Sites Inria

À la découverte de nos recherches !

Nous ouvrons nos portes pour une immersion dans l’univers des sciences et technologies du numérique. Vous découvrirez l’étendue des domaines d’applications dans lesquelles ces sciences ouvrent des perspectives : la santé, les énergies, l’apprentissage, la sécurité… L'ensemble des personnels du centre vous accueilleront pour vous présenter leurs recherches, échanger et répondre à vos questions.

Afin de faciliter votre expérience et vos échanges, les démonstrations ou présentations des équipes de recherche du centre seront réparties selon les quatre thématiques suivantes :

Simuler et comprendre le monde

Refroidissons, refroidissons !

Présentation par l'équipe-projet Cagire sur les circuits de refroidissement. Des vidéos présentant à la fois des résultats numériques et expérimentaux obtenus dans l'équipe serviront à illustrer l'approche multidisciplinaire de celle-ci.

L'équipe-projet Cagire , commune à Inria, CNRS et UPPA développe des outils pour étudier les écoulements turbulents (i.e caractérisés par tout un spectre d'échelles de fluctuations spatiotemporelles) souvent rencontrés en aérodynamique interne par exemple dans les chambres de combustion aéronautiques ou les circuits de refroidissement des centrales thermiques. L’originalité du projet tient dans le dialogue permanent et l’unité de lieu entre les activités de modélisation physique, de simulation et d’expérimentation.

 

De maillages en simulations

Maillages et simulations dans l'équipe-projet Cardamom :

  • Représentation des objets : le maillage ;
  • Pourquoi modifier un maillage existant ?
  • Les défis de la modification de maillage ;
  • Maillages et simulations chez Cardamom : écoulement à surface libre ;
  • Maillages et simulations chez Cardamom : interaction fluide-structure ;
  • Outils de maillages et collaborations.

L’équipe-projet Cardamom , commune à Inria et Bordeaux INP, est spécialiste de la conception de méthodes numériques robustes et efficaces pour la simulation d’écoulements fluides avec des fronts complexes. Ces fronts peuvent être des entités physiques (propagation de vagues extrêmes, fronts d’inondations, etc.) ou des bords géométriques (interaction fluide/structure, optimisation de forme, etc.). L’utilisation de techniques adaptatives permet de faire face de manière efficace et robuste au caractère multiéchelle typique des problèmes considérés.

 

Vers une qualité d'image optimale

Démonstration des premiers résultats de la collaboration entre l'équipe-projet Geostat et l'entreprise i2S sur une caméra i2S  à très haute résolution de 71 Mégapixels.

L'équipe-projet Geostat  développe des méthodes pour étudier des signaux complexes aux propriétés multiéchelles (signaux cardiaques, données satellitaires et en sciences de l'univers, signal "parole"). Issues des idées provenant de l'étude des milieux désordonnés en physique statistique, ces méthodes permettent une analyse fine de la complexité dans les signaux naturels et ouvrent la voie à de nouvelles approches pour l'étude de ces signaux.

L’entreprise i2S est spécialiste de la capture et du traitement d’image. Depuis 40 ans, des solutions de caméras et des systèmes optroniques sont conçus, produits et commercialisés par i2S . Cette passion de l’image augmentée se décline en trois activités : vision industrielle, numérisation du patrimoine, vision intégrée et augmentée. La clientèle internationale provient des domaines variés de la numérisation de document, de la santé et bien-être, du sport, de l’aéronautique, de la robotique, du contrôle industriel et plus largement de partout où la capture d’image intervient.

 

Piano virtuel

Démonstration de résonance dans des plaques et d'un logiciel de synthèse en temps réel de piano et autres instruments de musique.

Echanges autour de :

  • la modélisation des instruments de musique (en particulier le piano) ;
  • du principe des éléments finis ;
  • du concept de réduction de modèles ;
  • des phénomènes de résonance. 

L'équipe-projet Magique 3D , commune à Inria, CNRS et UPPA, développe des méthodes mathématiques pour la résolution d'équations aux dérivées partielles modélisant des phénomènes ondulatoires et l'inversion de leurs coefficients.

 

Modéliser et optimiser les énergies renouvelables éoliennes et marines

Présentation de modélisations et de simulations numériques pour les énergies renouvelables : 

  • L’extraction de l’énergie du vent par des éoliennes ;
  • L’extraction de l’énergie de la houle marine par des flotteurs.

Ces travaux sont réalisés en liens étroits avec des entreprises du domaine. La convergence entre données expérimentales et modèles numériques sera discutée.

L'équipe-projet Memphis , commune à Inria et université de Bordeaux a pour objectifs de mettre en œuvre de nouveaux modèles numériques sur les infrastructures de calcul intensif et de les rendre disponibles pour répondre à des besoins industriels réels. Cela passe par le développement de deux catalyseurs fondamentaux : les modèles d'ordre réduit et les méthodes numériques sur grille cartésienne. Grâce à cela, il sera possible de transférer la complexité de la mise en œuvre des ingénieur.e.s aux ordinateurs en fournissant rapidement et en ligne des modèles numériques pour la conception et le contrôle.

 

Qui se ressemble s'assemble ...

Dans cet atelier, les participantes et participants sont invité.e.s à manipuler une trentaine de formes 3D et à les classer selon leur degré de ressemblance. Les formes géométriques représentent ici des relations de similitude entre protéines d’une même famille fonctionnelle.

Les formes de famille de protéine racontent l’histoire de leur évolution, et les familles dont les formes se rassemblent ont une histoire semblable. En regroupant les formes qui se ressemblent, on émet donc une hypothèse sur les similitudes entre les passés évolutionnaires de différentes familles.

L’étude de la biologie associe des études de formes (la diversité) et des modélisations de processus (fonctionnels ou évolutifs). L’équipe Pléiade , commune à Inria, CNRS et Inra, répond au double défi de la mesure rapide et pertinente de dissimilarités entre objets biologiques et de l’exploration des relations entre la diversité des traits et la diversité des fonctions, à plusieurs échelles. L’équipe développe des algorithmes, des modèles et des cadres logiciels pour des applications en écologie, évolution et biotechnologie.

Maîtriser la complexité

Optimiser pour gagner !

L'équipe-projet CQFD vous propose d'appréhender les systèmes aléatoires de manière ludique : https://shiny.math.cnrs.fr/plm/genadot/puter/

L’équipe-projet CQFD , commune à Inria, université de Bordeaux, CNRS et Bordeaux INP, développe des modèles mathématiques pour prédire, optimiser et quantifier des phénomènes aléatoires issus du monde industriel, de la médecine, de la physique et de la biologie. L’équipe cherche par exemple à prédire les trajectoires d'un système industriel pour en optimiser les performances ou encore à comprendre le comportement d'un système biologique pour le sauvegarder.

 

 À la recherche du milliard !

Les simulations numériques actuelles permettent de traiter des scénarios qui calculent des interactions entre quelques millions de particules ou d'inconnues ; l'objectif à court terme est de dépasser le milliard. Dans cet atelier, l'équipe-projet Hiepacs illustrera à l'aide d'exemples du quotidien ce que sont des "interactions n-corps" et où apparaissent des systèmes linéaires. Elle présentera quelques exemples de simulations complexes dans lesquelles les outils développés, pour résoudre efficacement ces deux problèmes basiques, sont mis en oeuvre sur des supercalculateurs : chimie atmosphérique, écoulement dans un champ d'éoliennes, propulsion plasmique, propagation d'ondes dans des tissus humains ; quelques exemples dans lesquels dépasser le milliard d'inconnues permettrait de faire sauter de nouveaux verrous scientifiques !

L’équipe-projet Hiepacs , commune à Inria, université de Bordeaux, CNRS et Bordeaux INP, contribue à la conception et l’implantation de méthodes numériques, et des outils algorithmiques associés, pour résoudre des problèmes scientifiques complexes de très grande tailles sur les futures machines "exascales". Cela nécessite un véritable passage à l’échelle à la fois des méthodes numériques et de leur implantations algorithmiques afin d’utiliser efficacement un très grand nombre de cœurs de calcul potentiellement hétérogène.

 

La cryptographie moderne : comment sécuriser vos données ?

Un cryptosystème complétement sûr implique une clé secrète de la même longueur que le message … mais comment échanger cette clé via un canal public ?

L’équipe-projet Lfant , commune à Inria, université de Bordeaux et CNRS, cherche à rendre effectives la théorie des nombres et la géométrie algébrique. L’objectif est de concevoir des algorithmes efficaces et fiables pour mieux comprendre les objets mathématiques. Parmi les applications possibles : réaliser de nouveaux systèmes cryptographiques et un contrôle fiable de la précision des calculs faits par les ordinateurs.

 

Optimiser les ressources avec les mathématiques

Dans cet atelier l'équipe-projet RealOpt vous présentera un aperçu d'applications de l'optimisation combinatoire dans le monde réel ; différents partenariats de l'équipe avec des industriels et start-up viendront illustrer ces exemples.
Les volontaires seront invités à mesurer la complexité de "l'explosion combinatoire" en participant à une version du classique jeu "Ticket to Ride" .

L'équipe-projet RealOpt , commune à Inria, université de Bordeaux, CNRS et Bordeaux INP, développe des approches efficaces pour l'optimisation combinatoire en tablant sur des formulations de qualité, formulations étendues et approches de décomposition. En partenariat avec des industriels, elle travaille sur des applications complexes en logistiques (problèmes de tournées), en planification de la production et ordonnancement des tâches, conception et gestion des réseaux et des horaires, et sur des problèmes de découpe et de placement.

 

D'un cœur de calcul à un autre

Simulation permettant de visualiser la décomposition d'une action en sous-tâches pour une répartition équitable sur différentes unités de travail. Ce processus permet d'optimiser le fonctionnement des machines et donc de calculer plus vite et de faire des simulations plus performantes.

L’équipe-projet Storm , commune à Inria, université de Bordeaux et Bordeaux INP, développe des outils de calcul haute performance (HPC) pour permettre aux machines de calculer plus vite et de faire des simulations plus performantes. L’équipe rend accessible l’utilisation de ces machines parallèles à des utilisateurs et utilisatrices en développant des outils qui automatisent des tâches complexes. Cela permet par exemple de décomposer une action en plusieurs sous-tâches afin de les répartir équitablement sur les unités de travail.

 

Plan de table

Saurez-vous placer les processus d’une application sur une machine parallèle de manière que ceux qui ont beaucoup de données à partager soient proches et ceux qui n’en ont pas soient éloignés ? Comme les humains, les processus ont plus ou moins d’affinités entre eux. S’ils ont beaucoup d’information à partager alors il est plus efficace de les placer sur des ressources proches. Pour montrer comment cela fonctionne, nous symboliserons les processus par des personnes. Il faudra alors placer ces personnes autour de différentes tables pour que ceux qui s’entendent bien soient proches et ceux qui ne se supportent pas soient le plus loin possible. Vous verrez que ce n’est pas si simple, un peu comme lorsque l’on fait le plan de table d’une réunion de famille…

L'équipe-projet Tadaam , commune à Inria, université de Bordeaux et Bordeaux INP, développe des outils de gestion des données suivant la topologie des plates-formes, à l’échelle du système pour le calcul haute performance. L’objectif du projet est d’optimiser l’exécution de l’ensemble des applications de manière coordonnée, à l’échelle de la plate-forme. Le défi consiste à trouver un moyen de connaître les besoins des applications (mémoire, calcul, stockage, réseau) afin d’optimiser l’exécution de celles-ci de manière coordonnée et à l’échelle complète de la plate-forme.

Accompagner la médecine

Comprendre les problèmes de cœur

Le projet SIMRI C (SIMulateur pédagogique Réaliste pour les Interventions Cardiaques), financé par l’IDEX de Bordeaux dans le cadre du Programme d’investissement d’avenir , est un simulateur pour la manipulation des cathéters d’électrophysiologie sur un modèle mécaniquement réaliste, et visant à proposer à l’opérateur des scénarios d’arythmies réalistes reproduisant les signaux électriques correspondants.

L’équipe-projet Carmen , commune à Inria et université de Bordeaux, développe de nouveaux modèles et méthodes numériques pour simuler l’électrophysiologie cardiaque, de l’échelle cellulaire à l’échelle de l’individu. Ces problèmes sont motivés par la volonté d’améliorer la compréhension et le traitement des arythmies cardiaques ainsi que la valeur informative des signaux électriques disponibles.

 

Mieux comprendre le cerveau pour une intelligence artificielle plus naturelle

Limbic_Malmo : un agent autonome survit dans Minecraft

Comment un agent autonome survit-il dans un jeu vidéo de type Minecraft grâce à un modèle bio-inspiré? Quelles sont les étapes critiques et quels sont les circuits impliqués pour que l'agent choisisse son but et l'atteigne ?

Jouer avec les neurones de la machine

Comment fonctionne un réseau de type Deep Learning ? Cette démonstration s'attache à la manière dont un neurone apprend et comment un réseau de neurones assemble ses compétences pour aboutir à une fonction globale de reconnaissance visuelle.

L'équipe-projet Mnemosyne , commune à Inria, université de Bordeaux et Bordeaux INP, propose de modéliser le cerveau comme un système de mémoires actives. L'équipe étudie le rôle de la mémoire dans les principales fonctions cognitives pour mesurer l'impact pour les applications médicales et définir de nouvelles méthodes d’apprentissage automatique.

 

Évaluation de l'évolution tumorale

L'équipe-projet Monc présente les méthodes qu'elle développe pour mieux comprendre l’évolution tumorale. 

L’équipe-projet Monc , commune à Inria, CNRS et Bordeaux INP, développe à partir de données cliniques et d’imagerie médicale, de modèles mathématiques et d’approches d’intelligence artificielle, des modèles permettant de mieux comprendre l’évolution tumorale. L’objectif de ces recherches est d’évaluer l’agressivité d’une tumeur et sa réponse aux traitements afin d’améliorer le suivi des patientes et patients et la prise de décision des médecins. 

 

D’une goutte de sang à sa prochaine visite chez le médecin : bien personnaliser son traitement

La ou le volontaire se met dans la peau d’un patient ou une patiente infecté.e par le VIH. Elle ou il suit le chemin de l’analyse d’un de ses échantillons sanguins du prélèvement au diagnostic du médecin (traitement et date de la prochaine consultation).  

L’équipe-projet Sistm , commune à Inria et l'Inserm, élabore des méthodes statistiques pour l’analyse intégrative des données en médecine et en biologie. Pour analyser les big data générées par les "omiques", l’imagerie, la biologie cellulaire, etc…, SISTM développe des méthodes d’analyse de données de grande dimension et des modèles mécanistiques descriptifs ou mathématiques basés sur la biologie pour comprendre la dynamique d’un marqueur donné et proposer des approches de médecine personnalisée. L’activité de SISTM est centrée sur les mécanismes de réponses immunitaires au traitement du VIH et du virus Ebola.  

Enrichir les interactions et les capacités humaines

Robotique collaborative

La Robotique collaborative envisage le robot comme un outil pour l'humain plutôt qu'un outil à la place de l'humain. Pour ce faire, on cherche à exploiter les atouts intrinsèques du robot afin de simplifier et de faciliter le geste expert de l'humain. L'idée est de modifier les propriétés mécaniques perçues par l'humain lorsqu'il manipule un objet avec l'aide du robot. La démonstration proposée illustrera comment des concepts simples de commande robotique peuvent permettre de modifier ces propriétés perçues : gravité, raideur, amortissement,... Elle illustrera aussi quelques notions fondamentales en robotique.

L'équipe Auctus , commune à Inria et Bordeaux INP, a pour objectif d’étudier comment mieux concevoir les robots collaboratifs afin de diminuer la pénibilité du travail manuel tout en augmentant le bien-être et les performances du couple Humain-Robot.  Le projet est axé autour de trois thématiques. « Modéliser et analyser le comportement physique et cognitif d’opérateurs industriels », « Évaluer le "couplage homme/cobot" afin d’augmenter les synergies entre l’humain et le robot » « Développer une méthodologie de conception des cobots. »

 

L'intelligence artificielle au service de l'apprentissage et de l'éducation

Apprentissage automatique et curiosité (robotique - Poppy et jeux vidéo - Minecraft )

Un défi central en intelligence artificielle est de mettre au point des machines capables d’apprendre par elle-mêmes avec très peu d’exemples. L’équipe-projet Flowers développe des algorithmes d’apprentissage dirigés par la curiosité, inspirés des mécanismes de l’apprentissage humain. L’équipe montre dans ses démonstrations (robotique - Poppy et jeux vidéo - Minecraft ) comment elle rend possible l’apprentissage rapide de tâches difficiles.

Intelligence artificielle et éducation personnalisée (KidLearn )

Le projet KidLearn a permis de développer des algorithmes d’intelligence artificielle capables de personnaliser des séquences d’exercices pour chaque apprenant afin de maximiser l’efficacité de l’apprentissage et la motivation. Nous montrons ici les résultats d’une expérimentation de grande envergure menée dans les écoles primaires de la Nouvelle-Aquitaine.

L’équipe-projet Flowers , commune à Inria et l'ENSTA ParisTech , étudie les mécanismes qui permettent aux robots et aux humains d’acquérir par apprentissage autonome et cumulatif de nouvelles compétences. Cela concerne aussi bien les mécanismes d’apprentissage exploratoires que ceux issus de l’interaction avec des pairs dans l’acquisition de compétences sensorimotrices et sociales. L’équipe étudie également comment ces modèles et technologies peuvent constituer de nouveaux modèles numériques pour l’éducation.

 

Caméra "Wedge " pour imager des zones restreintes

Dans des zones difficiles d’accès, la distance nécessaire entre la caméra et l’objet ne peut être pas toujours être atteinte.  Notre système composé d’une caméra, d’un guide d’onde « wedge  » et de minuscules prismes permet d’avoir une image nette et de bonne taille dans ces conditions. Nous ferons une démonstration du matériel ainsi qu’une présentation de nos essais dans un contexte archéologique.

L'équipe-projet Manao , commune à Inria, université de Bordeaux et CNRS, étudie les interactions entre lumière, forme et matière, afin de parvenir à de nouvelles représentations de l'apparence. L'équipe prend également en compte les échanges du monde réel au monde virtuel (acquisition) et du monde numérique à l'observation finale (restitution).

 

Le numérique au service des seniors et du handicap

College +

Application pour accompagner les enfants atteints de trouble autistique.

Home-assist

Solution connectée complète pour simplifier et faciliter le quotidien des seniors vivant seuls, des proches et des aidants professionnels.

L’équipe Phœnix-post , commune à Inria, université de Bordeaux, CNRS et Bordeaux INP, développe des applications pour l’assistance des personnes en perte d’autonomie ou en situation de handicap. Une multitude d’objets communicants équipent aujourd’hui des espaces devenus numériques. Les défis scientifiques consistent à concevoir des langages et des outils dédiés au développement d’applications pour ces espaces, en assurant leur fiabilité et leur sécurité.

La start-up UT4H   développe la solution Home-Assist . L'analyse des mesures récoltées par les capteurs installés au domicile, aussi appellée "actimétrie",  permet un suivi de la vie quotidienne accessible depuis une tablette tactile ou un smartphone  . Home-Assist permet d'obtenir des informations précises, comme d'estimer le degré d'autonomie de la personne ou de déceler des troubles comportementaux  : insomnie, risque de chutes... tout en préservant l'intimité des personnes. En cas d'accumulation de ces signaux, les seniors, les proches et aidants sont alertés.

 

Interaction multisensorielle et multidimensionnelle

HOBIT - Hybrid Optical Bench for Innovative Teaching Hobit

C'est un dispositif physique qui s’appuie sur la simulation numérique et la réalité augmentée pour reproduire et enrichir des expérimentations d’optique. Ce système évolutif permet de réduire les coûts et difficulté de maintenance des systèmes optiques classiques, tout en offrant de nouvelles possibilités pédagogiques. Ce projet est issu d’une collaboration entre Inria (équipe Potioc) et des physiciens et électroniciens de l’université de Bordeaux.

INNER GARDEN – Start-up Ullo

Inner Garden est un dispositif de stimulation multisensorielle. Il se présente sous la forme d’un bac à sable que les utilisateurs sont invités à manipuler pour modeler un paysage. Ce paysage, augmenté par vidéoprojection, offre une représentation temps réel de certains aspects de l’état interne des participantes et participants. Par exemple, la respiration peut directement influencer le rythme des vagues. Ce dispositif vise à augmenter l’engagement lors d’un atelier thérapeutique ou d’une activité de rééducation. Il est issu des travaux de l’équipe Potioc, et est aujourd’hui amélioré et exploité par la startup Ullo .

PapART – Start-up RealityTech

La réalité mixte n'est pas limitée à un affichage sur les écrans, mais peut être projetée directement sur des objets traqués par une caméra, dans ce cas on parle de réalité augmentée. Cela permet de rendre n'importe quel objet interactif en le modifiant ou en ajoutant du contenu virtuel en fonction des objets manipulés.

PapART pour les déficients visuels

Par ailleurs, ce système est adapté pour mettre en oeuvre une réalité augmentée audio-tactile, en rendant interactifs des objets existants grâce à du son. Nous proposons aux participantes et participants de découvrir des fonctionnalités de légendes interactives et de quiz sur support tactile (tel qu'un atlas botanique).

Teegi + BCI

Nous montrons comment un utilisateur ou une utilisatrice peut interagir avec un système numérique uniquement au travers de son activité cérébrale mesurée à l’aide d’un casque d’electroencéphalographie (EEG). Afin de rendre cette activité "tangible", nous avons proposé Teegi , un avatar physique qui offre un retour visuel et physique sur les signaux qui sont détectés. Teegi a pour objectif de rendre les Interfaces Cerveau-Ordinateur et l’activité cérébrale en général accessibles au plus grand nombre.

Aïana , lecteur de Mooc accessible

Aïana est un nouveau logiciel de suivi de Mooc qui propose des fonctionnalités adaptées au plus grand nombre, développé au sein du Learning Lab  d'inria. L’interface est totalement personnalisable par l’utilisateur qui peut choisir d’afficher ou non et placer où il le souhaite le sous-titrage, le flux vidéo, les boutons de contrôle, ajuster la taille de chaque élément, choisir entre différents flux vidéo…

L’équipe-projet Potioc , commune à Inria, université de Bordeaux et CNRS, explore de nouvelles approches qui favorisent une interaction riche avec le monde numérique au travers d’interface engageantes et motivantes. L’objectif est de stimuler la création, l’apprentissage ou le divertissement. Pour cela, l’équipe se concentre sur le design, le développement et l’évaluation de nouvelles méthodes d’interaction 3D populaires principalement à destination du grand public.

La start-up RealityTech   présente une technologie de réalité augmentée collaborative. Sa plate-forme de projection rend toute table interactive ; les objets physiques présents se retrouvent alors augmentés (propriétés/capacités). L'expérience utilisateurs/utilisatrices s'enrichit au contact de ces nouvelles qualités et modalités d'action, de quoi imaginer toute sorte d'usages : des nouveaux jeux de société, des applications éducatives ou des présentations interactives inédites de produit.

La start-up Ullo   propose un protocole de prise en soin des troubles cognitifs basé sur une méthodologie de biofeedback sensoriel ambiant. Ce protocole est le résultat de collaborations fructueuses avec nos partenaires cliniques et scientifiques. Ce protocole s’adapte particulièrement aux troubles de l’anxiété et aux problématiques du vieillissement.

Mots-clés : 10 ans Inria BSO

Haut de page

Suivez Inria