Mathématiques et Informatique Appliquées
du Génome à l'Environnement

 

 

Animations réseaux et collectifs


Applibugs :
Club de rencontre d'utilisateurs concernés par les applications bayésiennes utilisant le Gibbs sampling
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Estelle Kuhn

Site web : https://applibugs.mathnum.inrae.fr/

Structure d'échanges et d'informations sur les connaissances, les techniques et les applications de ces méthodes dans tous les secteurs de la statistique. Ce club vise tout particulièrement le monde de la statistique appliquée et celui des outils logiciels développés autour de la plateforme winbugs (mais sans exclusive). Un bureau de sept personnes organise environ deux réunions publiques d'une journée par an, en région parisienne.


Mascot Num :
Groupement de recherche sur les méthodes d'exploration de codes numériques
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Jean-Pierre Gauchi, Hervé Monod

Groupement de recherche (GDR) regroupant des chercheurs universitaires, des organismes de recherche, et des industriels. L'objectif principal est de coordonner les efforts de recherche sur les méthodes de planification, modélisation et analyse d'expérimentations numériques.


SaMMBA :
Statistical and Mathematical Modeling in Biological Applications (depuis 2011) Institut Pasteur, Paris
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Elisabeta Vergu

Site web : https://research.pasteur.fr/fr/project/sammba-seminars/

Démarrée en octobre 2011, la série de séminaires mensuels «Statistique et modélisation mathématique pour les applications en biologie » (SaMMBA), propose des conférences et des discussions avec des scientifiques de premiers plan de ces disciplines. L'organisation est assurée par un comité composé de neufs chercheurs modélisateurs d’Ile de France de six laboratoires rattachés à différents organismes (Inserm/UPMC, Institut Pasteur/UVSQ, CNAM, UPS, INRA), visant à regrouper cette communauté. La manifestation a lieu à l’Institut Pasteur à Paris, pour permettre un accès facile de tous les participants.


ModStatSAP :
Modélisation et statistique en santé des animaux et des plantes (depuis 2010)
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : E. Vergu

Site web : https://reseau-modstatsap.mathnum.inrae.fr/

L’objectif principal du réseau est de fédérer les modélisateurs et statisticiens des départements SPE, SA et MIA, d’autres départements de l'INRA (notamment EA et EFPA) et d'autres structures de recherche, afin d’accroître la portée des recherches en modélisation, mathématiques et statistique appliquées à l’étude des systèmes plantes / bioagresseurs et hôtes / pathogènes. Le réseau doit permettre d'accélérer la percolation des idées, des approches, des méthodes et des résultats dans le cercle des modélisateurs et statisticiens, dans un cercle élargi au sein duquel figurent les épidémiologistes, les dynamiciens et les généticiens des populations, entre santé animale et santé des plantes.


PEPI IBIS :
Réseau de Partage d'Expériences et de Pratiques Informatiques "Ingénierie Bio Informatique et Statistique pour les données haut-débit" (IBIS) (depuis 2011)
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Anne-Laure Abraham, Sandra Dérozier, V. Loux

Site web : https://pepi-ibis.inrae.fr/

Le PEPI bioinformatique et statistique pour les données haut-débit s’adresse aux personnes en charge du traitement et des analyses informatiques et statistiques des très gros volumes de données produits par les technologies à haut-débit (séquençage, métagénomique, trancriptomique, protéomique, métabolomique, ...). Il s'agit d'échanger sur des outils, des méthodes et plus généralement des pratiques issus des disciplines bioinformatiques et statistiques, pour mieux faire face aux nouveaux défis posés par ces nouvelles approches.


Mexico :
Réseau sur les Méthodes pour l'EXploration Informatique des modèles COmplexes
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Hervé Monod, Ronan Trepos

Site web : https://reseau-mexico.fr/

Ce réseau regroupe des scientifiques de divers organismes tels que l'INRA, le CEMAGREF (LISC), l'IFREMER (EMH), l'Université de Toulouse (IRIT), l'université du Littoral (LIL), etc. Ses objectifs sont d'identifier, développer et diffuser des méthodes d'analyse de sensibilité, d'analyse d'incertitude, ou plus généralement d'exploration numérique des modèles utilisés dans les domaines agronomique, halieutique, écologique et environnemental.


Bioinfo-Jouy :
Réseau des bioinformaticiens du centre de Jouy-en-Josas (depuis 2012) Jouy-en-Josas
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Sandra Dérozier, Cyprien Guérin

Ces réunions permettent un regroupement des bioinformaticiens du centre de Jouy-en-Josas afin de discuter autour des thématiques de chacun. Ces réunions permettent de partager autour de ses activités, de faire de la veille technologique et scientifique. Des réunions ouvertes sur le centre à destination de l'ensemble du personnel ont organisées chaque année.


SFBI :
Société Française de BioInformatique (depuis 2010)
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : S. Dérozier, H. Chiapello, S. Schbath

Site web : http://www.sfbi.fr

La SFBI a été créée en 2005 pour promouvoir la recherche pluri- et inter-disciplinaire en Bioinformatique, à l'interface entre la Biologie moléculaire, l'Informatique, les Mathématiques et la Physique. La SFBI a vocation à rassembler les chercheurs, enseignants et ingénieurs francophones qui travaillent sur des questions relevant de la bioinformatique, pour des rencontres et des échanges scientifiques. Elle participe et assure la pérénité de l'organisation de JOBIM, conférence nationale annuelle de bioinformatique qui réunit de 300 à 500 personnes.


1er webinaire du réseau 2Neurones :
Wébinaire de lancement du réseau scientifique 2Neurones sur l'apprentissage neuronal profond (30 juin 2023) https://inrae-fr.zoom.us/j/9303986691
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Arnaud Ferré

Site web : https://www.mathinfo.inrae.fr/annonces/webinaire-de-lancement-du-reseau-scienti…
Depuis une décennie, l'apprentissage neuronal profond offre continuellement des opportunités passionnantes pour résoudre des problèmes complexes et ouvre ainsi de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines. Cependant, il est également associé à de nombreux algorithmes, techniques et outils complexes, qui évoluent à un rythme effréné.
 
Afin de suivre ces évolutions, nous lançons un réseau thématique, baptisé 2Neurones.
Au-delà du jeu de mots, pourquoi 2 ? Parce que les objectifs du réseau sont doubles :
- Identifier et rassembler, à travers les centres et unités de l'institut, les experts du domaine ainsi que ceux qui aspirent à monter en compétences ;
- Partager les connaissances transversales associées, au-delà des applications spécifiques.
 
Nous commencerons par une présentation (ou peut-être un rappel pour certains) des fondamentaux théoriques et historiques derrière les réseaux de neurones, en couvrant des sujets allant du neurone formel (1943) à la rétropropagation du gradient (1986).
Ce sera également l'occasion de vous présenter différentes initiatives de notre institut, et d'engager des discussions ouvertes pour recueillir vos idées et attentes vis-à-vis du réseau.
N'hésitez pas à partager l'information avec vos collègues qui pourraient être intéressés par cette thématique. 
Il n'y a pas vraiment de prérequis particuliers pour ce premier webinaire, bien qu'il s'adresse sans doute davantage aux profils mathématiques et/ou informatiques.
 
Date et lien visioconférence :
Nous vous convions au webinaire de lancement du réseau, qui aura lieu le vendredi 30 juin de 14h à 16h, en utilisant le lien suivant : https://inrae-fr.zoom.us/j/9303986691

GT StatOmique :
Groupe de Travail Statomique (depuis 2008)
Membre(s) de l'unité concerné(s) par l'animation : Christelle Hennequet-Antier

Site web : https://statomique.github.io/
StatOmique est un groupe de travail du Groupe de recherche Bio-informatique Moléculaire (GdR BIM). Depuis 2008, il rassemble une communauté de statisticiens et bioinformaticiens dans un esprit de partage d’expérience autour de la modélisation et l’analyse statistique de données omiques.