Séminaire MIAT & Actualités

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). >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

Programme >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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 >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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). >>

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. >>

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. >>

DOCTORAT DE L’UNIVERSITÉ DE TOULOUSE, École doctorale MITT Unités INRAE/MIAT & INRAE/MIA Paris Contraintes linéaires et apprentissage sans-conflit pour les modèles graphiques Pierre MONTALBANO pierre.montalbano@inrae.fr Vendredi 15 Décembre 2023 - 14:30 INRAE-MIAT - Bâtiment C8 - Salle de Séminaire - 24 Chem. >>

DOCTORAT DE L’UNIVERSITÉ DE TOULOUSE, École doctorale MITT Unités INRAE/MIAT & INRAE/MIA Paris Optimisation convexe pour les modèles graphiques discrets Valentin DURANTE valentin.durante@inrae.fr Vendredi 15 Décembre 2023 - 9:00 INRAE-MIAT - Bâtiment C8 - Salle de Séminaire - 24 Chem. >>

Programme >>

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. >>

DOCTORAT DE L’UNIVERSITÉ DE TOULOUSE, École doctorale SEVAB Unités INRAE-INSA-CNRS/TBI & INRAE/MIAT Le design de protéines par apprentissage profond et raisonnement automatique Marianne DEFRESNE marianne.defresne@insa-toulouse.fr Jeudi, 30 novembre, 2023 - 14:30 INRAE-MIAT - Bâtiment C8 - Salle de Séminaire - 24 Chem. >>

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). >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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). >>

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. >>

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. >>

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. >>

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 >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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 : >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

Représentation et algorithmique des jeux à information incomplète. Application à la conservation de la biodiversité. Résumé : Cette thèse vise à développer de nouvelles approches de la théorie des jeux algorithmiques, au croisement des jeux hypergraphiques et des jeux bayésiens, et plus généralement pour un ensemble de cadres de la famille des jeux complexes (jeux séquentiels, jeux stochastiques, Processus Décisionnels de Markov multi-agents). >>

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. >>

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. >>

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). >>

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. >>

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. >>

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. >>

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). >>

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. >>

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. >>

Programme >>

Colloque Intelligence Artificielle et santé : approches interdisciplinaires, Nantes. Du 29 juin au 1er juillet 2022 >>

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. >>

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. >>

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) >>

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). >>

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. >>

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. >>

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). >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

Webinaire >>

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. >>

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). >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

(PDF programme) >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

Parmi les nombreuses données omiques qui décrivent le fonctionnement biologique d’un organisme, le métabolome suscite un intérêt croissant car il est plus proche des phénotypes d’intérêt et qu’il a donc avoir un potentiel important pour la recherche de \emph{biomarqueurs}. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

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). >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>

Modélisation moléculaire et Intelligence Artificielle pour le design computationnel de protéines: conception d’enzymes optimisées et de nano-anticorps >>

Modèles et méthodes pour les problèmes de design de protéines multi-états >>

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. >>

Programme à ce lien >>

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. >>

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. >>

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. >>

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. >>