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International audience; Cour de justice de l'Union européenne, 12 janvier 2023, no C-132/21, Budapesti Elektromos Művek

Observations sous CJUE 1er août 2022, no C-184/20 - Qualification de l'arrêt : Important

International audience; IntroductionMetabolomics data analysis is a complex and multistep process, which is constantly evolving with the development of new analytical technologies, mathematical methods, bioinformatics tools and databases. The Workflow4Metabolomics (W4M) infrastructure[1] provides tools in a single online web interface (through Galaxy[1]). During the last two years, W4M has evolved with new upgrades for LC-MS, LC-MSMS, GC-MS and NMR pipelines, including preprocessing, quality control, statistical analysis and annotation tools. W4M also proposes new community resources promoting open science in metabolomics.Technological and methodological innovationW4M major updates include: Specific Galaxy interactive tools with NMRPro[2] for NMR spectra visualization and Xseeker for visualization and annotation of LC-MSMS data (In collaboration with CHOPIN ANR project[3]); An improved MSMS pipeline; New annotation tools suite allowing connexion with PeakForest[4], a new spectral data manager infrastructure for laboratories; New functionalities regarding mixed model computation for repeated measure designs, and improvements in annotation of complex mixture bidimensional NMR spectra. New training resources through the Galaxy Training Network (GTN) are also proposed, and Training Infrastructure as a Service (TIass) is available through the new usegalaxy.fr host.Results and impactW4M’s improvements increase raw data input management and LC/GC-MS(MS) workflow efficiency. We highlight how current advances, along with community training as through the yearly international school Workflow4Experimenters, contribute to open data analysis practices worldwide. In addition the W4M organization on Github repository aims to review code, annotate tools and propose a showcase for contributors from the metabolomics community.References[1] Giacomoni F., Le Corguillé et al (2015). Workflow4Metabolomics: A collaborative research infrastructure for computational metabolomics. Bioinformatics 2015, May 1;31(9):1493-5. doi: 10.1093/bioinformatics/btu813[2] Mohamed A, Nguyen CH, Mamitsuka H. NMRPro: an integrated web component for interactive processing and visualization of NMR spectra. Bioinformatics. 2016 Jul 1;32(13):2067-8. doi: 10.1093/bioinformatics/btw102. Epub 2016 Feb 26. PMID: 27153725.[3] https://anr.fr/ProjetIA-16-RHUS-0007[4] Paulhe, N., Canlet, C., Damont, A. et al. PeakForest: a multi-platform digital infrastructure for interoperable metabolite spectral data and metadata management. Metabolomics 18, 40 (2022). doi: 10.1007/s11306-022-01899-3[5] Afgan E. et al. The Galaxy platform for accessible, reproducible and collaborative biomedical analyses: 2016 update. Nucleic Acids Res. 2016 Jul 8;44(W1):W3-W10. doi: 10.1093/nar/gkw343

En linguistique romane, les enquêtes qui visent à vérifier l’existence d’une série de phénomènes linguistiques dans une variété donnée sont nombreuses. Or, pour des raisons évidentes, les publications ciblent généralement davantage les résultats que les détails méthodologiques. Les procédés d’enquête et le traitement précis auquel sont soumis les données sont pourtant déterminants pour l’interprétation des résultats. Dans un souci de transparence, cette proposition vise à combler cette lacune en présentant un modèle de traitement de données linguistiques recueillies par enquête dans le cadre du projet international The Third Way : Prepositional Adverbials from Latin to Romance (2018-2022), dirigé par M. Hummel et financé par le Fond National Autrichien (projet FWF n˚ P30751-G30). Ce dernier soumet un phénomène morphosyntaxique rare et mal attesté dans la documentation grammaticographique et lexicographique (Hummel et al. 2019) à une analyse historico-variétale dans une perspective comparative pour retracer leur présence et leur trajectoire depuis le latin jusqu’aux langues romanes contemporaines. Il s’agit des adverbes prépositionnels, plus précisément des adverbiaux construits selon le schéma ‘Préposition + Adjectif’, comme l’espagnol sobre cierto “sans risque”, l’italien sul serio “sérieusement”, ou le français en gros (polysémique). Selon les analyses relevant du volet diachronique du projet, ce type d’adverbe est particulièrement productif du Latin tardif jusqu’au début du XVIe siècle avant d’être progressivement écarté dans le cadre de la standardisation, notamment sous la pression du purisme (Hummel ici-même).C’est dans le volet synchronique du projet que s’intègre la présente communication. Le phénomène grammatical ciblé étant rare dans la plupart des langues romanes, des investigations dans des variétés périphériques susceptibles d’avoir conservé des phénomènes issus de la tradition vernaculaire visent à vérifier leur vigueur d’emploi actuel (vitalité) dans un groupe d’au moins vingt locuteurs par zone. L’analyse porte sur une série d’adverbiaux prépositionnels dont 25 sont largement partagés dans la Romania. Cette vitalité est identifiée en relevant leur reconnaissance et leurs caractéristiques syntagmatiques, paradigmatiques et diasystémiques par le biais d’enquêtes semi-dirigées qualitatives réalisées sur le terrain par une équipe de chercheurs qui adaptent à chaque variété un modèle partagé (Wissner et al. 2020). Le projet porte sur des dialectes primaires – en Italy (Campania : Montella) et en Roumanie (Banat : Voislova) – et des dialectes secondaires, en Andalusie-Granada (Almería), au Brésil (Bahía et Rio de Janeiro), au Mexique (Veracruz et Aguascalientes) ainsi qu’au Québec (Saguenay–Lac-St-Jean). Ce procédé soulève trois problèmes majeurs que nous proposons d’aborder :1)Comment recueillir des données qualitatives dans différentes variétés romanes qui soient effectivement comparables ?2)Comment traiter ces données panromanes afin d’obtenir des résultats significatifs ?3)Comment interpréter de telles données contemporaines, compte tenu du choix des variétés et de la méthodologie d’enquête, y compris du choix d’un petit nombre de locuteurs ?La communication ciblera en particulier le traitement des données, qui implique le recours aux statistiques dans la mesure où il s’agit de comparer des données. Comment s’assurer que les résultats soient signficatifs, vu le petit nombre de locuteurs interrogés par variété, et dans la mesure où aucun locuteur ne saurait connaître l’ensemble des phénomènes linguistiques de sa variété d’appartenance ? Pour répondre à ce problème, la communication présentera une nouvelle méthode statistique qui associe des outils standards (Barlow 2003, Freeman/Halton 1951, QtGrace/Grace 2017) à des outils conçus pour le projet (Roy 2021, Wissner/Roy 2021). Elle sera illustrée à l’exemple de trois adverbes prépositionnels d’Irpinia (Montella) : a bbacando “en vain”, pe ccerto “pour sûr” et a lliego “(à) vide, sans chargement”.Cette proposition s’intègre le mieux dans la section 8 (ou 7 voire 4) puisqu’elle discute comment des données relevées par enquête suivant une méthodologie qui associe les connaissances de la sociolinguistique et de la dialectologie pour examiner des adverbes prépositionnels peuvent être traitées avec des outils statistiques. La méthode développée dépasse le recours aux pourcentages ou aux probabilités, largement répandus en linguistique, afin d’extraire des données effectivement significatives.

International audience

Electrocardiographic imaging (ECGI) is an exceptional resource in cardiology practice and research, owing to its non-invasive manner to study cardiac electrical activity abnormalities by means of acquiring ECGs via multi-electrodes placed on the torso. This enthralling approach is largely based on solving an inverse ill-posed problem of ECGI. However, to date, no method for solving this problem has been sufficiently convincing in order to establish ECGI as a clinical modality of first choice. Thus, the aim of this thesis has been to endeavor to significantly contribute towards the advancement of ECGI implementation, in order to establish it in the near future as a preferentially routine method of arrhythmia diagnostic in the clinics. The work undertaken in this thesis has allowed us to propose a novel formulation of ECGI problem based on deep learning. Specifically, the core of the model we developed is a variational and conditional autoencoder using deep generative neural networks. Our unique model is able to produce advanced maps of cardiac activation by conditioning the electrical activity of the heart with signals measured on the torso surface and the cardiac geometry.The thesis manuscript follows the three-step evolution of our deep learning-based model. In the first step, we treated the problem in a two-dimension space. We reformulated the entire ECGI problem employing a probabilistic generative model, which is a variational and conditional autoencoder based on convolutional neural networks. The model was trained and validated on a synthetic database that we generated from CT images of a patient, using the eikonal model directly on a 10x10 electrode Cartesian grid. Secondly, the 2D model was further generalised to a 3D model, which was trained on a simulated database from the CT images of five patients and then evaluated on a new cardiac geometry. The last part of this thesis work consists in evaluating our proposed 3D method on realistic clinical data. The clinical data processing includes: acquisition and segmentation of CT images, along with the measurement and analysis of non-invasive ECG signals on the torso as well as of invasive catheter-based mapping of activation times and unipolar/bipolar voltages via a conventional electro-anatomical system (for validation purposes). In this part, we simulated cardiac activation maps and torso surface potentials by applying the eikonal model on two Cartesian grids of 10x13 electrodes each. Moreover, here the activation maps are no longer conditioned by the binary mask of cardiac image but rather by conductivity maps, although they are still conditioned by the potentials on the thoracic surface.Our probabilistic generative model is superior to classic methods in several aspects. In particular, thanks to convolutional neural networks, our model is able to learn the spatio-temporal interactions between the signals, whereas most existing methods for ECGI either solve each time step independently or use a temporal prior without spatial correlations. We should also highlight that the correlation between the imaging substrate and the signals is also learned, allowing us to integrate any 3D image information into the ECGI-based model, which is difficult to achieve in the classical formulation. To our knowledge, our ECGI method is the first method able to reconstruct activation patterns in the whole myocardium volumetrically and at high spatial resolution. Our novel framework could be rapidly translated into routine clinical workflow for non-invasive, accurate diagnostic and ECGI-based testing in large cohorts of arrhythmia patients.; L'imagerie électrocardiographique (ECGI) est une ressource exceptionnelle dans la pratique et la recherche en cardiologie, en raison de sa manière non invasive d'étudier les anomalies de l'activité électrique cardiaque par l'acquisition d'ECG via des électrodes multiples placées sur le torse. Cette approche fascinante est largement basée sur la résolution du problème inverse de l'ECGI. A ce jour, encore aucune méthode pour résoudre ce problème connu comme étant mal posé n'a su convaincre suffisamment pour rendre l'ECGI la modalité de prédilection en clinique. Ainsi, l'objectif de cette thèse a été de contribuer de manière significative à l'avancement de l'ECGI, afin de l'établir dans un avenir proche comme méthode préférentielle en routine clinique pour le diagnostic des arythmies. Le travail entrepris nous a permis de proposer une nouvelle formulation du problème ECGI basée sur le Deep Learning. Le cœur du modèle développé est un autoencodeur variationnel et conditionnel utilisant des réseaux neuronaux génératifs profonds. Notre modèle unique est capable de générer des cartes d'activation cardiaque en conditionnant l'activité électrique du cœur avec des signaux mesurés à la surface du torse et la géométrie cardiaque. Le manuscrit de la thèse suit l'évolution en trois étapes de notre modèle basé sur le Deep Learning. Premièrement, nous avons traité le problème dans un espace à deux dimensions. Nous avons reformulé l'ensemble du problème de l'ECGI en employant un modèle génératif probabiliste, qui est un autoencodeur variationnel et conditionnel basé sur des réseaux de neurones convolutifs. Le modèle a été entraîné et validé sur une base de données synthétique que nous avons générée à partir des images CT d'un patient, en utilisant le modèle eikonal directement sur une grille cartésienne de 10x10 électrodes. Deuxièmement, le modèle 2D a été généralisé en un modèle 3D, qui a été entraîné sur une base de données simulées à partir des images CT de cinq patients, puis évalué sur une nouvelle géométrie cardiaque. La dernière partie de ce travail de thèse consiste à évaluer la méthode 3D que nous avons proposée sur des données cliniques réelles. A des fins de validation, le traitement des données cliniques comprend : l'acquisition et la segmentation d'images CT, l'analyse de signaux ECG non invasifs sur le torse ainsi que la cartographie invasive par cathéter des temps d'activation et des tensions bipolaires via un système électro-anatomique conventionnel. Dans cette partie, nous avons simulé les cartes d'activation cardiaque et les potentiels à la surface du torse en appliquant le modèle eikonal sur deux grilles cartésiennes de 10x13 électrodes chacune. De plus, ici les cartes d'activation ne sont plus conditionnées par le masque binaire de l'image cardiaque mais par des cartes de conductivité, bien qu'elles soient toujours conditionnées par les potentiels de la surface thoracique. Notre modèle génératif probabiliste est supérieur aux méthodes classiques sur plusieurs aspects. En particulier, grâce aux réseaux de neurones convolutifs, notre modèle est capable d'apprendre les interactions spatio-temporelles entre les signaux, alors que la plupart des méthodes existantes résolvent chaque pas de temps indépendamment ou utilisent un a priori temporel sans corrélations spatiales. De plus, la corrélation entre le substrat d'imagerie et les signaux est également apprise, ce qui nous permet d'intégrer toute information d'image 3D dans le modèle basé sur l'ECGI, ce qui est difficile à réaliser dans la formulation classique. À notre connaissance, notre méthode ECGI est la première méthode capable de reconstruire le modèle d'activation dans l'ensemble du myocarde de manière volumétrique et à haute résolution spatiale. Notre nouveau framework peut être rapidement intégré dans le workflow de routine clinique pour effectuer des tests diagnostiques non invasifs et précis basés sur l'ECGI dans de larges cohortes de patients souffrant d'arythmie.

Brain computer interfaces (BCIs) are communication and control tools that enable their users to interact with computer by using brain activity alone (which is measured, most of the time, using electroencephalography - EEG). A prominent type of BCI is mental task (MT) based BCIs, that translate modifications in brain activity induced by MTs performed by the user (e.g., imagination of movements, mental calculation or mental rotation of an object among others) into control commands for a computer. Using an MT-BCI requires dedicated training. Indeed, the user has to generate stable and distinct brain signals for each task otherwise they will not be able to control the system. Indeed, the system will not be able to recognize which task the user is performing. Producing such brain signals is a skill to be acquired and mastered and the more the user practices the better he/she will get at it. The objective of my PhD project is to contribute to the understanding of BCI user training by first doing an experimental study of learning by participating in the CYBATHLON competition. We proposed and evaluated the design of a multi-class MT-based BCI for longitudinal training of a tetraplegic user with a newly designed machine learning pipeline based on adaptive Riemannian classifiers. Using a newly proposed BCI user learning metric, we could show that our user learned to improve his BCI control by producing EEG signals matching increasingly more the BCI classifier training data distribution, rather than by improving his EEG class discrimination. In addition, this study revealed the difficulty of setting up a reliable protocol dedicated to a long term BCI training. The second part of this work is dedicated to the understanding of MT-BCI performances using predictive computational models. We proposed various computational models of BCI user training that could predict the performances of various BCI users over training time, based on BCI systems component. As a BCI is a communication system between a user and a machine such components were related to the user-profile related characteristics but also factors extracted from machine-learning algorithms used to build the system classifier. Our results suggested that is was possible to predict BCI performances using neurophysiological characteristics of a user but also neurophysiological characteristics combined with stable characteristics (i.e., traits) or the user. In addition, our studies revealed that studying features extracted from data-driven methods could be interesting to better understand why some subjects have difficulties controlling a BCI. Indeed, reliable models of BCI performances were revealed using such features.; Les interfaces cerveau-ordinateur (ICO) sont des outils de communication et de contrôle qui permettent à leurs utilisateurs d’interagir avec un ordinateur via leur activité cérébrale (mesurée, généralement, à l’aide de l’électroencéphalographie - EEG). Une catégorie prometteuse d’ICO est l’ICO basée sur les tâches mentales (TM). Les TM-ICO utilisent les modifications de l’activité cérébrale induites par les TM effectuées par l’utilisateur (par exemple, l’imagination de mouvements, le calcul mental ou la rotation mentale d’un objet) pour les transformer en commandes de contrôle. Contrôler une TM-ICO nécessite l’acquisition de compétences et donc un entraînement approprié. En effet, l’utilisateur doit générer des signaux cérébraux stables et distincts pour chaque tâche, faute de quoi il ne sera pas en mesure de contrôler le système. En effet, le système ne sera pas en mesure de reconnaître quelle tâche l’utilisateur est en train d’effectuer. Produire de tels signaux cérébraux est une compétence à acquérir et à maîtriser. L’objectif de cette thèse est de contribuer à la compréhension de l’entraînement des utilisateurs d’ICO en réalisant d’abord une étude expérimentale de l’apprentissage. Dans une première partie, nous avons proposé et évalué la conception d’une TM-ICO multi-classes pour entrainer un utilisateur tétraplégique sur le long terme. Nou avons utilisé une nouvelle méthode de classification: les classifieurs riemanniens adaptatifs. Nous avons également observé que notre pilote a appris à améliorer l’ICO en produisant des signaux EEG correspondant de plus en plus à la distribution des données d’entraînement du classificateur, plutôt qu’en améliorant à discriminer ses signaux. Cette étude nous a également permis de constater la difficulté de la mise en place d’un protocole fiable dédié à un entraînement ICO à long terme. La seconde partie de notre travail est consacrée à la compréhension des performances des TM-ICO à l’aide de modèles computationnels prédictifs. Nous avons proposé différents modèles pouvant prédire les performances de différents utilisateurs de ICO au cours de l’entraînement basés sur des caractéristiques liées aux ICO. Comme une ICO est un système de communication entre un utilisateur et une machine, ces caractéristiques sont liés à la fois au profil de l’utilisateur at aux facteurs extraits d’algorithmes utilisés pour construire/calibrer le système. Nos résultats suggèrent qu’il est possible de prédire les performances des utilisateurs d’ICO en utilisant les caractéristiques neurophysiologiques d’un utilisateur, mais aussi les caractéristiques neurophysiologiques combinées à des caractéristiques stables (des traits) de l’utilisateur. De plus, nos études ont révélé que l’étude des caractéristiques extraites des méthodes utilisées pour construire/calibrer le système pourraient être intéressantes pour mieux comprendre pourquoi certains sujets ont des difficultés à contrôler une ICO. En effet, des modèles fiables de performances ont été révélés en utilisant de telles caractéristiques.

International audience; Mars 2020-Mars 2021

International audience; Cet article présente les résultats de l’étude de la mise en place d’un certificat de compétences cliniques à travers la conception et la mise en œuvre d’un environnement informatique. Cet environnement informatique vise,d’une part,à équiper cet examen et,d’autre part,à mener une démarche réflexive le concernant. Les résultats des étudiants à cet examen montrent l’absence de redondance avec ceux des épreuves classantes typiques de ce parcours de formation. En confrontant les retours des étudiants au travers de questionnaires anonymes et l’étude du dispositif de formation lui-même, nous interrogeons l’approche qui le sous-tend concernant les compétences en général et les compétences relationnelles en particulier.

Instrumentation of pavements is one of the most effective methods to monitor pavement condition. The objective of this thesis is to develop a multifunctional system for pavement monitoring. This system is based on the measurement of pavement deflections, using geophones or accelerometers, and pavement temperatures. Deflection is a key indicator of the structural response of pavements, as it characterises the global stiffness of the pavement, and can be used to back-calculate pavement layer moduli. Different geophones and accelerometers have been selected and tested in the laboratory first and then at the accelerated pavement testing facility, to evaluate their response, under loadings representative of the field conditions. These tests helped understand the influence of different parameters, such as loading speed, load position and temperature on the sensor response. Methods of back-calculation of pavement layer moduli using the measured deflection basins were also developed To further elaborate the applicability of these sensors on a real road under heavy traffic, these sensors were installed on a French motorway site, and connected to a wireless data acquisition system. From the data over a period of about 2 years, the analysis of seasonal variations of deflections, in relation with temperature variations, but also the identification of vehicle types, calculation of vehicle speeds and estimation of vehicle loads. This study demonstrates different applications of geophones and accelerometers for the instrumentation of pavements, and shows the potential offered by remote monitoring systems to better evaluate pavement behaviour.; L'instrumentation des chaussées est l'une des méthodes les plus efficaces pour surveiller l'état des chaussées. L'objectif de cette thèse est de développer un système multifonctionnel pour la surveillance des chaussées. Ce système est basé sur la mesure des déflexions de la chaussée, à l'aide de géophones ou d'accéléromètres, et des températures de chaussée. La déflexion est un indicateur clé de la réponse structurelle des chaussées, car elle caractérise la rigidité globale de la chaussée et peut être utilisée pour recalculer les modules de couche de chaussée. Différents géophones et accéléromètres ont été sélectionnés et testés en laboratoire d'abord puis au banc d'essai accéléré des chaussées, pour évaluer leur réponse, sous des charges représentatives des conditions de terrain. Ces tests ont permis de comprendre l'influence de différents paramètres, tels que la vitesse de chargement, la position de la charge et la température sur la réponse du capteur. Des méthodes de rétrocalcul des modules de couche de chaussée à l'aide des bassins de déflexion mesurés ont également été développées. Pour approfondir l'applicabilité de ces capteurs sur une route réelle à fort trafic, ces capteurs ont été installés sur un site autoroutier français, et connectés à un système d'acquisition de données sans fil. A partir des données sur une période d'environ 2 ans, l'analyse des variations saisonnières des flèches, en relation avec les variations de température, mais aussi l'identification des types de véhicules, le calcul des vitesses des véhicules et l'estimation des charges des véhicules. Cette étude démontre différentes applications des géophones et des accéléromètres pour l'instrumentation des chaussées, et montre le potentiel offert par les systèmes de télésurveillance pour mieux évaluer le comportement des chaussées.

Le langage R s'est imposé comme un outil incontournable pour l'analyse, la gestion des données scientifiques et la confection de graphiques. L'objectif de ce livre est de fournir aux étudiants et aux personnes souhaitant s'initier à R des bases solides pour se former ou se perfectionner au langage en mettant l'accent sur les bonnes pratiques de programmation afin de disposer d'un code réutilisable et de résultats reproductibles. La première partie concerne les concepts de base (types et conteneurs de données, fonctions, algorithmique et gestion de projet), et la seconde la confection graphique (du graphique simple à la figure dans un article scientifique). Chaque chapitre aborde les cas les plus simples et des cas complexes, avec de nombreux exemples tirés de données réelles. Le lecteur est guidé pas à pas afin de devenir autonome.

The recent technological advancements and emergence of the open data in environmental and life sciences are opening new research opportunities while creating new challenges around data management. They make available an unprecedented amount of data that can be exploited for studying complex phenomena. However, new challenges related to data management need to be addressed to ensure effective data sharing, discovery and reuse, especially when dealing with interdisciplinary research contexts. These issues are magnified in interdisciplinary context, by the fact that each discipline has its practices, e.g., specific formats and metadata standards. Moreover, the majority of current data management practices do not consider semantic heterogeneity existing among disciplines. For this reason, we introduce a flexible metadata model that describes the datasets of various disciplines using a common paradigm based on the observation concept. It provides a key vision for articulating the user point of view and underlying scientific domains. In this study, we therefore decide to mainly reuse the SOSA lightweight ontology (Sensor, Observation, Sample, and Actuator) to efficiently leverage others existing ontologies to improve datasets discovery and reuse coming from Earth and life observation. The main benefit of the proposed metadata model is that it extends the technical description, usually provided by existing metadata models, with the observation context description enabling the need of a user viewpoint. Moreover, following the FAIR principles, the metadata model specifies the semantics of its elements using ontologies and vocabularies, and reuses as much as possible ontological and terminological existing resources. We show the benefit and applicability of the model through a case study we identified as representative after interviewing researchers in environmental and life sciences.

Today, only 15% of the global ocean floor has been mapped at a high resolution of around 100 meters. The French Research Institute for the Exploitation of the Sea (Ifremer) participates in the acquisition of high-resolution seafloor depth data called "bathymetric data", by deploying its oceanographic vessels equipped with multibeam echo sounders. This internship within the ocean mapping service of Ifremer allowed, firstly, the processing of raw bathymetric data, acquired between 1991 and 2018 over the central North Atlantic mid-ocean ridge, and to compile them in digital terrain models. These models are necessary to improve geologic investigations, and they are available to scientists in Ifremer and elsewhere. The models also contribute to international bathymetric models and research projects. In a second step, data analyses were carried out in collaboration with Ifremer researchers : a study of the abyssal hill structures of the mid-Atlantic ridge between 14°N and 35°N was carried out in order to better understand the plate tectonic movements and a structural geology map was created for a polymetallic sulphides exploration zone., Aujourd’hui, seuls 15% des fonds des océans du globe sont cartographiés à haute résolution, d’environ 100 mètres. L’Institut Français de Recherche pour l’Exploitation de la Mer (Ifremer) participe à la collecte de données de profondeur des fonds marins haute résolution, les « données bathymétriques », en déployant ses navires océanographiques équipés de sondeurs-multifaisceaux. Le stage au sein du service de cartographie marine de l’Ifremer a permis dans un premier temps de traiter des données bathymétriques brutes acquises sur la dorsale de l’océan Atlantique Nord central entre 1991 et 2018, et de les compiler pour créer des modèles numériques de terrain. Ces modèles constituent de véritables supports de recherche en géosciences. Ils sont diffusés aux chercheurs en interne et en externe de l’Ifremer, alimentent des projets de recherche internationaux. Dans un second temps, c’est un travail d’analyse qui a été effectué en collaboration avec les chercheurs : l’étude des structures abyssales de la dorsale Atlantique entre 14°N et 35°N pour mieux comprendre la tectonique des plaques, ainsi que la cartographie structurale d’une zone d’exploration de sulfures polymétalliques.

Over recent decades, regions of West and Central Africa have experienced different and significant changes in climatic patterns, which have significantly impacted hydrological regimes. Such impacts, however, are not fully understood at the regional scale, largely because of scarce hydroclimatic data. Therefore, the aim of this study is to (a) assemble a new, robust, reconstructed streamflow dataset of 152 gauging stations; (b) quantify changes in streamflow over 1950–2005 period, using these newly reconstructed datasets; (c) significantly reveal trends and variability in streamflow over West and Central Africa based on new reconstructions; and (d) assess the robustness of this dataset by comparing the results with those identified in key climatic drivers (e.g. precipitation and temperature) over the region. Gap filling methods applied to monthly time series (1950–2005) yielded robust results (median Kling-Gupta Efficiency >0.75). The study underlines a good agreement between precipitation and streamflow trends and reveals contrasts between western Africa (negative trends) and Central Africa (positive trends) in the 1950s and 1960s. Homogenous dry conditions of the 1970s and 1980s, characterized by reduced significant negative trends resulting from quasi-decadal modulations of the trend, are replaced by wetter conditions in the recent period (1993–2005). The effect of this rainfall recovery (which extends to West and Central Africa) on increased river flows are further amplified by land use change in some Sahelian basins. This is partially offset, however, by higher potential evapotranspiration rates over parts of Niger and Nigeria. Crucially, the new reconstructed streamflow datasets presented here will be available for both the scientific community and water resource managers.

The human skeleton aims at participating to the locomotor system, protecting and serving as brackets forthe internal organs. To ensure the mechanical stiffness of the entire body, the cortical bone can be found inevery part of the skeleton. A dynamic process occurs throughout the life and is named bone remodelling. Thisprocess adapts the cortical bone architecture and the shape of bones according to their functions. Due to itscomplexity, bone remodelling can defect in the elderly and weakens bones. This thesis studies the bearing andnon-bearing long human bones by focusing on the humerus and femur. A survey of the state of the art, detailedin the first chapter, reveals several lacks. First, the femur is widely investigated compared to the other bones andthis unbalance creates a lack of data for the other bones. Therefore, inputs for numerical human models comefrom deprecated and contradictory studies where the extra-individual differences impact the trends. Second,architectural studies are mainly limited to in-plane assessment whereas the vascular network is complex andneeds more robust analyses. Thus, the second chapter describes an innovative method to 3D assess the corticalvascular network from tomographic data. This Python script automatically detects canals, connectivity andBone Multicellular Units (BMUs), cradle of the bone remodelling activity. Then, 77 samples from left andright femurs and humeri of ten human cadavers are scanned and analysed using this method. As this methodprovides numerous novel features of the cortical architecture, tensile and indentation tests are also carried outin order to understand and exhibit the impact of the architecture on the mechanical behaviour. Hence, all thescanned samples are tested and available for statistical analysis. So as to identify global trends, humerus andfemur are compared using different statistical tests. Likewise, the bias impact is also investigated. Finally, acorrelation study followed by a regression study is described so as to provide polynomial functions in order tobe used to predict the mechanical behaviour from an architectural study.; Le squelette humain a pour fonction de protéger les organes internes tout en participant au système delocomotion. Afin d’en assurer la rigidité mécanique, l’os cortical est présent dans toutes les parties du squelette.Le remodelage osseux, processus dynamique, est actif tout au long de la vie. Il permet à l’os cortical d’adaptersa géométrie et son architecture interne en fonction des contraintes qui lui sont appliquées. Étant un processuscomplexe, le remodelage osseux est amené à dysfonctionner chez les personnes âgées et fragiliser leurs os. Ainsi,cette thèse étudie les os porteurs et non porteurs humains en se concentrant sur le fémur et l’humérus. Larevue de la littérature, effectuée dans le chapitre 1, met en évidence plusieurs verrous scientifiques à résoudre.En effet, pour diverses raisons pratiques, le fémur est très largement étudié, délaissant l’étude des autres os.Cela a pour effet d’en impacter les données matériaux utilisées par les modèles numériques du corps humain,souvent extraites d’études très anciennes et obsolètes dont les sujets humains diffèrent. De plus, les étudesarchitecturales sont, pour la plupart, limitées à des analyses en 2D et ne sont pas adaptées par rapport àl’architecture osseuse complexe. Par conséquent, le second chapitre décrit une méthode innovante capabled’analyser et de quantifier l’architecture en 3D à partir de scans tomographiques. Les canaux, connectivités etBMUs, berceaux du remodelage osseux, sont automatiquement détectés. 77 échantillons, prélevés sur huméruset fémurs gauche et droit, sont scannés et quantifiés à partir de cette méthode. Étant donné que de nombreusescaractéristiques, jamais mesurées auparavant, sont obtenues, des essais de traction et d’indentation sont effectuésafin de comprendre et de mettre en évidence l’impact de l’architecture sur le comportement mécanique. Parconséquent, l’intégralité des échantillons, précédemment scannée, est testée. Dans l’objectif d’extraire destendances générales, les humérus et fémurs sont comparés suivant différents tests statistiques. De même, l’impactde la latéralité est aussi étudié. Pour terminer, une étude de corrélation, suivie d’une étude de régressions, esteffectuée afin de fournir des fonctions polynomiales destinées à prédire le comportement mécanique à partird’une simple étude architecturale.

This PhD project was part of a system epidemiologic approach which aim to identify contributors of complex pathologies, at multiple levels, and their interactions by using system approach. This usually combine data from omics analysis and observational epidemiologic data to rich a fixed goal. The long term objective is to be able to use metabolomics to re-classify those pathologies. To this end, it is necessary to modelling phenotypes of at risk population using statistical and mathematical approaches. In this context, this project aim to characterise Metabolic Syndrome (MetS) in elderly people using multidimensional phenotyping (metabolomics, lipidomics, phenotyping, nutrion...). Different bio-informatics goals have been defined. They involve care and management of big volume of complex data, and knowledge extraction from multidimensional data in a multi-step and iterative process. From bio-informatics field, this project first allow the creation of a MetS biomarkers from literature database. It also allow the establishment of guidelines for management of data within future metabolomics projects. Thereafter, an entire and reproducible workflow for knowledge extraction have been developed, aiming to provide a signature (set of biomarkers) from multi-platforms non-targeted metabolomics/lipidomics data. It include the development of a new tool to manage analytical correlation generated on metabolomics data during acquisition and filter it ; deployment of variable selection strategies using different statistical models to provide a MetS signature for elderly people ; or execution of bio-informatics tools to go further in biological interpretation of data across visualization on metabolomics networks. Finally, a similar approach was design for sub-phenotyping of MetS modelling. It specially consist to study potential sub-phenotypes of Mets to propose a molecular re-classifying of individuals based on metabolomics data., Le projet de thèse s’inscrit dans une démarche d’épidémiologie des systèmes qui consiste à identifier les contributeurs de pathologies complexes, à de multiples niveaux, ainsi que leurs interactions et ce en utilisant une approche système. Cette dernière combine généralement des données de type omique à des données épidémiologiques observationnelles pour répondre un objectif fixé. Le but à long terme est de pouvoir utiliser la métabolomique pour reclassifier ces pathologies. Pour cela, il est nécessaire de modéliser les phénotypes des populations à risque, par des approches statistiques/mathématiques. Dans ce contexte, ce projet s’intéresse à la caractérisation du syndrome métabolique (SMet) chez la personne âgée par des méthodes de phénotypages multidimensionnelles (métabolomique, lipidomique, phénotypique, nutritionnelle...). Différents sous-objectifs bio-informatiques ont été définis pour parvenir à cette fin. Ils concernent d’une part la prise en charge et la gestion de larges volumes de données complexes (métabolomique/lipidomique et épidémiologique), et d’autre part, des aspects d’extraction de connaissance à partir de ces données multidimensionnelles, dans un processus multi étapes et itératif. Sur le plan bio-informatique, ce projet a tout d’abord permis la création d’une base de données de biomarqueurs du SMet issus de la littérature. Il a également permis la mise en place d’un cahier des charges pour la gestion des données des futurs projets de métabolomique. Par la suite, un workflow complet et reproductible, d’extraction de connaissance a été développé, visant à extraire une signature (ensemble de biomarqueurs) à partir de données métabolomiques/lipidomiques non ciblées multi-plateformes. Il a inclus le développement d’un outil de filtration des corrélations analytiques rencontrées en métabolomique lors de la génération des données ; la mise en place d’une stratégie de sélection de variables utilisant différents modèles statistiques afin d’arriver à proposer une signature du SMet chez la personne âgée ; ou encore la mise en oeuvre d’outils bio-informatiques permettant d’aller plus loin dans l’interprétation biologique des données à travers la visualisation dans des réseaux métaboliques. Enfin, une démarche semblable a été mise en place pour modéliser le spectre phénotypique du SMet. En particulier, elle a consisté à étudier les potentiels sous-phénotypes du SMet pour tenter de proposer une reclassification moléculaire des individus basée sur les données métabolomiques.

International audience; Cette communication présente les premiers résultats de l'étude de la mise en place d'un certificat d'aptitude clinique à travers la conception et la mise en oeuvre d'un environnement informatique. Cet environnement informatique vise d'une part à équiper cet examen, et d'autre part à mener une démarche réflexive le concernant. Les résultats des étudiants à cet examen montrent une non redondance avec ceux des épreuves classantes typiques de ce parcours de formation. En confrontant les retours des étudiants au travers de questionnaires anonymes et l'étude du dispositif de formation lui-même, nous interrogeons l'approche qui le sous-tend concernant les compétences en général, et les compétences relationnelles en particulier.

International audience; Datacleaninganddatapreparationhavebeenlong-standingchallenges in data science to avoid incorrect results, biases, and misleading conclusions ob- tained from “dirty” data. For a given dataset and data analytics task, a plethora of data preprocessing techniques and alternative data cleaning strategies are avail- able, but they may lead to dramatically different outputs with unequal result quality performances. For adequate data preparation, the users generally do not know how to start with or which methods to use. Most current work can be classified into two categories: 1) they propose new data cleaning algorithms specific to certain types of data anomalies usually considered in isolation and without a “pipeline vision” of the entire data preprocessing strategy; 2) they develop automated machine learning approaches (AutoML) that can optimize the hyper- parameters of a considered ML model with a list of by-default preprocessing methods. We argue that more efforts should be devoted to proposing a principled and adaptive data preparation approach to help and learn from the user for selecting the optimal sequence of data preparation tasks to obtain the best quality performance of the final result. In this paper, we extend Learn2Clean, a method based on Q-Learning, a model-free reinforcement learning technique that selects, for a given data set, a given ML model, and a pre-selected quality performance metric, the optimal sequence of tasks for preprocessing the data such that the quality metric is maximized. We will discuss some new results of Learn2Clean for semi-automating data preparation with “the human in the loop” using active reward learning and Q-learning.

International audience; Many small islands are located in the southwestern Indian Ocean. These islands have their own environmental specificities and very fragmented landscapes. Generic land use products developed from low and medium resolution satellite images are not suitable for studying these small territories. This is why we have developed a land use/land cover product, called Homisland-IO, based on remote sensing processing on high spatial resolution satellite images acquired by SPOT 5 satellite between December 2012 and July 2014. This product has been produced using an object-based classification process. The overall accuracy of the product is 86%. Homisland-IO is freely accessible through a web portal and is thus available for future use.

The human skeleton aims at participating to the locomotor system, protecting and serving as brackets forthe internal organs. To ensure the mechanical stiffness of the entire body, the cortical bone can be found inevery part of the skeleton. A dynamic process occurs throughout the life and is named bone remodelling. Thisprocess adapts the cortical bone architecture and the shape of bones according to their functions. Due to itscomplexity, bone remodelling can defect in the elderly and weakens bones. This thesis studies the bearing andnon-bearing long human bones by focusing on the humerus and femur. A survey of the state of the art, detailedin the first chapter, reveals several lacks. First, the femur is widely investigated compared to the other bones andthis unbalance creates a lack of data for the other bones. Therefore, inputs for numerical human models comefrom deprecated and contradictory studies where the extra-individual differences impact the trends. Second,architectural studies are mainly limited to in-plane assessment whereas the vascular network is complex andneeds more robust analyses. Thus, the second chapter describes an innovative method to 3D assess the corticalvascular network from tomographic data. This Python script automatically detects canals, connectivity andBone Multicellular Units (BMUs), cradle of the bone remodelling activity. Then, 77 samples from left andright femurs and humeri of ten human cadavers are scanned and analysed using this method. As this methodprovides numerous novel features of the cortical architecture, tensile and indentation tests are also carried outin order to understand and exhibit the impact of the architecture on the mechanical behaviour. Hence, all thescanned samples are tested and available for statistical analysis. So as to identify global trends, humerus andfemur are compared using different statistical tests. Likewise, the bias impact is also investigated. Finally, acorrelation study followed by a regression study is described so as to provide polynomial functions in order tobe used to predict the mechanical behaviour from an architectural study., Le squelette humain a pour fonction de protéger les organes internes tout en participant au système delocomotion. Afin d’en assurer la rigidité mécanique, l’os cortical est présent dans toutes les parties du squelette.Le remodelage osseux, processus dynamique, est actif tout au long de la vie. Il permet à l’os cortical d’adaptersa géométrie et son architecture interne en fonction des contraintes qui lui sont appliquées. Étant un processuscomplexe, le remodelage osseux est amené à dysfonctionner chez les personnes âgées et fragiliser leurs os. Ainsi,cette thèse étudie les os porteurs et non porteurs humains en se concentrant sur le fémur et l’humérus. Larevue de la littérature, effectuée dans le chapitre 1, met en évidence plusieurs verrous scientifiques à résoudre.En effet, pour diverses raisons pratiques, le fémur est très largement étudié, délaissant l’étude des autres os.Cela a pour effet d’en impacter les données matériaux utilisées par les modèles numériques du corps humain,souvent extraites d’études très anciennes et obsolètes dont les sujets humains diffèrent. De plus, les étudesarchitecturales sont, pour la plupart, limitées à des analyses en 2D et ne sont pas adaptées par rapport àl’architecture osseuse complexe. Par conséquent, le second chapitre décrit une méthode innovante capabled’analyser et de quantifier l’architecture en 3D à partir de scans tomographiques. Les canaux, connectivités etBMUs, berceaux du remodelage osseux, sont automatiquement détectés. 77 échantillons, prélevés sur huméruset fémurs gauche et droit, sont scannés et quantifiés à partir de cette méthode. Étant donné que de nombreusescaractéristiques, jamais mesurées auparavant, sont obtenues, des essais de traction et d’indentation sont effectuésafin de comprendre et de mettre en évidence l’impact de l’architecture sur le comportement mécanique. Parconséquent, l’intégralité des échantillons, précédemment scannée, est testée. Dans l’objectif d’extraire destendances générales, les humérus et fémurs sont comparés suivant différents tests statistiques. De même, l’impactde la latéralité est aussi étudié. Pour terminer, une étude de corrélation, suivie d’une étude de régressions, esteffectuée afin de fournir des fonctions polynomiales destinées à prédire le comportement mécanique à partird’une simple étude architecturale.

Asteroseismology consists in probing stellar interiors through the detection of seismic waves. Red giants are evolved low-mass stars that have exhausted hydrogen in their core. These stars are solar-type pulsators presenting mixed modes that allow us to have a direct access to the physical properties of their core. The available seismic measurements indicate that one or several mechanisms that remain poorly understood counterbalance the acceleration ofthe core rotation, resulting from its contraction, by transporting angularmomentum. The greatest part of this PhD thesis was devoted to the development of a method allowing a measurement as automated as possible of the mean core rotation of stars on the red giant branch that were observed by the Kepler satellite (NASA). The measurements that were derived for almost 900 stars highlight that the core rotation is almost constant along the red giant branch, with values largely independent of the stellar mass. The second part of this PhD thesis is devoted to the interpretation of these results based on stellar modelling. The challenge consists in using the large-scale measurements obtainedin the first part to characterise the quantity of angular momentum that has to be extracted from each layer of the core, at different timesteps on the red giant branch, for different stellar masses.; L’astérosismologie consiste à sonder les intérieurs stellaires en détectant les ondes sismiques qui s’y propagent. Les géantes rouges, des étoiles évoluées peu massives dont l’hydrogène du cœur est épuisé, sont des pulsateurs de type solaire présentant des modes mixtes qui nous permettent d’accéder directement aux propriétés physiques de leur cœur. Les mesures sismiques disponibles indiquent qu’un ou plusieurs mécanismes physiques encore mal compris contrebalancent l’accélération de la rotation du cœur sous l’effet de sa contraction, en transportant du moment cinétique. La majeure partie de cette thèse a été consacrée au développement d’une méthode permettant une mesure aussi automatisée que possible de la rotation moyenne du cœur des étoiles de la branche des géantes rouges observées par le satellite Kepler (NASA). Les mesures obtenues pour environ 900 étoiles mettent en évidence que la rotation du cœur est à peu près constante le long de la branche des géantes rouges,avec des valeurs indépendantes de la masse des étoiles. Le deuxième volet de cette thèse est consacré à l’interprétation de ces résultats basée sur la modélisation stellaire. L’enjeu consiste à utiliser les mesures à grande échelle obtenues durant la première partie pour caractériser la quantité de moment cinétique qui doit être extraite localement de chaque région du cœur, à différents instants sur la branche des géantes rouges, pour différentes masses stellaires.

Biogas production from organic materials by anaerobic digestion is both a developed technology and an active area of research. In this contribution we describe an R package designed to help standardize biogas research. A web-based application provides access to the main functions. The software can be used to accurately calculate biochemical methane potential (BMP) from a range of biogas measurement types. Additionally, methane potential can be predicted from substrate composition, facilitating experimental design and interpretation of results. By providing access to flexible, efficient, standardized, and transparent algorithms, this software may make biogas research more accurate and efficient. Keywords: Anaerobic digestion, Biochemical methane potential, Data processing, Microbial stoichiometry

International audience

Les communautés scientifiques se trouvent aujourd’hui confrontées à un changement de paradigme autour de la gestion des données, nécessitant une meilleure gestion du cycle de vie des données avec notamment leur traitement et intégration, et leur partage. À la suite du chantier « Data Partage » lancé dès 2012 à l’Inra, le groupe de travail « e-infra Storage » a initié en 2016 une réflexion collective autour des besoins de l’Institut en matière de dispositif de stockage des données patrimoniales scientifiques qui a abouti à la co-construction d’une infrastructure partagée et mutualisée : AgroDataRing.

Trabajo final presentado por Morgan Peix para un Máster de la École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA-Bretagne), realizado bajo la dirección de la Dra. Eulàlia Gràcia i Mont del Institut de Ciències del Mar (ICM-CSIC) y del Dr. Pierre Bosser de la École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA-Bretagne).-- 28 pages, [EN] During the INSIGHT-Leg 1 cruise in which I participated, high-resolution bathymetric data at depths up to 5000m were obtained through the use of an AUV, as well as geological and geophysical data obtained from R/V "Sarmiento de Gamboa". The rest of the internship was dedicated to the processing of the data acquired by the AUV. At first, the bathymetry was processed, the data being very noisy and affected by a problem of timelag as well as by a drift of the position in time. The backscatter was then extracted from the bathymetric data. However, the results obtained by the two tested softwares are strongly affected by artifacts rendering the interpretation of the backscatter impossible. Codes have been developed to process the backscatter. These codes use a reference area to compute a pattern of directivity which is then used to process the data of the area to be processed. These codes made it possible to show the importance of taking into account the bathymetric slope during the treatment of the backscatter. For the best results, all parameters other than directivity and reflectivity must be compensated using the sonar equation, [FR] Pendant la campagne INSIGHT-Leg 1 à laquelle j’ai participé, ont été obtenues des données bathymétriques de haute résolution à des profondeurs allant jusqu’à 5000m grâce à l’utilisation d’un AUV ainsi que des données géologiques et géophysiques à l’aide du R/V "Sarmiento de Gamboa". Le reste du stage a été dédié au traitement des données acquises par l’AUV. Dans un premier temps, la bathymétrie a été traitée, celle-ci étant très bruitée et affectée par un problème de décalage de temps ainsi que par une dérive du positionnement dans le temps. Le backscatter a ensuite été extrait à partir des données bathymétriques. Cependant les résultats obtenus par les deux logiciels testés sont fortement affectés par des artefacts rendant l’interprétation du backscatter impossible. Des codes ont donc été développés pour traiter le backscatter. Ces codes utilisent une zone de référence pour calculer un pattern de directivité qui est ensuite utilisé pour traiter les données de la zone à traiter. Ces codes ont permis de montrer l’importance de prendre en compte la pente bathymétrique lors du traitement du backscatter. Pour un meilleur résultat, tous les paramètres autres que la directivité et la réflectivité doivent être compensés en utilisant l’équation du sonar, I also acknowledge the financial support from Ministerio Economia y Competividad through national project INSIGHT “ImagiNg large SeismogenIc and tsunamiGenic structures of the Gulf of Cadiz with ultra-High resolution Technologies (INSIGHT-Leg1)” (CGL2011-30005-C02-02, PIs: Roger Urgeles and Eulàlia Gràcia)

La construction du modèle hydraulique a permis de maîtriser le fonctionnement hydraulique du réseau d’eau potable de Kisumu. Le diagnostic du système a permis de relever les problèmes rencontrés sur le réseau. En effet, les résultats du modèle ont montré des vitesses très faibles dans le réseau. L’analyse critique des travaux réalisés dans le cadre du PALT ne permet pas d’améliorer les conditions hydrauliques du réseau.La sectorisation effectuée a permis de créer 10 zones différentes de pressions alimentées gravitairement et par pompage. Cet aménagement a permis d’améliorer les conditions hydrauliques du réseau. Les vitesses obtenues sont plus ou moins conformes à la réglementation Kenyane. Concernant les fortes pressions elles sont correctes pour la plupart.

International audience

International audience; Plankton are a major component of food web structure in aquatic ecosystems. Their distribution and community structure are driven by the combination and interactions between physical, chemical, and biological factors within the environment. In the present study, water quality and the community structure of phytoplankton and zooplankton were monthly investigated from January to December 2015 at 11 sampling sites along the gradient course of the Day River (Red River Delta, northern Vietnam). The study demonstrated that the Day River was eutrophic with the average values of total phosphorus concentration 0.17 mg/L, total nitrogen concentration 1.98 mg/L, and Chl a 54 mu g/L. Microscopic plankton analysis showed that phytoplankton comprised 87 species belonging to seven groups in which Chlorophyceae, Bacillariophyceae, and Cyanobacteria accounted for the most important constituents of the river's phytoplankton assemblage. A total 53 zooplankton species belonging to three main groups including Copepoda, Cladocera, and Rotatoria were identified. Plankton biomass values were greatest in rainy season (3002.10-3 cell/L for phytoplankton and 12.573 individuals/m(3) for zooplankton). Using principal correspondence and Pearson correlation analyses, it was found that the Day River was divided into three main site groups based on water quality and characteristics of plankton community. Temperature and nutrients (total phosphorus and total nitrogen) are key factors regulating plankton abundance and distribution in the Day River.

National audience; Les communautés scientifiques se trouvent aujourd’hui confrontées à un changement de paradigme autour de la gestion des données, nécessitant une meilleure gestion du cycle de vie des données avec notamment leur traitement et intégration, et leur partage. À la suite du chantier « Data Partage » lancé dès 2012 à l’Inra, le groupe de travail « e-infra Storage » a initié en 2016 une réflexion collective autour des besoins de l’Institut en matière de dispositif de stockage des données patrimoniales scientifiques qui a abouti à la co-construction d’une infrastructure partagée et mutualisée : AgroDataRing.

Metagenomic data from human microbiome is a novel source of data for improving diagnosis and prognosis in human diseases. However, to do a prediction based on individual bacteria abundance is a challenge, since the number of features is much bigger than the number of samples. Therefore, we face the difficulties related to high dimensional data processing, as well as to the high complexity of heterogeneous data. Machine Learning (ML)in general, and Deep Learning (DL) in particular, has obtained great achievements on important metagenomics problems linked to OTU-clustering, binning, taxonomic assignment, comparative metagenomics, and gene prediction. ML offers powerful frameworks to integrate a vast amount of data from heterogeneous sources, to design new models, and to test multiple hypotheses and therapeutic products.The contribution of this PhD thesis is multi-fold: 1) we introduce a feature selection framework for efficient heterogeneous biomedical signature extraction, and 2) a novel DL approach for predicting diseases using artificial image representations.The first contribution is an efficient feature selection approach based on visualization capabilities of Self-Organising Maps (SOM) for heterogeneous data fusion. We reported that the framework is efficient on a real and heterogeneous dataset called MicrObese, containing metadata, genes of adipose tissue, and gut flora metagenomic data with a reasonable classification accuracy compared to the state-of-the-art methods.The second approach developed in the context of this PhD project, is a method to visualize metagenomic data using a simple fill-up method, and also various state-of-the-art dimensional reduction learning approaches. The new metagenomic data representation can be considered as synthetic images, and used as a novel data set for an efficient deep learning method such as Convolutional Neural Networks. We also explore applying Local Interpretable Model-agnostic explanations (LIME), Saliency Maps and Gradient-weighted Class Activation (Grad-CAM) to identify important regions in the newly constructed artificial images which might help to explain the predictive models.We show by our experimental results that the proposed methods either achieve the state-of-the-art predictive performance, or outperform it on public rich metagenomic benchmarks.; Les données métagénomiques provenant du microbiome humain constituent une nouvelle source de données permettant d'améliorer le diagnostic et le pronostic des maladies humaines. Cependant, il est difficile de faire une prédiction basée sur l'abondance de bactéries individuelles car le nombre de caractéristiques est beaucoup plus grand que le nombre d'échantillons. Nous sommes donc confrontés aux difficultés liées au traitement de données de grandes dimensions, ainsi qu’à la grande complexité des données hétérogènes. Apprentissage Machine (ML)en général, et Deep Learning (DL) en particulier, a obtenu de grandes réalisations sur d'importants problèmes de métagénomique liés à la mise en cluster des UTO, au binning, aux assignations taxonomiques, à la métagénomique comparative et à la prédiction de gènes. ML offre des cadres puissants pour intégrer une grande quantité de données provenant de sources hétérogènes, concevoir de nouveaux modèles et tester de multiples hypothèses et produits thérapeutiques.La contribution de cette thèse de doctorat est multiple: 1) nous introduisons un cadre de sélection de caractéristiques pour une extraction efficace de signature biomédicale hétérogène, et 2) une nouvelle approche DL pour prédire des maladies à l'aide de représentations d'images artificielles.La première contribution est une approche efficace de sélection de caractéristiques basée sur les capacités de visualisation des cartes auto-organisées (SOM) pour la fusion de données hétérogènes. Nous avons signalé que le cadre est efficace sur un ensemble de données réel et hétérogène appelé MicrObese, contenant des métadonnées, des gènes de tissu adipeux et des données métagénomiques de la flore intestinale avec une précision de classification raisonnable par rapport aux méthodes de pointe.La deuxième approche développée dans le cadre de ce projet de thèse consiste en une méthode de visualisation des données métagénomiques à l'aide d'une méthode de remplissage simple, ainsi que de diverses approches d'apprentissage de réduction dimensionnelle à la pointe de la technologie. La nouvelle représentation des données métagénomiques peut être considérée comme une image synthétique et utilisée comme un nouvel ensemble de données pour une méthode d'apprentissage en profondeur efficace telle que les réseaux de neurones à convolution. Nous explorons également l’utilisation des explications relatives aux modèles interprétables locaux (LIME), des cartes de saillance et de l’activation de classe à gradients pondérés (Grad-CAM) pour identifier les régions importantes des images artificielles nouvellement construites qui pourraient aider à expliquer les modèles prédictifs.Nos résultats expérimentaux montrent que les méthodes proposées permettent d’atteindre les performances prédictives les plus récentes ou d’y surpasser les performances de référence métagénomique riche en public.

National audience; La possibilité de traiter efficacement des masses considérables de données accroit la tentation de faire reposer la gestion des sociétés humaines sur une gouvernance algorithmique. Dans cette vision, les traitements de données et leurs résultats seraient considérés comme immunisés contre les errements de l’âme humaine, et donc assimilés à des vérités scientifiques qu’il serait absurde de contester. Or, les traitements de données, comme tout artefact, sont des objets socio-économico-culturels, pétris de biais humains et, qui plus est, intrinsèquement conformistes.

Recently, the roads supporting a great number of heavy vehicles usually have a thick and little deformable structure. To evaluate the pavement performances, deflection measurement devices have been used. However, these measurements are not accurate and the degradation detection is not enough to detect the start of pavement damage.In order to obtain more accurate and continuous mechanical pavement measurements, highway sections were instrumented with specific sensors (temperature probes, strain gages, geophones). However, the measurements analysis under real traffic generates a great number of data and a variability of measurements. Therefore, this problem requires an original signal sorting process. The study of strain measurements allows analyzing real strain variations which take in account the daily and seasonal variations of environment parameters.Modelling calculations with different assumptions were carried out afterward in order to obtain the best prediction for the mechanical pavement behavior. The study of geophone measurements allows measuring pavement deflections which represent pavement bearing capacity. In addition, different geophones were used to characterize heavy vehicle silhouettes, vehicle speeds and their lateral positions. The thesis work meets the expected requirement of construction managers to monitor continuously their infrastructures under real traffic., Les itinéraires routiers supportant un nombre élevé de véhicules lourds ont habituellement des structures de chaussées épaisses et peu déformables. A ce jour, l’évaluation de l’état structurel réalisée au moyen d’appareils de mesure de déflexion (déflectographe ou curviamètre) et les relevés de dégradation sont souvent insuffisants pour détecter le début d’endommagement des structures épaisses. Afin de mesurer de façon plus précise et en continue, la réponse mécanique de la chaussée, des sections autoroutières ont été instrumentées au moyen de capteurs spécifiques (jauges, sondes de température et géophones) qui constituent un moyen d’auscultation complémentaire. L’exploitation des mesures sous trafic réel génère cependant une grande quantité des données et une variabilité des mesures qui conduisent à proposer une procédure originale de tri des signaux. Le traitement des mesures des jauges permet d’analyser les variations réelles des déformations en prenant en compte les variations journalières et saisonnières des paramètres environnementaux. Une modélisation avec différentes hypothèses de comportement aux interfaces des différentes couches de la chaussée est ensuite proposée, ce qui permet d’améliorer la compréhension du comportement mécanique de la chaussée sous trafic réel. Le traitement des mesures des géophones permet de remonter à la mesure de la déflexion qui représente la capacité portante de la chaussée. L’utilisation des différents géophones permet également d’identifier les silhouettes des poids-lourds et d’estimer leur vitesse ainsi que leur position latérale. Ces travaux répondent à une demande très actuelle des gestionnaires d’ouvrages, qui souhaitent disposer d’outils pour le monitoring dans le temps de leurs infrastructures.

Recently, the roads supporting a great number of heavy vehicles usually have a thick and little deformable structure. To evaluate the pavement performances, deflection measurement devices have been used. However, these measurements are not accurate and the degradation detection is not enough to detect the start of pavement damage.In order to obtain more accurate and continuous mechanical pavement measurements, highway sections were instrumented with specific sensors (temperature probes, strain gages, geophones). However, the measurements analysis under real traffic generates a great number of data and a variability of measurements. Therefore, this problem requires an original signal sorting process. The study of strain measurements allows analyzing real strain variations which take in account the daily and seasonal variations of environment parameters.Modelling calculations with different assumptions were carried out afterward in order to obtain the best prediction for the mechanical pavement behavior. The study of geophone measurements allows measuring pavement deflections which represent pavement bearing capacity. In addition, different geophones were used to characterize heavy vehicle silhouettes, vehicle speeds and their lateral positions. The thesis work meets the expected requirement of construction managers to monitor continuously their infrastructures under real traffic.; Les itinéraires routiers supportant un nombre élevé de véhicules lourds ont habituellement des structures de chaussées épaisses et peu déformables. A ce jour, l’évaluation de l’état structurel réalisée au moyen d’appareils de mesure de déflexion (déflectographe ou curviamètre) et les relevés de dégradation sont souvent insuffisants pour détecter le début d’endommagement des structures épaisses. Afin de mesurer de façon plus précise et en continue, la réponse mécanique de la chaussée, des sections autoroutières ont été instrumentées au moyen de capteurs spécifiques (jauges, sondes de température et géophones) qui constituent un moyen d’auscultation complémentaire. L’exploitation des mesures sous trafic réel génère cependant une grande quantité des données et une variabilité des mesures qui conduisent à proposer une procédure originale de tri des signaux. Le traitement des mesures des jauges permet d’analyser les variations réelles des déformations en prenant en compte les variations journalières et saisonnières des paramètres environnementaux. Une modélisation avec différentes hypothèses de comportement aux interfaces des différentes couches de la chaussée est ensuite proposée, ce qui permet d’améliorer la compréhension du comportement mécanique de la chaussée sous trafic réel. Le traitement des mesures des géophones permet de remonter à la mesure de la déflexion qui représente la capacité portante de la chaussée. L’utilisation des différents géophones permet également d’identifier les silhouettes des poids-lourds et d’estimer leur vitesse ainsi que leur position latérale. Ces travaux répondent à une demande très actuelle des gestionnaires d’ouvrages, qui souhaitent disposer d’outils pour le monitoring dans le temps de leurs infrastructures.

Les souscripteurs suivants (CNES, DGA, EDF, ENGIE, INERIS, IRSN, NEXTER Systems, RATP et THALES) se sont joints dans le projet IMdR P15-2 « Health and Usage Monitoring System (HUMS) – Health Monitoring » afin d’approfondir leurs connaissances du sujet et de proposer un guide pratique sur la mise en place de ces dispositifs (le guide fait l'objet d'un second rapport).L’accomplissement du projet repose sur la réalisation de plusieurs tâches permettant de rassembler les connaissances sur les HUMS et de proposer un guide pratique :- Établissement d’un état de l’art (tâche 1),- Établissement d’un processus de spécification des HUMS (tâche 2),- Identification des données utiles à collecter pour la mise en place des HUMS (tâche 3),- Identification des traitements pouvant être réalisés sur les données collectées (tâche 4),- Définition du processus de passage du diagnostic au pronostic (tâche 5),- Fourniture d’un guide de bonnes pratiques (ou de mise en œuvre) des HUMS dans les équipements et les systèmes industriels intégrant l’ensemble des résultats obtenus pour les tâches 2 à 5. (tâche 6). Ce rapport contient l'ensemble des résultats rattachés à chacune des phases.

Ce guide est associé au projet IMdR P15-2 « Health and Usage Monitoring System (HUMS) – Health Monitoring » réalisé en 2016-2017. Il s’appuie sur les travaux et réflexions menés lors de ce projet pour proposer des bonnes pratiques à tout industriel ou organisme s’intéressant aux HUMS dans les équipements et les systèmes industriels.Ce guide propose un ensemble de questions ou sujets importants à aborder lorsque l’on cherche à définir un besoin HUMS, à concevoir un dispositif HUMS ou encore à utiliser un tel dispositif. Par extension, ce guide s’adresse également à ceux qui cherchent à se renseigner plus généralement sur le sujet HUMS.Ce guide propose des réflexions à avoir mais ne rentre pas dans l’exhaustivité de chacun des sujets. Il renvoie donc au rapport complet du projet qui développe et illustre ces sujets. L’utilisateur de ce guide est donc amené à se référer aux chapitres cités du rapport pour plus d’informations lorsque les sujets le nécessitent.

Exercising the autonomy of one's will presupposes, on the one hand, the absence of effective constraints preventing from acting and, on the other hand, a sufficient and fair prior information. Indeed, the reduction of information asymmetry underlies many rights and freedoms. The digital revolution opens new spaces for action and expression, but can also reinforce this asymmetry in favour of the few actors able to handle the considerable masses of information that circulate there. In this article, we study the legal frameworks, under construction, of the two major objects of the digital world that are algorithmic processing and data, and study their influence on people's freedoms. We derive principles for the extension of the existing fundamental rights to the digital sphere, as well as for the creation of new, specific rights., Exercer l'autonomie de sa volonté suppose, d'une part, l'absence de contraintes effectives à agir et, d'autre part, une information préalable suffisante et loyale. De fait, la réduction de l'asymétrie informationnelle sous-tend de nombreux droits et libertés. La révolution numérique ouvre de nouveaux espaces d'action et d'expression, mais peut également renforcer cette asymétrie au profit des quelques acteurs capables de traiter les masses considérables d'informations qui y circulent. Dans cet article, nous étudions les cadres juridiques, en cours de construction, des deux grands objets du monde numérique que sont les traitements algorithmiques et les données, et leur influence sur les libertés des personnes. Nous en dégageons des principes tendant à l'extension des droits fondamentaux existants à la sphère numérique, ainsi qu'à la création de nouveaux droits spécifiques.

Bienvenue sur le site Internet de la plateforme logicielle "PLASTIC" du département Cépia.La plateforme logicielle PLASTIC (Plateforme Logicielle pour l'Analyse des Signaux et leur Traitement, l'Intégration de données et des Connaissances) a été créée dans le but de mutualiser les outils logiciels et les développements méthodologiques réalisés au sein du département Cépia, de l'INRA. Elle est hébergée dans l'unité mixte de recherche GMPA, localisée à Grignon (Yvelines), ainsi que dans les unités de recherche BIA à Nantes et URTAL à Poligny.Les activités de la plateforme : le traitement et l'analyse d'images, la gestion de données issues des projets de recherche, offre de service, participation à des projets conduits par les équipes de recherche du département; Le portail de gestion de la plateforme lait de l'UMR STLO

Dans un contexte de changement climatique, l’observation de la phénologie présente le double intérêt d’être à la fois un indicateur puissant du changement en cours mais également un facteur majeur de l’adaptation. C’est pourquoi, aujourd’hui de nombreux praticiens observent l’apparition, dans le temps, des évènements biologiques chez les plantes ou les animaux. Cependant, force est de constater que l’observation réalisée à l’oeil nu, avec ou sans jumelle, limite l’exercice, à cause de son caractère chronophage, subjectif et ponctuel. C’est pourquoi, certains laboratoires se sont engagés dans une réflexion sur la prise de données de phénologie par caméra en situation isolée. L’objectif de cet article est de faire le point, à travers 3 retours d’expériences, sur l’utilisation de plusieurs types de matériels testés (Brinno, Wingscapes, Axis). Les principaux résultats de ces expériences montrent un gain incontestable dans la qualité des images obtenues et ce quelle que soit l’échelle de l’observation : organe, arbre ou peuplements. Toutefois, ces résultats restent tributaires de l’étanchéité des systèmes testés, de leur fixation ainsi que de la nécessité d’effectuer des essais préliminaires avant de lancer véritablement l’opération. Par ailleurs, pour pouvoir exploiter de manière automatique les images, il faut respecter un certain nombre de recommandations, notamment la pose d’un panneau de référence, la définition de la région d’intérêt ou le choix du logiciel de traitement des données. Enfin, ces essais réalisés en situation isolée des réseaux de communication et électriques, montrent également l’utilité de recourir à des équipements munis de fonctionnalités type Bluetooth et/ou raccordables à des panneaux solaires. Pour avancer sur ces 2 derniers points, des solutions techniques à moindre coût existent et pourraient être développées notamment dans le cadre du SOERE TEMPO.

Ce document a la double vocation de servir de guide pratique, synthétique et accessible à l'ensemble des hydromètres, mais aussi d'ouvrage de référence sur l'état de l'art de l'hydrométrie. Cette nouvelle édition expose les défis auxquels les services d'hydrométrie doivent répondre, met en avant de nouvelles techniques de mesures (non intrusives notamment), insiste sur l'importance de mieux connaître et diffuser les incertitudes associées aux données et rappelle les règles essentielles de prévention pour la sécurité des hydromètres.

La première édition en 1998 de la charte qualité de l'hydrométrie, fruit du travail collectif de ces passionnés, avait tenu toutes ses promesses : outil destiné aux praticiens, ce guide des bonnes pratiques s'est rapidement révélé un véritable ouvrage de référence. L'idée d'une nouvelle édition s'est imposée comme une évidence. Aussi visionnaire qu'ait été la première édition, les innovations qu'elle décrivait sont, en moinsde vingt ans, devenues des outils quotidiens et en quelques années les pratiques se sont considérablement enrichies et de nouvelles pistes se sont ouvertes. Cette édition renouvelle l'exploit de la première : être àla fois un guide pratique pour les équipes de terrain et un manuel de référence méthodologique parfaitement documenté, à la pointe des connaissances, qui satisfera les spécialistes les plus exigeants. Par cette qualité, cet ouvrage est le meilleur manifeste que l'on puisse imaginer pour promouvoir cette discipline et encourager les jeunes vocations à se tourner vers cette aventure : nos Tazieff et nos Cousteau de la prochaine génération ne seront-ils pas à l'évidence hydromètres ?