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L'introduction des technologies émergentes en classe - comment les interfaces tangibles et de robotique éducative impliquent des changements sur l'apprentissage, sur la structuration du cours, sur la posture des enseignants. Les enseignants expriment le besoin de ressources bien structurées pour repenser l'ingénierie didactique du cours ainsi qu'une valorisation de l'apprentissage collaboratif. Donc, face à l'évolution technologique et à ces enjeux amenés aussi par la crise du COVID-19, il semble important d'identifier les contours actuels du travail collaboratif afin de le soutenir et de contribuer à catégoriser les pratiques enseignantes les plus favorables avec les interfaces tangibles & la robotique éducative pour soutenir tous les élèves et notamment ceux en difficulté. Nous présentons un projet en cours de développement qui adresse les questions suivantes : quelles sont les modalités et les scénarios d'apprentissage techno-créative en matière de programmation et de robotique éducative à mettre en œuvre auprès des enfants ? Comment la robotique éducative peut-elle améliorer les apprentissages fondamentaux ? L'objectif principal est de développer une série de scénarii pédagogiques impliquant l'utilisation de la robotique éducative et des interfaces tangibles (TUI) dans des contextes d'apprentissage collaboratif permettant d'améliorer les apprentissages fondamentaux à destination des formateurs. Le projet souhaite faciliter la mise en place d'approches pédagogiques mobilisatrices d'apprentissages collaboratifs supportés par le numérique, et ce au sein même de la classe. Dans ce but, le projet explore les potentialités des interfaces tangibles (TUI) et de la robotique pour accompagner les pratiques enseignantes associées. Pour répondre au mieux aux besoins et aux attentes des élèves et des enseignants, tant ergonomiques, pédagogiques que technologiques, le projet couple les principes et méthodes d'interaction homme-machine et d'ingénierie pédagogique. Il se fonde sur les principes de la conception participative et du co-design en living lab et en classes de Cycles 3 et 4. Il associe ainsi praticiens, chercheurs, ingénieurs, mais aussi élèves et start-up et associations tout au long du projet. Nos travaux s'inscrivent dans le cadre de l'articulation recherche-formation-terrain. La collecte de scénarios (directement auprès des enseignants) permet d'avoir une vision réelle des usages en classe et la modélisation de ces scénarios à l'aide de la recherche scientifique permet d'identifier les variables significatives en faveur de l'apprentissage collaboratif pour les fondamentaux. Enfin, la conception soutenue pour un outil d'étalage peut aider les formateurs dans la pratique professionnelle en classe en temps réel avec une application physique et / ou numérique et avec une collecte de données en temps réel pour soutenir l'apprentissage collaboratif.

Xanthomonas campestris pv. campestris (Xcc) est un phytopathogène vasculaire responsable de la pourriture noire des crucifères d'intérêt agronomique comme le chou-fleur, le chou, le navet et le radis ainsi que la plante modèle Arabidopsis thaliana. L'effecteur de type JII XopAC/AvrAC confère l'avirulence à Xcc chez l'ecotype Col-0 d'Arabidopsis. XopAC interagit avec plusieurs RLCK (Receptor-Like Cytoplasmic Kinase) de la famille VII importantes pour la PTI (PAMP-triggered immunity) et de I'ETI (Effector-triggered immunity) et les inhibe par uridylylation: BIKl (Bottytis-lnduced Kinase 1) et RIPK (RlN4-interacting receptor-like protein kinase). Au sein de l'équipe, nous avons pu montrer que XopAC interagit avec d'autres RLCK de la famille Vll. De manière particulièrement intéressante, les mutants RLCK ripk et pbl2 (PBS1-like 2) perdent leur resistance dépendante de xopAC. Parallèlement, xopAC exprime dans des plantes transgéniques provoque un arrêt de croissance au stade cotyledon ainsi qu'une chlorose. Des mutations sxc (suppressors of xopAC) supprimant ce phénotype confèrent également la sensibilité à Xcc exprimant xopAC. Le clonage positionnel de ces mutations par séquençage haut débit a permis l'identification de deux gènes dont un code une protéine CC-NB-LRR requise pour la reconnaissance de xopAC chez Arabidopsis thaliana. L'état d'avancement de ces différents travaux sera presenté.

Atmospheric turbulence disturbs the propagation of light coming from astronomical objects. One can observe a loss of resolution on the image given by a telescope. Adaptive optics allows to recover the diffraction limited resolution. Multiconjugate adaptive optics also allows to enlarge the isoplanatic field.On new adaptive optics systems (high dynamics and large field of view), the control law has to be choosen in a way that minimizes the residual error, notably the temporal error and the anisoplanatism error. We propose an optimal control , optimal with respect to the minimization of the residual phase variance, for classical and multiconjugate adaptive optics. It is based on the estimation of the turbulent phase with a Kalman filter followed by a state feedback and is developped in the state vector formalism. It takes into account the prior knowledge as the measurement noise, the turbulence profile in altitude, Kolmogorov statistics and the wind speed. We quantify the gain provided by this approach with respect to a usual approach in numerical simulations in the cases of classical and multiconjugate adaptive optics. We discuss the robustness of the performances of the optimal reconstruction.We also present the preparation of an experimental validation at Onera.; La turbulence atmosphérique perturbe la propagation de la lumière provenant d'objets astronomiques. Au foyer du télescope, on observe sur l'image obtenue une perte de résolution angulaire. L'optique adaptative permet de retrouver la résolution théorique du télescope. L'Optique Adaptative Multiconjuguée devrait de plus permettre d'élagir le champ isoplanétique en sortie du système. Dans le contexte des futurs systèmes d'Optique Adaptative (à haute dynamique ou à grand champ), la loi de commande du système doit être choisie de façon à optimiser les performances. Elle doit notamment permettre de minimiser l'erreur temporelle ou l'anisoplanétisme résiduel. Nous proposons une commande optimale au sens de la variance de phase résiduelle minimale pour l'Optique Adaptative Classique et l'Optique Adaptative Multiconjuguée. L'approche que nous présentons est basée sur une estimation de la phase turbulente par filtrage de Kalman suivie d'une commande par retour d'état, développés dans un formalisme d'état. Cette approche prend en compte les connaissances a priori disponibles sur le bruit de mesure, le profil de turbulence en altitude, la statistique de Kolmogorov ou encore la vitesse d'évolution de la turbulence. Nous quantifions le gain apporté par cette loi de commande vis-à-vis d'une approche traditionnelle par des simulations numériques en OA classique et multiconjuguée et nous discutons la robustesse des performances approche optimale. Nous présentons également une mise en place d'une validation expérimentale sur le banc BOA de l'Onera.

Atmospheric turbulence disturbs the propagation of light coming from astronomical objects. One can observe a loss of resolution on the image given by a telescope. Adaptive optics allows to recover the diffraction limited resolution. Multiconjugate adaptive optics also allows to enlarge the isoplanatic field.On new adaptive optics systems (high dynamics and large field of view), the control law has to be choosen in a way that minimizes the residual error, notably the temporal error and the anisoplanatism error. We propose an optimal control , optimal with respect to the minimization of the residual phase variance, for classical and multiconjugate adaptive optics. It is based on the estimation of the turbulent phase with a Kalman filter followed by a state feedback and is developped in the state vector formalism. It takes into account the prior knowledge as the measurement noise, the turbulence profile in altitude, Kolmogorov statistics and the wind speed. We quantify the gain provided by this approach with respect to a usual approach in numerical simulations in the cases of classical and multiconjugate adaptive optics. We discuss the robustness of the performances of the optimal reconstruction.We also present the preparation of an experimental validation at Onera.; La turbulence atmosphérique perturbe la propagation de la lumière provenant d'objets astronomiques. Au foyer du télescope, on observe sur l'image obtenue une perte de résolution angulaire. L'optique adaptative permet de retrouver la résolution théorique du télescope. L'Optique Adaptative Multiconjuguée devrait de plus permettre d'élagir le champ isoplanétique en sortie du système. Dans le contexte des futurs systèmes d'Optique Adaptative (à haute dynamique ou à grand champ), la loi de commande du système doit être choisie de façon à optimiser les performances. Elle doit notamment permettre de minimiser l'erreur temporelle ou l'anisoplanétisme résiduel. Nous proposons une commande optimale au sens de la variance de phase résiduelle minimale pour l'Optique Adaptative Classique et l'Optique Adaptative Multiconjuguée. L'approche que nous présentons est basée sur une estimation de la phase turbulente par filtrage de Kalman suivie d'une commande par retour d'état, développés dans un formalisme d'état. Cette approche prend en compte les connaissances a priori disponibles sur le bruit de mesure, le profil de turbulence en altitude, la statistique de Kolmogorov ou encore la vitesse d'évolution de la turbulence. Nous quantifions le gain apporté par cette loi de commande vis-à-vis d'une approche traditionnelle par des simulations numériques en OA classique et multiconjuguée et nous discutons la robustesse des performances approche optimale. Nous présentons également une mise en place d'une validation expérimentale sur le banc BOA de l'Onera.