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L’INRIA, institut français des STIC
Alain Jean-Marie, 30 avril 2008Rencontre RTRA-INRIA-MIPS Montpellier
L’institut national de recherche en informatique et en automatique
Un institut de recherche publique, placé sous la double tutelle du ministère de la recherche et du ministère de l'industrie
3
Un budget de 186 M€ HTdont plus de 20% de ressources extérieures
2800 scientifiques dans les équipes1300 chercheurs et enseignants-chercheurs1000 doctorants
500 post doctorants et contractuels8 centres de recherche en France75 équipes associées dans le monde4000 publications24 conférences internationales230 brevets actifs89 sociétés innovantes créées790 contrats en cours80 logiciels distribués
3800 personnes
L’INRIA en chiffres
Chiffres janvier 2008
4
INRIA NancyGrand Est
INRIA Grenoble Rhône-Alpes
INRIA Sophia AntipolisMéditerranée
INRIA RennesBretagne Atlantique
INRIA BordeauxSud-Ouest
INRIA LilleNord Europe
INRIASaclayÎle-de-France
INRIA ParisRocquencourt
Les centres INRIA
5Un modèle de recherche original : les équipes-projets INRIA (EPI)
• 15 à 20 personnes autour d’un leader scientifique• Une unité thématique forte• Une durée limitée : 8 ans en moyenne• Des objectifs et un programme de travail à moyen terme• Des coopérations avec les partenaires industriels et scientifiques, en
France et dans le monde • Une autonomie financière et scientifique• Une obligation de transfert • Une évaluation a priori et a posteriori (quadriennale)
150+ équipes-projets INRIA en 2008 dont 120 en partenariat
Une organisation complémentaire des universités
6
Partenariats scientifiques
Équipes-projets INRIA communes avec les universités, les grandes écoles et les autres organismes de recherche
Actions de recherche coopératives associant des équipes de recherche extérieures
Enseignement en 2e et 3e cycles ; conventions avec des formations doctorales
Relations avec les organismes de recherche dans d’autres disciplines : • Inserm, Institut Pasteur, Inrets, Cirad…
Partenariat dans les projets nationaux• plus de 250 projets ANR
7
Le développement technologique
Services d’expérimentation et de développement
Actions de développement technologiques
Opérations de développement logiciel
Plates-formes expérimentales
Support à la normalisation
Support à la création d’entreprises
8
Modéliser
Programmer
Communiquer
Interagir
Ingénierie numérique
Médecine numérique
Sciences numériques
Plan Stratégique 2008-20117 défis scientifiques et technologiques
9
Modéliser
Programmer
Communiquer
Interagir
Ingénierie numérique
Médecine numérique
Sciences numériques
Plan Stratégique 2008-20117 défis scientifiques et technologiques
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Positionnement INRIA-Agro
Axe « Cœur de Métier » : Modéliser
Défi scientifique: Sciences Numériques
Défi sociétal: Environnement, développement durable
Écologie/environnement, plante numérique, …
Renforcement de la visibilité de cet aspect dans l’institut (post-Grenelle…)
12Modélisation, simulation et optimisation
Focalisation
Modèles multi-échelles, multi-physiques, déterministes et stochastiques, continus et discrets
Assimilation de données bruitées et incertaines
Couplage de modules, apprentissage, optimisation
Qualification des modèles, risques, incertitude et sensibilité
13Modélisation, simulation et optimisation de systèmes dynamiques complexes
Simulation et visualisation scientifique pour l'environnement
Simulation des plasmas de fusion pour le programme ITER
14
Sciences numériques
Focalisation
Matériau numérique: de l'échelle atomique aux nanosystèmes
Cellule numérique: biologie structurale, génétique et génomique fonctionnelles, biologie systémique
Plante numérique, modèles biologique et agronomique de la plante à la parcelle, micro-algues
Ecologie numérique: intégration divers niveaux trophiques et types de modèles de comportement d'espèces
Biosphère et environnement numériques: modélisation, observation, détection précoce, expérimentation in silico
15
Sciences numériques
Amarrage des protéines
Dynamique cellulaire
Modèles agrobiologiques des plantes
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Défis de la Modélisation et du Numérique
Sciences biologiques, agronomiques, écologie
Systèmes complexes : milliards d’individus, milliers d’espèces...
Simuler pour comprendre : biodiversité et structuration spatiale
Modéliser pour optimiser : rendements et coûts
Développer des outils d’aide à la décision : lois de commande, capteurs logiciels, ...
Retour terrain et validation : adéquation aux données, sélection d’expériences
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Lutte contre les ravageurs de plantes(par ex rosiers en serre)Collab. avec l’INRA Sophia-AntipolisModèle proie/prédateurCoccinelles, parasitoïdes, thrips, acariensModélisation (dont récolte…)Quand introduire les auxiliaires ?Combien ?
Modélisation et optimisation de la lutte biologiqueEPI COMORE
Photos A. Bout, INRA Sophia
19
INRA (LBE Narbonne, Montpellier)Traitement biologique, valorisation énergétiqueModélisation et Capteurs logicielsRégulation et optimisationDépollution par fermentation anaérobieProduction de biogaz, de biocarburantsMicro-algues, agro-alimentaire
Bioprocédés
20
s12s6 s7s1 s2 s3 s4 s5 s8 s9 s10s11 s13
θka1
θka3 KinA
s12s6 s7s1 s2 s3 s4 s5 s8 s9 s10s11 s13
θse1
θse3
maxse Spo0E
s12s6 s7s1 s2 s3 s4 s5 s8 s9 s10s11 s13
θab1
maxab AbrB
Modèles dans la celluleRéseaux génétiques et métaboliquesAnalyse qualitative des réseaux de régulation transcriptionnels (EPI HELIX Grenoble)
Biologie systémique
21EPI MEREModélisation Et Ressources en Eaucommune avec INRA-MIA
Ingénierie de la dépollution biologique
Recréer en bioréacteur un
Écosystème microbien efficace
pour la dégradation, et le maîtriser
Laboratoire de Biotechnologie
de l’Environnement (LBE)
– INRA Narbonne –
22
Vers des écosystèmes numériques
Autres agro-systèmes reposant sur des acteurs microbiens :• écosystèmes des sols : microbiologie et cycles
géochimiques du carbone et de l’azote (fertilité, gaz à effet de serre,...)• bioréacteurs de la chimie verte : synthèse microbienne à
base de substrats végétaux ...)
⇒ besoins communs d’outils de modélisation, de simulation et d’aide à la décision pour les communautés microbiennes en milieu hétérogène
23Simulation/analyse d'une dynamique de forêtMERE + CIRAD : forêts naturelles (ARC INRIA)[futur: forêts plantées]
• compétition croissance en interaction
•
• modèle individu centré : processus markovien de branchement/diffusion temps et espace continus explicitement ‘simulable’ (Monte Carlo)
{ }tit
it Nidx ,,1;),( L=
Exemple de noyau compétition: le taux de survie d’un individu ainsi que sa croissance son déterminés par l’intersection de sa zone d’influence avec celle de ses proches voisins
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Équipe DIGIPLANTEcommune CIRAD-ECP
Modélisation de l’architecture et de la croissance des plantes
Optimisation de la croissance et du rendement
Identification de modèles
Visualisation
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EPI EVASION commune INPG-UJF-CNRS
Visualisation et animation de scènes naturellesAnimation & éclairage en temps réel
29
EPI ARIANAcommune CNRS-UNSA
Détection d’arbresExemples d’extraction de houppiers en imagerie IR couleur par processus ponctuel marqué (Collaboration ECP, IFN, LIAMA (Pékin))
© IFN / INRIA
30
Détection d’arbresExemples d’extraction de houppiers par contours actifs d’ordre supérieur
(Collaboration Université de Szeged, Hongrie)
EPI ARIANA
© IFN / INRIA
31
Détection des départs de feux(Thales Alenia Space Cannes )
Vérité de terrain© Thales Alenia Space/DLR
14 départs de feux détectés sur 160 fausse alarme.
32
Image SPOT5 © CNES, distribution SPOT Image
SVM
K-NN
Détection des dégâts après un feu de foret (Silogic )
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EPI PULSARBIOSERRE : Réseau de capteurs pour la détection précoce des BIOagresseurs dans les cultures sous SERRE
Partenaires: EPI VISTA, INRA UPV, CREAT
Objectif : dans le cadre de la Protection Biologique Intégrée, aider aux prises de décision précoces; approche in situ (non invasive) pour réduire l’utilisation de pesticides.
Système de vidéo surveillance temps réel des plantes (acquisition, détection et tracking)
• Algorithmes de vision adaptatifs• Utilisation de connaissance a priori• Techniques d’apprentissage
Une camera observant un piège à insectes dans la serre
34
BIOSERRE, prototype
Première expérience : • 5 caméras Wifi installées sous serre (130 m2)• surveillance de pièges repartis dans la serre• 3 variétés de roses observées, pendant la journée
Futur : • augmenter nombre de caméras, • plus de types d’insectes détectés,• observation directe sur organes (feuilles tiges)
Acquisition : Zoom Détection: régions d’intérêt en blanc Classification : régions labellisées
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En oubliant…
Modélisation de populations, PDE et leur contrôle
Modélisation stochastique, discrète, continue, …
Modélisation géométrique, simulation numérique
Modélisation des données, connaissances, raisonnements, usages
37L’INRIA à Montpellier (1)
Le site de Montpellier est rattaché au Centre INRIA Sophia-Antipolis Méditerranée
Depuis 2004:• Création de 3 Equipes-Projet INRIA, avec support administratif
~10 permanents INRIA• Participation à des plate-formes de recherche (Analyse du mouvement,
soft. Modélisation des Plantes)• Membre d’Agropolis Fondation• Partenariat UM2
Intentions:• Participation au Campus UM2 St Priest (1M€), soutien Plan Campus
UMSF• Investissement croissant dans le Plan Quadr. (>2010-2013)
38L’INRIA à Montpellier (2)
Extrait du Plan Stratégique 2008-2011 de l’INRIA
• Une des 7 priorités stratégiquesSciences Numériques:
« de la cellule numérique à la planète numérique »• Régionalement: une des 3 orientations stratégiques du centre SA-M:
Médecine et biologie computationnelles
• Citation: Sur le site de Montpellier, le centre a pour objectif d’inscriredurablement sa présence en lien étroit avec l’INRA, le CIRAD et lespartenaires du LIRMM. Un objectif structurant est de réussir l’implicationde l’INRIA dans la fondation issue du RTRA Sciences agronomiques etenvironnement durable pour la création et le développement d’unprogramme sur la « plante computationnelle ».