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Bio-informatique et outils numériques pour la santé

25 démonstrations de technologies issues d'Inria, de ses partenaires industriels et de PME seront présentées sur le shoowrom dès 13h00.

© INRIA Sophie Auvin - O comme Ordinateur

WAFOBI : Un workflows d'apprentissage pour l'analyse de données biologiques

Equipe de recherche ORPAILLEUR (Inria Nancy - Grand Est) -

Ensemble de nœuds KNIME permettant de paramétrer et d’effectuer un apprentissage par programmation logique inductive (PLI) à partir d’une base de données relationnelle et de stocker les règles logiques obtenues dans la base de données.

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Outils pour la modélisation de données pharmacométriques et de signaux biomédicaux (vidéo)

Equipe de recherche POPIX (Inria Saclay - Île-de-France) et la start-up Lixoft -

Nous présenterons différents logiciels :

- Monolix, une plateforme de référence pour la modélisation en pharmacométrie de population,
- Mlxplore, un logiciel interactif de visualisation de modèles pharmacométriques complexes,
- Segsig, un outil de segmentation automatique de signaux.

Mots-clés :

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Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les Cloud hybrides (vidéo)

Société SYSFERA -

L'outil informatique (simulation, Big Data, etc.) est au cœur de la plupart des avancées de la recherche actuelle. Nous verrons comment l'utilisation de différents types de ressources (traditionnelles HPC et cloud) permettent d'accélérer la recherche en biologie, en santé et en écologie-environnement, grâce à SysFera-DS, la solution de pointe de SysFera. SysFera-DS est un portail web permettant aux utilisateurs métier d'accéder à des applications, graphiques ou en ligne de commande, d'une manière comparable au SaaS, sans nécessiter de connaissances avancées en informatique. Les chercheurs peuvent ainsi se concentrer sur leur cœur de métier tout en exploitant au mieux les moyens informatiques complexes mis à leur disposition.

Mots-clés :

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Modélisation de systèmes complexes en biologie

Société THE COSMO COMPAGNY -

Société lyonnaise, spin off de l’Ecole normale supérieure, qui a mis au point une plateforme logicielle très innovante permettant de comprendre, prédire et manager des systèmes extrêmement complexes. La plateforme créée à l’origine pour des applications en biologie systémique s’applique aussi à de nombreux autres domaines : la planification urbaine, la logistique, la sécurité des systèmes critiques…
La démonstration présentera plusieurs applications de la modélisation des systèmes complexes dans des applications industrielles en biologie : bioprocédés,  management de pandémie.

Mots-clés :

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© INRIA Sophie Auvin - Z comme Zéro

Analyse collaborative des nouveaux gisements personnels de données respectant leur confidentialité (vidéo)

Equipe de recherche ZENITH (Inria Sophia Antipolis - Méditerranée) -

Le "Quantified Self" est un mouvement qui gagne en popularité ces dernières années. Aujourd'hui, il est en effet possible de récolter des données personnelles sur de nombreux domaines, comme les activités quotidiennes, la santé ou les performances sportives. Cela peut se faire grâce à des capteurs physiologiques communiquant avec le dispositif personnel de l'individu les portant, un simple smartphone ou des "smart-glasses" par exemple, ou bien directement embarqués dans le dispositif, comme les accéléromètres notamment. Bien exploitées, ces données peuvent apporter des connaissances précieuses sur les domaines qui les concernent. Pour mieux traiter une maladie, il peut être important de mieux cerner le profil d'un individu pour proposer un traitement personnalisé. Pour un sportif, il serait intéressant de savoir dans quelle catégorie il se trouve afin d'adapter ses entraînement et concevoir un programme spécifique. Toutefois, pour préserver leur vie privée, les individus peuvent être réticents à l'idée de partager leur données. Cette démonstration montre le prototype d'un tel système de calcul des profils types dans lequel les participants collaborent ensemble par le biais d'un algorithme totalement décentralisé sans jamais communiquer en clair leurs données.

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