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Sur certains systèmes biologiques, il est difficile, voire impossible,
d'effectuer des expérimentations : une forêt, une épidémie,
des micro-organismes, etc..
La modélisation apporte alors beaucoup ; là aussi,
elle permet de décrire les phénomènes et de mieux comprendre
comment ils évoluent.
Plusieurs équipes de l'INRIA travaillent ainsi à la modélisation de systèmes biologiques complexes :
COMORE, pour la croissance des micro-organismes et la digestion anaérobie,
CONGE, pour différentes épidémies,
IMAGIS, pour l'effet de la lumière sur la croissance des plantes.
Les modèles biologiques posent des problèmes scientifiques spécifiques : certaines de leurs composantes sont mal connues ou empiriques, alors qu'en physique, par exemple, il existe des lois rigoureuses qui décrivent les phénomènes. En biologie, il arrive que l'on ne dispose pas (encore) de lois pour décrire un phénomène mais seulement de mesures empiriques. Le modèle mathématique doit alors passer par ces mesures.
Ces modèles qui décrivent l'évolution d'un système soumis à des interactions avec l'extérieur, sont extrêmement utiles aux biologistes et aux médecins pour tester des hypothèses ou simuler des actions avant de les mettre en oeuvre à grande échelle. Les compétences d'automatique de l'INRIA servent également à développer des outils de contrôle pour réguler ou stabiliser ces systèmes.
En collaboration avec l' INRIA Biométrie à Montpellier et le
Laboratoire des biotechnologies de l'environnement de Narbonne, l'équipe
de COMORE travaille sur un procédé d'épuration des eaux :
la digestion anaérobie.
On fait passer l'eau polluée dans une grande colonne où sont
fixées des cellules, qui absorbent les substances indésirables
(nitrates, polluants, etc.). Le procédé présente l'avantage
de produire beaucoup moins de boues que les stations d'épuration classiques.
COMORE travaille à la modélisation du processus pour en optimiser
le fonctionnement.
l'équipe a notamment développé des capteurs logiciels.
Il s'agit de procédés qui permettent de reconstituer par le
calcul, des indicateurs que l'on ne peut pas observer directement, mais qui
sont importants pour le contrôle du processus.
Par exemple, à partir de la mesure des gaz émis par la fermentation,
on peut déduire l'état de celle-ci. Le procédé
étant très instable, les capteurs logiciels sont essentiels
pour en contrôler l'état interne.
COMORE applique ces recherches à des systèmes de commande à distance pour télécontrôler une station via le Web. Un projet européen, Télémac, est en cours dans ce domaine pour contrôler à distance les stations dépuration associées à la production de tequila au Mexique.
Un autre projet phare de COMORE est l'étude de la croissance du phytoplancton
en laboratoire. Le phytoplancton est un élément essentiel à
la vie : base de la chaîne alimentaire sous-marine, il joue également
un rôle majeur dans le cycle du carbone par la photosynthèse
qu'il réalise. A partir d'un modèle, un écosystème
a été mis en place dans un récipient, le "chémostat",
où est simulée la croissance sous-marine du phytoplancton. Le
"chémostat" est entièrement informatisé et
automatisé ce qui permet de tester simplement toutes les hypothèses
sur lesquelles travaillent les biologistes. Actuellement, COMORE développe
un modèle qui permet de décrire l'interaction simultanée
de la lumière et de la nourriture sur la croissance de l'algue.
Ce travail est fait en commun avec un laboratoire du CNRS à Villefranche
sur Mer qui se consacre à l'étude du phytoplancton marin.
L'équipe COMORE (projet commun CNRS-INRIA), dont le domaine est le
contrôle et la modélisation de ressources renouvelables, comprend
trois chercheurs permanents (INRIA et CNRS), qu'accompagnent quatre doctorants.
L'équipe applique des méthodes de mathématique et d'automatique
à des modèles biologiques et rassemble une chaîne complète
de compétences, des mathématiques à la modélisation
et à l'expérimentation.
Collaboration avec IFREMER (Nantes), INRA (Antibes, Biométrie Montpellier,
LBE Narbonne) et le Centre d'Océanologie de Marseille
Participation au groupement national CoReV (Modèles et théories
pour le Contrôle de
Ressources Vivantes et la gestion de systèmes écologiques)
Collaboration avec l'École Polytechnique de Montréal (Canada),
l'université de Louvain-la-Neuve (Belgique), l'université de
Marrakech (Maroc), l'université de Twente (Pays-Bas)
Coordination scientifique du projet européen IST TELEMAC, qui implique quinze partenaires européens et latino-américains, universitaires et industriels, et qui concerne la dépollution biologique de résidus agro-alimentaires.
Jean-Luc.Gouze@inria.fr
04 92 38 78 75
INRIA Sophia Antipoliss`
Dans les années 70-80, l'Organisation Mondiale de la Santé s'était fixé l'objectif d'éradiquer le paludisme. Plusieurs modèles de l'épidémie avaient été développés dans cette optique. Ils se confrontent aujourd'hui à la persistance de la maladie, liée à la chimiorésistance du moustique et du parasite. L'éradication n'a pas eu lieu et il faute trouver de nouvelles stratégies face à ce fléau.
L'équipe CONGE, en partenariat avec l'IRD et l'Institut de médecine
tropicale du service de santé des armées, s'intéresse
à la " prémunition " qu'acquièrent
certaines populations africaines. Ces personnes contractent le paludisme,
mais sous une forme moins grave que celle qui touche les européens.
Pour les automaticiens de l'INRIA, la modélisation de ce phénomène
à partir de données statistiques existantes doit permettre de
mieux comprendre son fonctionnement de façon à pouvoir prendre
les bonnes décisions face à l'épidémie.
Par exemple, proposer des moustiquaires imprégnées d'insecticide
évite aux personnes d'être piquées mais elles n'acquerront
pas la " prémunition " qui protège à long terme de la
maladie : si elles sont piquées ensuite, elles contracteront la forme
grave du paludisme.
L'équipe CONGE travaille sur des analyses de sang et des mesures qui
ont été faites au Sénégal par l'Institut Pasteur
et l'IRD. A partir de la densité du parasite présent, de son
évolution par tranche d'âge, du nombre de piqûres infectées
et d'autres paramètres, les chercheurs tentent de reconstituer par
des modèles mathématiques, les situations où s'acquiert
la "prémunition" et celles où se déclare un
paludisme grave.
Le modèle permettra ensuite de simuler les stratégies et actions
de lutte envisagées et de les valider avant leur mise en oeuvre.
CONGE travaille sur l'analyse, l'observation et le contrôle de systèmes
complexes. Il peut s'agir d'hydraulique, de systèmes industriels, de
bio-réacteurs, de stations d'épuration (avec COMORE), ou d'épidémiologie.
CONGE est l'une des rares équipes de recherche à associer automatique
et épidémiologie, considérant les maladies épidémiques
comme des systèmes complexes et leur appliquant la démarche
scientifique classique : comprendre, observer, modéliser et simuler.
Outre le paludisme, CONGE travaille également sur des maladies comme
la diffusion de la tuberculose en milieu carcéral au Cameroun et commence
également à s'intéresse à l'épidémiologie
des plantes.
L'équipe comprend neuf chercheurs et enseignants-chercheurs permanents issus de l'INRIA, de l'université de Metz et d'universités voisines, qu'accompagnent une dizaine de doctorants.
Gauthier.Sallet@inria.fr
03 87 54 72 80
INRIA Lorraine - LORIA
La lumière contrôle en grande partie la croissance des plantes.
C'est pourquoi, l'équipe IMAGIS, dont une partie des travaux porte
sur la simulation de la lumière, s'est tout naturellement intéressé
au projet SOLEIL, en partenariat avec le CIRAD, Centre de coopération
international en recherche agronomique et le développement. SOLEIL
cherche à combiner au sein d'un même modèle la croissance
physiologique des plantes et les échanges lumineux.
Les travaux s'appuient sur des algorithmes développés par le
CIRAD qui décrivent de façon statistique l'architecture des
plantes et leur associent les recherches d'IMAGIS sur la lumière
; l' objectif est de modéliser la croissance d'un individu, et non
plus d'une population type, selon son environnement lumineux : ombre,
proximité d'un bâtiment ou d'autres arbres, etc.
Pour les chercheurs d'IMAGIS, le challenge est lié à la grande
complexité des plantes : un arbre a des millions de feuilles dont
aucune n'est importante en soi, mais dont la répartition joue un grand
rôle sur la lumière reçue par chacune d'entre elles. En
effet, quand une plante pousse, ses propres feuilles se font mutuellement
de l'ombre.
Les techniques hiérarchiques permettent de résoudre ce problème
en sélectionnant un niveau de calcul, la feuille, le rameau, la branche
ou l'arbre, de façon à optimiser les ressources consommées
par les traitements selon le niveau de détail recherché.
Le projet devrait permettre d'enrichir l'Atelier de Modélisation de
l'Architecture des Plantes, logiciel commercialisé par le CIRAD, en
intégrant la simulation des conditions de lumière.
Il permettra ainsi de simuler la croissance de telle ou telle plante sur tel ou tel site, de prévoir s'il faut tailler un arbre ou pas, de décider à quel espacement il faut planter, etc.
IMAGIS développe des modèles et des algorithmes géométriques pour les images de synthèse. l'objectif de l'équipe est daller de plus en plus loin dans la complexité des images. Cette complexité peut être liée :
Ce dernier aspect est essentiel pour les applications d'images destinées à la chirurgie, sur lesquelles l'équipe IMAGIS travaille en collaboration avec EPIDAURE. Dans une intervention chirurgicale, l'image doit restituer de façon fidèle l'effet d'un geste sur l'organe : déchirure, saignement, etc. Le temps réel est également un enjeu important.
L'équipe réunit dix chercheurs et enseignants-chercheurs permanents
(INRIA, CNRS, Université Joseph Fourier de Grenoble et Institut National
Polytechnique de Grenoble), qu'assistent une vingtaine de doctorants.
Leurs recherches portent sur :
Un quart de l'équipe se consacre aux sciences du vivant, qui sont des domaines d'application de plus en plus importants pour le projet IMAGIS.
CIRAD (Centre de coopération internationale en recherche agronomique
pour le développement)
CEMAGREF (Centre du machinisme agricole, du génie rural et des eaux
et forêts)
Francois.Sillion@inria.fr
04 76 61 54 23
INRIA Rhône-Alpes
