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Il y a 9 Résultats avec le mot clé : "Prédiction"

Aline Carneiro Viana, chargée de recherche - © Inria Saclay - Île-de-France

Unithé ou café

Le smartphone, votre 6e sens ?

Laure Guion - 4/10/2013

Comme tous les matins, vous vous connectez au site du Monde depuis votre smartphone en attendant le RER. Mais ces derniers temps, cela va beaucoup plus vite. En effet en compilant les « traces » qui ont été collectés auprès de milliers d’utilisateurs et géolocalisées sur différents sujets, il a été possible de déterminer votre routine et celles de vos voisins de wagons, et d’anticiper le pré-chargement d’un contenu spécifique sur la borne wifi la plus proche. Nous verrons que chaque trace peut être une mine d’informations utiles, pour pouvoir ainsi prévoir les comportements, déployer des spots wifi de façon plus efficace dans une ville, envoyer des messages d’alertes adaptés, ou vous conseiller un détour en fonction de la concentration de véhicules sur votre chemin.

Mots-clés :

Accueil > Centre > Saclay > Recherche > Réseaux, Systèmes et services, calcul distribué > Le smartphone, votre 6e sens ?

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Modèles mathématiques classiques pour la description et la prédiction de la croissance tumorale en pré-clinique

Equipe de recherche MC2 (Inria Bordeaux - Sud-Ouest) -

Présentation d'une étude méthodique et quantitative des propriétés descriptives et prédictives d'un large spectre de modèles mathématiques pour la croissance tumorale. L'étude est fondée sur des données de croissance tumorale syngénétique chez la souris ainsi que sur une analyse précise de l'erreur de mesure. Ces résultats permettent de révéler des lois générales sur la croissance tumorale ainsi que de déterminer quel(s) modèle(s) est(sont) le(s) mieux adapté(s) à une situation donnée. Une démonstration pratique des capacités prédictives sera proposée dans différentes situations pertinentes

Mots-clés :

Accueil > Centre > Grenoble > Innovation > RII bio-informatique > Démos > Démo MC2

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© INRIA Sophie Auvin - D comme Données

Modèles multi-échelles en immunologie et dynamique des populations (vidéo)

Equipe de recherche DRACULA (Inria - Grenoble - Rhône-Alpes) -

Nous présenterons plusieurs outils computationnels développés par notre équipe pour modéliser la dynamique d'une population de cellules proliférantes en interactions, cellules caractérisées par un état intra-cellulaire également dynamique. L'activation de lymphocytes T CD8 en présence du virus de la grippe sera illustrée, ainsi que certaines étapes de la différenciation des cellules hématopoïétiques.

Mots-clés :

Accueil > Centre > Grenoble > Innovation > RII bio-informatique > Démos > Démo Dracula

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© INRIA Sophie Auvin - L comme Langage

Rencontres Inria Industrie

Reconnaissance et prédiction de l'activité humaine : application à l'usine du futur et à l'ergonomie du travail

Équipe Larsen (Inria Nancy - Grand Est) -

Vidéos de reconstruction du mouvement humain et de sa dynamique (efforts musculaires par exemple) à partir des capteurs portés. Application pour analyse des tâches des ouvriers dans l'usine du futur. Aussi des vidéos de collaboration Homme-robot.

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Accueil > Centre > Paris > Innovation > RII "Les données" 17-18 octobre 2017 > Démos > Reconnaissance et prédiction de l'activité humaine : application à l'usine du futur et à l'ergonomie du travail

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Cafés des sciences

Le calcul à haute performance aujourd’hui

19/06/2018

Découvrez les supercalculateurs qui permettent de nombreux exploits technologiques.

Lieu : Médiathèque des gaves d'Oloron-Ste-Marie

Intervenant(s) : Vincent Perrier, chargé de recherche Equipe Projet Commune Inria CAGIRE et Jonathan Jung, Maître de conférences Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applications - UPPA

Mots-clés :

Accueil > Centre > Bordeaux > Agenda > Le calcul à haute performance aujourd’hui

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Visualisation des flux de données sur internet - ©LHS/Inria/Loria

Cybersécurité

ThreatPredict : prédire les cyberattaques

Isabelle Kling (*) - 23/01/2019

À quand une « météo » en temps réel de la sécurité sur internet, pour prédire où et quand les cyberattaques auront lieu ? Selon Jérôme François, chercheur au sein de l’équipe RESIST, commune au centre Inria Nancy Grand Est et au Loria, et Ghita Mezzour, enseignante-chercheuse à l’Université Internationale de Rabat, il faudra encore patienter quelques années. Mais le chercheur et la chercheuse, réunis au sein du projet ThreatPredict financé par l’OTAN, mettent déjà leurs équipes et leurs connaissances en commun pour avancer dans cette direction et créer les outils nécessaires.

Mots-clés :

Accueil > Centre > Nancy > Actualités > ThreatPredict : prédire les cyberattaques

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Andrew Stuart, Caltech, États Unis Andrew Stuart, Caltech, États Unis

Colloquium Jacques Morgenstern

Colloquium - The Legacy of Rudolph Kalman

28/03/2019

Andrew Stuart, Professeur d'informatique et de sciences mathématiques à Caltech (États-Unis) présentera le 28 mars 2019 ses travaux lors du prochain colloquium J. Morgenstern : "The Legacy of Rudolph Kalman" .

Lieu : Inria, Sophia Antipolis, Amphithéâtre, Bâtiment Kahn

Intervenant(s) : Andrew Stuart (Caltech, USA)

Mots-clés :

Accueil > Centre > Sophia > Agenda > Colloquium - The Legacy of Rudolph Kalman

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© Inria / Photo C. Morel

Biomédecine & numérique

Les bactéries, entre résistance et résilience

Université de Duke, Inria, Institut Pasteur - 12/12/2018

Des chercheurs et chercheuses en biomédecine de l’université Duke (Caroline du Nord), en collaboration avec des chercheurs et chercheuses d’Inria et de l’Institut Pasteur (Paris), ont montré qu’il est utile et même nécessaire de distinguer plusieurs notions de résistance aux antibiotiques afin de préserver les antibiotiques de première ligne de notre arsenal thérapeutique.

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Trouver la bonne dose d’anti-cancéreux à administrer est un processus délicat et différent pour chaque patient pour lequel les médecins peuvent s’aider d’approches d’intelligence artificielle. - © Nature/Nigam Shah, Adrien Coulet

Santé

Des algorithmes d’apprentissage automatique pour réduire les doses de médicament

Com CRI Nancy (*) - 1/02/2019

Adrien Coulet, maître de conférences à l’université de Lorraine et chercheur au sein d’une équipe commune à Inria et au Loria, en collaboration avec des chercheurs de l’Université Stanford,a créé un algorithme à partir de données médicales permettant de prédire le besoin de prescrire une dose réduite de médicament chez un patient plutôt qu’une dose standard. Un article sur leurs travaux de recherche a été publié dans Scientific Reports .

Mots-clés :

Accueil > Centre > Nancy > Actualités > Des algorithmes d’apprentissage automatique pour réduire les doses de médicament

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