ?
Antoine Hardy (Sciences Po Bordeaux)
Résumé : Depuis novembre 2020, Antoine Hardy mène, dans le cadre d’une thèse de science politique, une enquête auprès de Labos 1point5, cette initiative qui vise à faire changer les pratiques de recherche au nom de l’urgence environnementale, notamment à travers le développement et la circulation d’un calculateur d’empreinte carbone. >>
10 mars 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Présentation de la nouvelle infrastructure de calcul de la plateforme GenoToul Bioinfo (5000 cœurs, 80TB de RAM, 4*GPU, +2PiB stockage parallèle)
Didier Laborie (séminaire interne plateforme bio-info)
Résumé : La plateforme Bioinfo GenoToul vient de faire l’acquisition d’une nouvelle infrastructure de calcul pour remplacer ses équipements vieillissants. Il s’agit d’un cluster de calcul fonctionnant à travers SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management) composé de : >>
03 mars 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)

février

24 févr. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)
17 févr. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Planta sapiens, Homo stupidus ?
Paco Calvo (Université de Murcie, Espagne)
Résumé : Cognitive science provides the means to make headway in the quest for plant intelligence. Contrary to common belief, plants are not merely acted upon; they rather take action autonomously according to their own needs. >>
10 févr. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Les nouvelles missions et activités de la plateforme RECORD
Ronan Trepos (séminaire interne, équipe Record)
Résumé : L’equipe RECORD vient de redéfinir, avec l’appui du département MathNum, les contours de son projet structurant autour de la modélisation et de la simulation des agroécosystèmes. Depuis 12 ans, l’equipe développe des outils génériques pour la modélisation et la simulation d’agroécosystèmes. >>
03 févr. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire : animation site web unité

janvier

27 janv. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Understanding cellular functions with Network Biology
Christine Brun (TAGC, Université Aix-Marseille)
Résumé : Je présenterai certains challenges de la biologie des réseaux. Je les illustrerai par nos travaux actuels d’analyse des réseaux d’interactions proteine-proteine et protéine-ARN sur: (i) les fonctions cellulaires des petits ORFs, (ii) les perturbations de réseaux dans les relations hôte-microbes, (iii) la prise de décision en signalisation. >>
20 janv. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Il était une fois…. un séminaire interne pour les petits et les grands
Patrick Taillandier (MIAT, séminaire interne SciDyn)
La recherche, c’est avant tout une affaire de personnes, de destins croisés, de succès et d’échecs. Au travers de ce séminaire, je vous propose de vous conter la petite histoire du projet RAC qui s’intéresse à la gestion des déchets au Vietnam. >>
13 janv. 2023 Evènement, Séminaire MIAT
Journée des doctorants 2023
Cliquer pour ouvrir le programme >>
PDF
06 janv. 2023 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pourquoi et comment démanteler l'IA et le numérique?
Romain Couillet (Université Grenoble-Alpes)
Résumé : La civilisation occidentale est engagée depuis 10,000 ans dans un processus technicien, aujourd’hui verrouillé par une ontologie naturaliste (cette vision du monde qui fait de la “nature” le grand supermarché de l’humanité) qui entraîne dans son sillon les dynamiques exponentielles des consumérisme, extractivisme et colonialisme. >>

2022

décembre

30 déc. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)
23 déc. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)
16 déc. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Contribution to the Application of Machine Learning in Real-Time Scenarios (Malware Detection, Industry 4.0, and Environmental Soft-Sensors)
Stanislav Vakaruk (Université de Madrid, visiteur à MIAT)
Résumé Machine Learning and Deep Learning methods can be applied in almost any field to solve some type of problem, usually requiring a labeled dataset (preferably large). In addition to the fact that these techniques or models learn to solve problems without explicit programming, they can solve them fast enough to be incorporated into a real-time solution. >>
09 déc. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Présentation du métaprogramme Xrisques
Stéphane Couture
Résumé Le Métaprogramme XRISQUES se propose d’étendre les recherches interdisciplinaires réalisées en risque spécifique à des situations de risques multiples dans un contexte de changements globaux. L’enjeu du Métaprogramme XRisques est de mieux comprendre les risques multiples pesant sur les systèmes agricoles, alimentaires et environnementaux, en particulier ceux plus spécifiques liés à la gestion des transitions ou soumis à des évolutions rapides. >>
02 déc. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
ASTERICS : une application web pour intégrer des données omiques
Elise Maigné et Nathalie Vialaneix (Séminaire interne SAaB)
Résumé Dans cette présentation, on vous parlera de l’application ASTERICS https://asterics.miat.inrae.fr (pour réaliser des analyses statistiques exploratoires et intégratives) ainsi que des solutions techniques que l’on a sélectionnées pour la développer et la déployer avec docker. >>

novembre

25 nov. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire
18 nov. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Eco-conception de procédés durables
Sophie Thiebaud-Roux et Pierre-Yves Pontalier (LCA, INRAE) [présentiel]
Résumé Le Laboratoire de chimie agro-industrielle est une unité de recherche qui travaille sur la valorisation de la biomasse végétale, principalement les coproduits et les résidus des industries agricoles. C’est une unité à forte vocation expérimentale qui essaye de développer des nouveaux procédés plus respectueux de l’environnement. >>
11 nov. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (jour férié)
04 nov. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)

octobre

28 oct. 2022 - 10:30 am - 11:30 am , Salle de conférence MIAT Séminaire MIAT
Pas de séminaire (vacances scolaires)
21 oct. 2022 Séminaire MIAT
Apprentissage logique pour la modélisation dynamique qualitative des réseaux de régulation
Samuel Buchet
La compréhension des mécanismes cellulaires repose souvent sur l’étude de l’expression génétique. Les gènes sont cependant impliqués dans des processus de régulation complexes et leur mesure est difficile à réaliser. Dans ce contexte, la modélisation qualitative des réseaux de régulation vise à établir leur fonction à partir d’un réseau d’interaction dynamique discret. >>
14 oct. 2022 Séminaire MIAT
Apport des longues lectures en métagénomique
Jean Mainguy, MIAT, plateforme Bioinformatique
Depuis la fin des années 2000, on utilise des gènes marqueurs pour étudier la composition des communautés microbiennes dans les écosystèmes d’intérêt. Il s’agit du métabarcoding. L’un des gènes les plus communément utilisé est le gène de l’ARN 16S, mais les technologies de séquençage suffisamment précises pour ce type d’étude ne permettaient d’en obtenir qu’une petite partie (< 500pb). >>
07 oct. 2022 Séminaire MIAT
Nonstationary Nearest Neighbor Gaussian Process: hierarchical model architecture and MCMC sampling
Sébastien Coube
Ce travail explore une formulation non-stationaire les modèles Bayésiens hiérarchiques spatiaux utilisant les Processus Gaussiens des Plus Proches voisins. Dans le but de rendre le modèle facile à utiliser, une paramétrisation intuitive (autant que faire se peut) est proposée. >>

septembre

30 sept. 2022 , distanciel Séminaire MIAT
Learning common structures in a collection of networks. An application to food webs
Sophie Donnet (MIA Paris-Saclay, INRAE)
Let a collection of networks represent interactions within several (social or ecological) systems. Two main issues arise: identifying similarities between the topological structures of the networks or clustering the networks according to the similarities in their structures. >>
23 sept. 2022 Séminaire MIAT
Simulation multi-agent interactive: engager des populations locales dans la modélisation des socio-écosystèmes pour stimuler l’apprentissage social
Christophe Le Page (CIRAD)
Mes travaux ont pour but de renforcer les capacités des acteurs les moins favorisés des socio-écosystèmes à prendre part à des ateliers de concertation multi-acteurs. Ils reposent sur le postulat qu’une concertation effective demande un partage équilibré des différents points de vue des protagonistes. >>
16 sept. 2022 Séminaire MIAT
Une approche de biologie synthétique pour déconstruire et reconstruire la pathogénie d’une bactérie sur les plantes
Laurent Noel et Emmanuelle Lauber (LIPME, INRAE)
Les déterminants de la pathogénie et de la spécificité d’hôte des bactéries pathogènes des plantes sont méconnus et pourraient faire intervenir des facteurs de virulence tels que le système de sécrétion de type 3 (T3SS) et ses protéines effectricess associées (ET3). >>
09 sept. 2022 Séminaire MIAT
Statistical multivariate modelling of omics data with copulas
Gildas Mazo (MaIAGE, INRAE)
Many omics data produced by next generation sequencing technologies are of different types (e.g., discrete read counts and continuous methylation data). From an integrative biology viewpoint, this makes the building of statistical models difficult. >>

juillet

08 juil. 2022 Séminaire MIAT
The many facets of artificial intelligence to support decision making in a dynamic environment.
Jane Jean Kiam (UniBw M)
With digitization, more information is made available, even in real time, to improve decision making. However, the abundance of information complicates the decision-making process too. In this talk, I will share several real-world applications that we are working on, in which continuous automated decision-making support is essential. >>
01 juil. 2022 Séminaire MIAT
Séminaire des stagiaires
Programme >>

juin

24 juin 2022 Séminaire MIAT
Mélange de modèles de Markov cachés pour les données d'accélérométrie. 10h-11h
Marie de Roy de Chaumaray (ENSAI)
L’analyse de données d’accelerométrie consiste à extraire des informations sur les temps passés à différents niveaux d’activité. Ces informations sont généralement utilisées ensuite dans un modèle prédictif. Nous proposons une modélisation de ce type de données utilisant un mélange de chaînes de Markov cachées, afin de pouvoir automatiquement détecter le nombre de niveaux d’activités ainsi que leurs caractéristiques. >>
17 juin 2022 Séminaire MIAT
Empreinte carbone MIAT (2019, 2020 et presque 2021).
Élise Maigné et Jérôme Mariette (MIAT, INRAE)
On va vous présenter l’empreinte carbone du laboratoire MIAT estimées sur les années 2019 et 2020, réalisées en utilisant la méthodologie développé par Labos 1point5 à travers l’outil GES 1point5. Nous vous proposons de regarder collectivement les résultats données par l’outil sur 2 voire 3 ans pour certains modules. >>
Présentation
10 juin 2022 Séminaire MIAT
Présentation de forgemia, forge logicielle Gitlab.
Estelle Ancelet (Séminaire interne, équipe Record)
Après avoir parcouru les raisons de l’adoption d’une forge logicielle dans les collectifs de travail, nous découvrirons les fonctionnalités offertes par la forge du département MathNum (https://forgemia.inrae.fr). (lien diaporama) >>
Présentation
03 juin 2022 Séminaire MIAT
Entre recherche et gestion en biologie de la conservation : intérêt de distinguer différents types d’interface et de savoirs, et illustrations sur le cas de la chouette tachetée.
Frédéric Gosselin (EFNO Ecosystèmes Forestiers, INRAE)
De nombreux auteurs ont insisté sur le fossé important existant entre gestion des milieux naturels et développement des connaissances. Nous proposons ici de réfléchir sur cette articulation entre monde de la gestion et celui de la recherche en biologie de la conservation à partir du cas de la chouette tachetée nordique, une sous-espèces de chouette forestière, vivant dans le Nord-Ouest des Etats-Unis (et le Sud-Ouest du Canada). >>

mai

20 mai 2022 Séminaire MIAT
Phylo-k-mers : a novel approach for sequence analysis. Applications in health and environmental sciences.
Benjamin Linard (Spygen)
In metagenomic or metabarcoding approaches a fundamental step is to assign sequence reads to a phylum or a function. Using phylogenetic approaches would be the most precise approach, but classic approaches do not scale with the analysis of millions of sequences. >>

avril

22 avr. 2022 Séminaire MIAT
Fast geometric learning with symbolic matrices: the KeOps library
Benjamin Charlier (IMAG, Université de Montpellier)
In this talk I will present the KeOps library, which allows to compute arbitrary operations implying M*N pairwise interactions between M ‘source’ and N ’target’ data points or features in a very efficient way, benefitting from Cpu or Gpu parallelization and automatic differentiation. >>
15 avr. 2022 Séminaire MIAT
Processus décisionnels semi-markoviens déterministes par morceaux et partiellement observables : Application au suivi de patients.
Régis Sabbadin (Séminaire interne, équipe Scidyn)
Dans cet exposé, je vous raconterai le début d’une collaboration avec Alice Cleynen et Benoite de Saporta, statisticiennes à l’IMAG (Montpellier). Alice et Benoite travaillent depuis quelques temps déjà sur un modèle de suivi et de traitement de rechutes de patients atteints de myélomes multiples (données Cancéropole Toulouse). >>
08 avr. 2022 Séminaire MIAT
Modélisation de la croissance des plantes: enjeux et défis
Charlotte Baey(Université de Lille)
La modélisation de la croissance des plantes est née à la fin du XXème siècle, à l’intersection de l’agronomie, de la botanique et de l’informatique. Si les premiers modèles avaient surtout pour objectif de décrire et simuler une plante ou une population de plantes, la confrontation avec les données expérimentales est plus récente et a permis de mettre à jour plusieurs problématiques. >>
01 avr. 2022 Séminaire MIAT
Some examples of data integration
Alyssa Imbert
La première partie sera sur les résultats de ma thèse, sur le projet DiOGenes. Je présenterais l’imputation multiple hot-deck une méthode d’imputation qui permet d’imputer des individus en entier afin d’améliorer la qualité de l’inférence de réseaux et qui nécessite d’utiliser des données auxiliaires. >>

mars

18 mars 2022 Séminaire MIAT
Modifications du transcriptome du champignon pathogène S.scle lors de l’infection de différentes plantes hôtes
Lise Pomies (MIAT)
Sclerotinia sclerotorium (S.scle) est un champignon nécrotrophe capable d’infecté un large spectre de plantes hôtes. L’expression de nombreux gènes est modifiée lors de l’infection, parmi lesquels un petit groupe de gènes core différentiellement exprimés par S. >>
11 mars 2022 Séminaire MIAT
Pollution de la littérature scientifique : détection participative d'expressions torturées révélatrices d'articles frauduleux
Guillaume Cabanac (IRIT)
Nous avons découvert des milliers de publications non fiables dans les catalogues des maisons d’édition de premier plan : Elsevier, Springer et Wiley, notamment. Publiés et souvent vendus, ces pseudo-articles générés par ordinateur ou assemblés par des paper mills (1, 2, 3) tels des patchworks sont trahis par la présence d’« expressions torturées » dénuées de sens. >>

février

18 févr. 2022 Séminaire MIAT
Modéliser la performance de cultures associées annuelles: une approche combinant écologie fonctionnelle et science des données
Rémi Mahmoud (INRAE AGIR)
L’objectif de ma thèse est de développer des approches prédictives (modèles statistiques) basées sur des théories issues de l’écologie des communautés pour prédire et comprendre le rendement de cultures associées céréale-légumineuse. >>
15 févr. 2022 Séminaire MIAT
Présentation des besoins en compétences dans le domaine de l’algorithmique des séquences de l’équipe Statistique et Algorithmique pour la Biologie (SaAB) de l’unité MIAT (15h).
Webinaire >>
11 févr. 2022 Séminaire MIAT
Combining AI and Earth Observation data to deal with land cover mapping
Dino Ienco (INRAE TETIS)
The huge amount of data currently produced by modern earth observation(EO) missions has raised up new challenges for the remote sensing communities. EO sensors are now able to offer (very) high spatial resolution images with revisit time frequencies never achieved before. >>
Présentation
04 févr. 2022 Séminaire MIAT
L'écosystème Git : fonctionnement, outils et possibilités
Élise Maigné (Séminaire interne, équipe SaAB)
Cette présentation vise à faire une introduction au système de gestion de version git. Je décrirai son fonctionnement, mais aussi le vocabulaire associé et les outils qui gravitent autour de git (l’écosystème git). >>
Présentation

janvier

28 janv. 2022 Séminaire MIAT
Structures de données pour les grands ensembles de k-mers
Camille Marchet (CNRS, Université de Lille)
Les données de séquençage à haut débit peuvent aujourd’hui être déposées dans des banques publiques comme l’ENA (European Nucleotide Archive) pour permettre la reproductibilité et la mise à disposition à la communauté. >>
Présentation
21 janv. 2022 Séminaire MIAT
SAEM algorithm, beyond the simulation step
Juliette Chevallier (INSA Toulouse/IMT)
The expectation-maximization (EM) algorithm is a powerful computational technique for maximum likelihood estimation in incomplete data models. When the expectation step cannot be performed in closed form, a stochastic approximation of the EM algorithm (SAEM) can be used. >>
14 janv. 2022 Séminaire MIAT
Impacts environnementaux du calcul scientifique
Anne-Laure Ligozat (LISN - ENSIIE)
Dans ce séminaire, j’aborderai les impacts environnementaux du calcul scientifique, et en particulier des programmes d’intelligence artificielle. Je présenterai les impacts directs, dus à la fabrication et à la fin de vie des équipements, et à la consommation d’énergie pendant l’utilisation, les outils de mesure de ces impacts, ainsi que les impacts indirects. >>
07 janv. 2022 Séminaire MIAT
Genomic variation across sequencing technologies : Benefit from long reads
Arnaud Di-Franco (Séminaire interne, plateforme Bioinformatique)
The differences in DNA sequences between individuals make us who we are. These variations only represent a small proportion of our genome but can greatly influence our phenotype. They appear in different sizes and types and each have been proven to be link to various disease. >>

2021

décembre

17 déc. 2021 , distanciel Séminaire MIAT
Modelling highly pathogenic avian influenza transmission dynamics in poultry to provide policy support in a crisis context
Timothée Vergne (ENVT)
10 déc. 2021 Séminaire MIAT
Séminaire des doctorants
(PDF programme) >>
03 déc. 2021 Séminaire MIAT
Modèles de mutation et 'analyse de fluctuation'
Adrien Mazoyer (IMT, UPS)
Les modèles de mutations décrivent le processus d’apparitions rares et aléatoires de mutations au cours de la croissance d’une population de cellules. Les échantillons obtenus sont constitués de nombres finaux de cellules mutantes, qui peuvent être couplés avec des nombres totaux de cellules ou un nombre moyen de cellules en fin d’expérience. >>

novembre

26 nov. 2021 Séminaire MIAT
Incertitudes et Risques dans certaines approches développées au sein de l'équipe Scidyn : quelques exemples illustratifs liés aux risques naturels
Patrick Taillandier et Stephane Couture (Séminaire interne Scidyn)
Nous présenterons la manière dont les incertitudes et les risques sont appréhendés dans certaines approches développées au sein de l’équipe SCIDYN. Plus précisément nous ciblerons deux approches, portant sur la modélisation et la simulation des comportements d’agents décisionnels, les Processus Décisionnels de Markov et la Simulation à base d’Agents. >>
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19 nov. 2021 Séminaire MIAT
Stratégies de ré-analyse d'un essai de prévention du déclin des fonctions cognitives non concluant
Céline Bougel (visiteuse scientifique IMABS, INRAE) [présentiel]
Contexte : Les essais cliniques demeurent le gold standard pour évaluer l’efficacité d’un traitement, y compris dans le domaine de la prévention. Un essai non concluant se traduit souvent par l’absence d’effet du traitement, alors qu’une méthodologie non optimale peut être en cause. >>

octobre

22 oct. 2021 Séminaire MIAT
Modélisation de l’évolution des résistances aux fongicides, étude nationale et pluri-annelle chez Zymoseptoria tritici en France
Maxime Garnault (INRAE AGIR)
La septoriose (Zymoseptoria tritici) est une maladie majeure sur blé dont le contrôle repose encore principalement sur l’utilisation de fongicides. Cependant, la durabilité des substances actives est érodée par l’émergence de mutants résistants à une ou plusieurs substances. >>
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15 oct. 2021 Séminaire MIAT
Résoudre un problème d'optimisation exprimé par un réseau de fonctions de coûts avec toulbar2 et les services Web
Simon de Givry et Nathalie Rousse (Séminaire interne, équipe SaAB)
Nous montrons comment un problème d’optimisation sous contraintes peut se modéliser sous forme d’un réseau de fonctions de coûts. Après avoir introduit ce cadre de modélisation par rapport à d’autres cadres existants, nous prenons comme exemple le problème de conception d’un emploi du temps dans une université. >>
08 oct. 2021 Séminaire MIAT
Time series classification: recent advances and challenges
Charlotte Pelletier (IRISA, Université Bretagne Sud)
Time-series data, which are ordered sequences of numerical or symbolic values, are nowadays ubiquitous. They are growing in quantity and velocity as the number of sensors (weather stations, surgical robots, body sensors, and many more) increases. >>
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01 oct. 2021 Séminaire MIAT
Some ideas to reconcile orthology with deep learning to predict regulatory regions using convolutional and graph neural networks
Raphaël Mourad (IBCG, Université Toulouse 3 & Délégation INRAE MIAT)
Current deep learning methods, eg CNNs, for functional element prediction are aimed to be trained on one species (eg human) and to predict on the same species (eg human). This is a very strong limit of such model for annotating newly sequenced genomes. >>

septembre

17 sept. 2021 Séminaire MIAT
SHAMAN: a user-friendly website for metataxonomic analysis from raw reads to statistical analysis
Amine Ghozlane (Institut Pasteur)
Comparing the composition of microbial communities among groups of interest (e.g., patients vs healthy individuals) is a central aspect in microbiome research. It typically involves sequencing, data processing, statistical analysis and graphical display. >>
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10 sept. 2021 Séminaire MIAT
Détection de méthylation de l’ADN à partir de lecture ONT
Paul Terzian (Séminaire interne, plateforme Bioinformatique)
Les modifications de l’ADN et en particulier la méthylation des cytosines en 5mC sont un sujet d’étude important en épigénomique. En effet, il a été montré que cette modification pouvait avoir le rôle de marqueur épigénétique chez les animaux, c’est-à-dire avoir un rôle dans le contrôle de l’expression de gènes. >>
03 sept. 2021 Séminaire MIAT
Interconnexion de réseaux de régulation cellulaire - Application au cycle de division et à l'horloge circadienne
Laurent Tournier (INRAE, MaIAGE)
Les systèmes dynamiques discrets, en particulier les réseaux Booléens asynchrones, constituent un outil intéressant pour modéliser la dynamique de réseaux de régulation cellulaire. Ils permettent une analyse qualitative, bien adaptée pour capturer certains comportements asymptotiques clés de ces réseaux. >>

juin

25 juin 2021 Séminaire MIAT
Multi-omics data integration: towards a comprehensive view of cancer
Laura Cantini (CNRS, IBENS)
Due to the advent of high-throughput technologies, high-dimensional “omics” data are produced at an increasing pace. In cancer biology, national and international consortia have profiled thousands of tumors at multiple molecular levels (“multi-omics”) allowing to gather a comprehensive molecular picture of this disease. >>
18 juin 2021 Séminaire MIAT
Extensive benchmark of machine learning methods for quantitative microbiome data
Magali Berland (MetaGenoPolis, INRAE)
Characterization of microbial communities with omics technologies shed to light powerful biomarkers for diagnosis and prognosis in human health. In particular, shotgun metagenomics allows a highly precise microbiome profiling. Indeed, prediction of phenotypic features, such as clinical status or disease states can help to stratify patients which is the first step toward precision medicine. >>
11 juin 2021 Séminaire MIAT
Hybrid direct and iterative solvers for the sparse indefinite and overdetermined systems on future exascale architectures
Philippe Leleux (CERFACS)
In scientific computing, the numerical simulation of systems is crucial to get a deep understanding of the physics underlying real world applications. The models used in simulation are often based on partial differential equations (PDE) which, after fine discretisation, give rise to huge sparse systems of equations to solve. >>
04 juin 2021 Séminaire MIAT
Hidden semi-Markov models : inference, control and applications
Nathalie Peyrard (Séminaire interne, équipe SciDyn)
Le cadre HSMM est une extension du cadre HMM, où les durées de séjour dans les états cachés sont modélisées explicitement.Je présenterailes travaux en cours dans SCIDyn sur le thème de l’inférence dans les HSMM avec des applications en croissance des plantes et en inférence de chemins migratoires chez les oiseaux, ainsi que le projet HSMM-INCA soumis cette année à l’ANR. >>

mai

28 mai 2021 Séminaire MIAT
Optimisation agronomique par simulation et intelligence artificielle: application à la conduite de systèmes agroforestiers
Antoine Labatie
L’avènement récent du deep learning a permis des avancées majeures dans de multiples domaines applicatifs : robotique, voitures autonomes, imagerie médicale, traitement du langage, jeu de go, etc. L’un des éléments ayant permis toutes ces avancées est l’utilisation de grandes quantités de données pour l’entraînement des modèles. >>
21 mai 2021 Séminaire MIAT
Classer la migration à l'ère du Big Data. Est-il possible d'identifier le comportement de migration par des routines automatiques ? Performance de 3 méthodes, MigrO, MigrateR et une approche de segmentation
Lucie Debeffe (INRAE, CEFS)
Migration remains a complex phenomenon, and previous work has shown the potential inconsistencies in the classification of movement. Here we aimed at evaluating the criticalities in the uninformed, automatic identification of ungulate migration with a test-case. >>
07 mai 2021 Séminaire MIAT
SIWAA, le site web Galaxy pour la simulation et l'analyse mathématique des agroécosystèmes
Patrick Chabrier (équipe RECORD, séminaire interne)
L’équipe RECORD administre et développe le site web SIWAA pour l’analyse et la simulation de modèles dans le périmètre des agroécosystèmes. Ce site web repose sur le framework Galaxy qui est déployé à la fois sur des ressources informatiques INRAE et sur le mésocentre de l’université de Montpellier. >>
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avril

16 avr. 2021 Séminaire MIAT
Optimal convergence rates for Nesterov acceleration
Aude Rondepierre (INSA/IMT)
In this talk, we will give new optimal decay rates for the Nesterov acceleration scheme of classical gradient descent depending on the local geometry of the function to minimize. Only bounds on the rates are known for convex or strongly convex functions. >>
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09 avr. 2021 Séminaire MIAT
Properties of the stochastic approximation EM algorithm with mini-batch sampling
Estelle Kuhn (MaIAGE, INRAE)
To deal with very large datasets a mini-batch version of the Monte Carlo Markov Chain Stochastic Approximation Expectation– Maximization algorithm for general latent variable models is proposed. For exponential models the algorithm is shown to be convergent under classical conditions as the number of iterations increases. >>
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02 avr. 2021 Séminaire MIAT
Développements autour de l'assemblage
Matthias Zytnicki et Andreea Dréau (équipe SAaB, Séminaire interne)
L’assemblage est le processus, complexe, de reconstruction de génomes. Lors du séminaire d’unité présenté par Clément Birbes, vous avez vu qu’il fait intervenir de nombreuses technologies, apportant chacune une information parcellaire, à assembler de façon à reconstruire l’intégralité du génome, qui dépasse, dans les cas d’intérêts, le milliard de nucléotides (les A, C, G, T du génome). >>
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mars

26 mars 2021 Séminaire MIAT
A novel regularized approach for functional data clustering: an application to milking kinetics in dairy goats
Christophe Denis (LAMA, Université Paris-Est Marne-la-Vallée)
Motivated by an application to the clustering of milking kinetics of dairygoats, we propose in this talk a novel approach for functional data clustering. This issue is of growing interest in precision livestock farming that has been largely based on the development of data acquisition automation and on the development of interpretative tools to capitalize on high-throughput raw data and to generate benchmarks for phenotypic traits. >>
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19 mars 2021 Séminaire MIAT
DeepG4: A deep learning model for sequence-driven DNA G4 formation
Vincent Rocher (CBI, Université Paul Sabatier)
G-Quadruplex (G4) are alternative DNA secondary structures composed of Guanine-rich DNA sequences which can form a four-stranded structure based on a simple strand, and let the second one free. These structures have been found initially on telomeres, but more recent studies found an enrichment of theses structures on promoters of active genes, and suggest an active role in transcription of these genes. >>
12 mars 2021 Séminaire MIAT
Processus d’assemblage de génomes grâce aux nouvelles technologies de séquençage
Clément Birbes (plateforme bio-info, Séminaire interne)
Résumé : Le projet Sequencage Occitanie Innovation (SeqOccIn) a pour but de développer davantage l’expertise bio-informatique et bio-statistique indispensable aux analyses en génomique, une source majeure d’innovation pour la recherche publique et pour les entreprises. >>
05 mars 2021 Séminaire MIAT
Pourquoi et comment réduire les émissions de gaz à effet de serre du secteur de la recherche en France ? L’approche bottom up proposée par Labos 1point5.
Odile Blanchard (GAEL, Université de Grenoble)
La France s’est engagée à la neutralité carbone à l’horizon 2050. Cela signifie que les émissions de gaz à effet de serre de la France doivent diminuer fortement, de façon très rapide, pour atteindre zéro émissions nettes en 2050. >>
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février

12 févr. 2021 Séminaire MIAT
A metagenomic-data-based model of the gut microbiota
Simon Labarthe (INRAE/MaIAGE)
The human gut harbors a complex bacterial community, the gut microbiota, that maintains a symbiotic relationship with its host: the microbiota ecology is then linked to the host’s health. Mathematical models of the microbial population dynamics are therefore a promising tool to study the mechanisms driving the homeostasis or the dysbiosis of the microbiota, and the links with pathologies. >>

janvier

29 janv. 2021 Séminaire MIAT
Developing an ontological framework for facilitating the exploitation and re-use of phenomics data based on a formalisation of numerical relationships
Luis-Felipe Vargas-Rojas (LEPSE, INRAE)
In recent years, plant phenomics has produced massive datasets involving experiments performed in the field and controlled conditions, concerning hundreds of genotypes at different scales of organisation. Taken together, these datasets are unprecedented resources for identifying and testing novel mechanisms and models (Tardieu et al. >>
22 janv. 2021 Séminaire MIAT
Predicting the intensity function of point processesbeyond observation areas.
Edith Gabriel (INRAE/BioSP)
Seismic networks provide data that are used a basis both for public safety decisions and for scientific research. Theirconfigurationaffects the data completeness, which in turn, critically affects several seismological scientific targets (e. >>
15 janv. 2021 Séminaire MIAT
Evolution artificielle interactive : comment aborder le participatif ?
Évelyne Lutton (MIA/ISC-PIF)
La question de l’interaction avec l’humain (sa connaissance, son intuition) est centrale pour les approches d’évolution artificielle interactive (iEC). Sur la base d’exemples personnels, cet exposé tente d’identifier quelques thèmes de recherche émergents, en considérant différents contextes, du mono-utilisateur au multi-utilisateurs. >>
08 janv. 2021 Séminaire MIAT
DEX method: recent advances and future challenges on developing predictive models from data
Marko Bohanec et Sašo Džeroski (Jožef Stefan Institute, Ljubljana)
In the last decade, decision support and data mining approaches have become indispensable tools for researchers and practitioners in agronomy and related fields. Decision modelling is aimed at developing models, usually through collaboration of decision makers and experts, for suggesting and justifying solutions of the problem at hand. >>