Projets

UK's Advanced Research and Invention Agency - Scoping our planet

Le projet WAVECLIM vise à mieux observer et modéliser le déferlement des vagues sur le littoral afin d'en déterminer l'impact potentiel dans les modèles climatiques mondiaux.

Ce projet implique the University College London (UCL), the National Oceanography Centre (NOC) et le Centre Borelli.

European Research Council – Advanced Grant 2019-2026

Le projet HIGHWAVE explore des questions ouvertes fondamentales sur le déferlement des vagues. À terme, il permettra de développer des modèles opérationnels et prévisionnels applicables à la construction des navires, des infrastructures portuaires, à l'érosion des côtes, aux dispositifs de récupération d'énergie, ou encore l'analyse de transferts de CO2 à l'œuvre au cœur de la dynamique des vagues, et qui sont une des clés de l'évolution climatique.
Le projet mobilise des chercheurs de l’University College Dublin et du Centre Borelli et a donné lieu à la remise d’une Proof of Concept Grant (REALTIMESEA) à Frédéric Dias.

ANR - AAPG PRCE 2022

Le projet IMPROVED a pour objectif d’étudier et de mettre au point une nouvelle génération d’outils d’amélioration des images et vidéos compressées pour fournir aux services de police scientifique de nouveaux outils plus performants et probants, tout en préservant la loyauté de la preuve pénale et en respectant des libertés individuelles.
Coordonné par EKTACOM, ce projet mobilise également des chercheurs du CERAPS de l’Université de Lille, du Xlim à l'Université de Limoges ainsi que le Service National de Police Scientifique (SNPS).

ANR - ASTRID Maturation 2021

Le projet SURECAVI a pour objectif l'amélioration significative des performances des systèmes d'observation dans le domaine visible (CMOS) en faible luminosité jusqu'à des niveaux de nuit élevés en y associant le potentiel de traitements d’images Super-Résolution (SR) et débruitage novateurs réalisables aujourd’hui en temps réel. Des évolutions matérielles sont également prévues afin de fournir des images multiples adaptées à la super-résolution. Coordonné par le Centre Borelli, ce projet a également mobilisé la société LERITY.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions 2021

Le projet VERA.AI a pour objectif de lutter contre la désinformation en ligne. Ce phénomène difficile à contenir entraîne des risques accrus pour la sécurité et la santé publiques tandis que la vérification de la crédibilité des sources d'information ou la mise au jour des campagnes de désinformation sont complexes. En mobilisant des professionnels des médias et des chercheur, ce projet a pour vocation de créer non seulement des solutions d’IA fiables avec une approche de vérification des faits dans la boucle (fact-checker-in-the-loop) mais aussi des modèles d’IA vérifiant en permanence les sources mises à jour et les données multimodales, afin de faciliter la lutte contre les technologies complexes de désinformation dans tous ses formats.
Coordonné par le Centre for Research and Technology-Hellas (CERTH), ce projet mobilise des acteurs de 13 autres structures : l’Université de Sheffield, l’Université Urbino Carlo Bo, l’IDMT de Fraunhofer, l’Université d’Amsterdam, le KInIT, l’Université de Naples Federico II, le Centre technologique d’Athènes, Sirma AI, l’AFP, la Deutsche Welle, l’EU DisinfoLab, l’European Broadcasting Union et l’ENS Paris-Saclay (Centre Borelli).

ANR - AAPG 2021

Le projet Radio Aide a pour objectif de développer des modèles spatio-temporels avancés et de nouveaux outils d'intelligence artificielle pour traiter des données d’IRM du cerveau de patients atteints d’un glioblastome et d’étudier la réponse tumorale aux traitements et les mécanismes neurotoxiques impliqués dans l'initiation et l'évolution temporelle de troubles cognitifs post thérapeutiques chez ces patients. A terme, ce projet vise à fournir aux neurologues et autres cliniciens impliqués, un outil logiciel de traitement automatisé d'IRMs cérébrales acquises en routine clinique pour permettre une prise en charge précoce et adaptée des patients concernés par des troubles cognitifs induits par les traitements.
Coordonné par l’Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire, ce projet mobilise des acteurs de diverses structures : le DUM AP-HP ORPHé (Sorbonne), Pixyl, l’INRIA Grenoble Rhône-Alpes, l’INSERM Grenoble Institut des Neurosciences, l’Institut de Cancérologie Strasbourg-Europe, l’Institut du Cerveau et de la Moëlle épinière et du Centre Borelli.

Transatlantic Research Partnership (FACE Foundation and French Embassy) – 2022

Dans un monde en rapide évolution récemment touché par la pandémie COVID-19, le domaine de la médecine évolue avec la popularité croissante des télésoins et des évaluations à distance qui nécessitent de nouvelles découvertes mathématiques, technologiques et informatiques. Ce projet vise à développer des techniques d’apprentissage automatique robustes et interprétables pour la détection précoce, le suivi et l’évaluation quantitative précise des troubles du développement et des maladies neurodégénératives. Ce projet a mobilisé des chercheurs de Duke University (J. Mathias Di Martino) et du Centre Borelli.

ANR - AAPG PRCE 2022

Face à la disponibilité et à la qualité des techniques de deepfake, le projet APATE a pour objectif de fournir aux experts en criminalistique des méthodes de pointe et une boite à outils de techniques complémentaires pour détecter les deepfakes. Chaque outil concernera une famille différente de deepfake et sera accompagné d’une documentation riche pour l’utilisateur. Coordonné par l’ENS Paris-Saclay, ce projet mobilise également le Service National de Police Scientifique, l'Ecole EPITA, le laboratoire LIX de l’Ecole Polytechnique et l’entreprise IDEMIA.

ANR - AAPG 2021

Le projet Sam-Guide a pour principal objectif l’étude et le développement de systèmes de substitution sensorielle pour l’amélioration de l’autonomie des déficients visuels. L’accent est mis sur des systèmes multimodaux (sonores, haptiques, vibrations) pour la réalisation de tâches de guidage pour déplacement ou le pointage d’objets. Un cas d’usage visé concerne la réalisation d’un système permettant à une personne déficiente visuelle de pouvoir effectuer une épreuve de laser-run couplant course à pied et tir au pistolet.

Le projet, coordonné par l’Université Grenoble-Alpes, mobilise des chercheurs issus de plusieurs laboratoires : le LPNC en collaboration avec le GIPSA Lab de l’Université de Grenoble-Alpes, le LITIS et le département d’informatique de l’Université de Rouen, le CERREV de l’Université de Caen et le Centre Borelli.

ANR - AAPG PRC 2022

Le projet DIWINA a pour objectif de développer une plateforme unifiée et en accès libre de jumeaux numériques, i.e. des codes de simulation numérique, pour des modèles issus du micromagnétisme ou de la spintronique. L’accent est mis sur la fiabilité et une vitesse suffisamment élevées afin que la communauté des physiciens et ingénieurs en spintronique puisse l’utiliser et s’y fier comme ils pourraient le faire avec une expérience physique. Le modèle utilisé est l’équation de Landau-Lifschitz-Gilbert qui est une équation aux dérivées partielles non-linéaire, comportant des termes non-locaux et une contrainte qui n’est pas convexe. Les termes de couplage antisymétrique d’échange, souvent appelé “interaction de Dzyaloshinskii-Moriya”, sont aussi pris en compte.

Coordonné par l’Institut Néel (CNRS), ce projet mobilise également des chercheurs de SPINTEC, de l’INRIA de Bordeaux Sud-Ouest et de l’ENS Paris-Saclay (Centre Borelli).

CNES - Demande d’aide de recherche

Le projet Aransat a pour objectif d’améliorer la connaissance sur plusieurs phénomènes liés aux vagues : dérive de Stokes, informations spectrales et vagues extrêmes

BPI - AAP 2022 

CollabNext (Développement de suites bureautiques cloud de travail collaboratif)  a pour objet de fournir une plateforme collaborative souveraine, simple d’adoption, complète et sécurisée en réunissant en une seule plateforme technique, et sous une seule marque, des acteurs et services qui sont aujourd’hui non intégrés afin d’offrir une alternative aux géants américains du marché.

Coordonné par la société Jamespot, ce projet mobilise des acteurs de diverses structures : Alinto, Clever Cloud, Datakeen, Glowbl, Outscale, Wallix, xwiki, Artimon, Francelab, Startinblocks, l’assurance maladie et l’ENS Paris-Saclay (Centre Borelli).

IDF - AMI Question d’Intérêt Majeur (QIM) 2022

Le projet QIM VEAVE a pour objectif de produire des connaissances et des outils nouveaux pour faire émerger des solutions et actions répondant aux enjeux pluriels des violences physiques, sexuelles ou psychologiques faites aux enfants et adolescents. Ainsi, il s’articule autour de la maltraitance physique infantile et des conséquences des violences physiques, sexuelles et psychologiques sur les enfants et adolescents tout au long de leur vie.

Coordonné par le FHU Child, ce projet mobilise également des équipes du Service de Pédiatrie générale et maladies infectieuses de l’hôpital Necker-Enfants malades, de AP-HP, Inserm (Centre Borelli) et de l’Université Paris Cité.

ERC  "Proof of Concept"

La subvention Proof of concept est allouée par l'ERC aux chercheurs et chercheuses ayant reçu une ERC Advanced Grant. Le projet REALTIMESEA a permis de mener une expérience en mer accompagnant les travaux du projet HIGHWAVE qui explore des questions ouvertes fondamentales sur le déferlement des vagues.

ANR AAP : 2019 - 2024

Le projet ROC coordonné par V. Lattard (Vetagrosup) et impliquant 5 partenaires dont le Centre Borelli est une étude multi-disciplinaire de drug-design pour développer de nouveaux rodonticides. L. Tchertanov y apporte son expertise sur les enzymes VKORC1 et la résistance aux anticoagulants rodonticides.

Université Paris-Saclay AAP Experimentation 2020

Explorant les rétroactions terre-image à l’ère digitale, le projet Mater consiste à transposer des algorithmes pilotant les têtes des robots utilisés en agriculture pixelisée afin qu’ils modifient non un sol, mais la matrice des pixels de portraits photographiques d’agriculteurs. L’idée du projet vient d’une proposition de l’artiste Marc Lathuillière, et du dialogue engagé avec Agnès Desolneux sur la dimension algorithmique du traitement d’image.

PIA de la région Ile-de-France - AAP Projet SESAME 2020

L’objectif du projet est de construire une plateforme ouverte pour l’Intelligence Artificielle et les applications d’apprentissage automatique. Cette plateforme permettra un transfert rapide d’algorithmes et de logiciels validés en tant que service (SaaS) pour les utilisateurs finaux dans divers secteurs tels que la sécurité, la gestion de la qualité, les soins de santé et la biométrie, la maintenance prédictive, etc., dans le contexte où la valeur apportée par les technologies numériques reposent sur un traitement avancé des données structurées (images, vidéo, signaux, texte). Cette plateforme permettra les tests en ligne des algorithmes, visant ainsi à répondre aux besoins de diffusion de connaissances et à renforcer la résilience des entreprises en R&D, notamment lorsque l’expertise interne est rare.

Agence de l’innovation de Défense - AAP 2020 solutions innovantes pour lutter contre le COVID-19 

Le projet ONADAP est voué au développement d’un outil numérique d’aide à la décision pour des stratégies dynamiques d’allocations de ressources humaines et matérielles en période de crise sanitaire. Il prendra la forme d’un logiciel, installable sur tablette, offrant aux décisionnaires une visualisation intuitive de l’état de santé interne de leur structure de santé, avec notamment des cartes de chaleurs en 3D, et des indicateurs clés sur son état global ou celui de ses différentes zones géographiques et départements administratifs.

Journal du CNRS : Un projet pour gérer les forces vives d'un hôpital en temps de crise
ONADAP sur YouTube

Caisse d’Assurance Retraite des Hauts-de-France CARSAT - AAP 2020 Prévenir et repérer la fragilité chez les personnes retraitées

L’objectif central du projet est de confirmer que la pré-fragilité et la fragilité d’une personne peuvent être mesurées et quantifiées sur le terrain par le croisement de variables de différentes dimensions : physiologique, biologique, psychologique, socio-économique. A cette fin, il est proposé de déployer et valider une chaîne légère de mesure et de traitement automatique de ces variables, qui permet un suivi longitudinal individuel de la pré-fragilité pour une population cible. L’originalité de ce projet est donc de mettre en oeuvre sur le terrain une approche innovante de la fragilité et de la pré-fragilité en ce qu’elle propose une approche frugale et plus multimodalitaire que celle proposée initialement par L. Fried. L’accent sera mis sur la pré-fragilité qui contrairement à la fragilité, est un syndrome beaucoup plus facilement réversible ; sa détection est donc une cible privilégiée pour mettre en place des mesures de prévention de la perte d’autonomie.

ERC - European Humain Brain Project 2020

Ce projet est porté par l’Università degli Studi di Pavia, et il implique Neuro-PSI et CRMBM Generating a spiking whole-brain model in rodents is critical for computational, theoretical, and medical applications and represents a fundamental step toward human brain models (Einevoll et al., 2019; Amunts et al., 2019). Compared to humans, modeling the rodent brain gives unique advantages in exploiting experimental datasets with high definition of cellular processes and connectivity, as well as in dealing with smaller brain networks and simplified behaviors (D’Angelo, 2019). This allows testing in detail the principles of brain organization and computation before scaling up to humans.

CNSA - AAP 2020 : Tirer les enseignements de la crise du Covid-19 pour améliorer l’accompagnement des personnes âgées ou en situation de handicap

Ce projet a pour objectif de saisir les effets de la pandémie de COVID-19, en France, sur les pratiques des proches aidants à destination des personnes ayant un besoin de soutien à l’autonomie, en l’occurrence des personnes âgées, des personnes en situation de handicap moteur ou psychique. La crise sanitaire déclarée en mars 2020 a provoqué un bouleversement généralisé des secteurs les plus divers de la société : économie, éducation, transports, etc… Les politiques de santé publique, notamment sont depuis lors, mises à rudes épreuve. Les instances et agents du secteur sanitaire, social et médico-social cherchent à adapter leurs modalités d’assistance afin d’apporter les soins et l’accompagnement aux populations qui en ont besoin. Mais comment ces proches aidants font-elles/ils face à la crise ? Dans un contexte sanitaire et social où la distanciation physique fait partie des nouvelles recommandation en termes de mobilités relationnelles, comment les proches aidants ont-elles/ils pu s’adapter à ces changements ? Prendre soin au temps de la distanciation physique et de la cybersanté devient ainsi non seulement un problème de santé publique mais aussi un objet de recherche à travers lequel il est possible d’analyser un certain nombre de reconfigurations concernant les modes de solidarité en faveur des personnes vulnérables. Cet impact de la crise sanitaire sur les pratiques et le vécu quotidien de la relation d’aide n’a pas lieu d’être situé d’emblée dans la réduction ou la détérioration ; il comporte sans doute aussi sa part de renouvellement sinon de réinvention Le projet de recherche financé par la CNSA s’inscrit dans une volonté commune de l’équipe universitaire et scientifique et des associations d’usagers et d’aidants d’impliquer directement les personnes concernées dans la méthodologie et les analyses. Les partenaires qui participent au projet sont l’Unafam, l’AFA, l’UNAFTC, la FNAPSY et l’A2MCL

Institut Cognition - AAP 2019 Ressourcement Scientifique

Recent progress in machine learning algorithms as well as in the longitudinal data acquisitions (through easy-to-use sensors, acquisition platforms, questionnaires, etc) can boost our knowledge about the frailty progression in late adulthood and may lead to more personalized interventions in favor of individuals, depending on their level of risk. Biological, physiological, psychological but also demographics and socio-economic factors may be of interest in the evaluation of future autonomy-loss risks. Monitoring longitudinally robust elderly, have various methodological challenges: The level of irregularity due to missing measurements from a specific modality, The patients’ missing follow-up visits or even dropping out of the study (data scarcity) The discrepancy in the different representations of feature domains, In the case of frailty evaluation, no quantifiable “ground truth” (no accepted frailty score right now) to be predicted.

Région Ile-de-France : Challenge « AI for Industry » 2019

Michelin utilise en particulier des outils de conception dédiés à la fabrication des pneus. Ces outils de conception permettent de générer des données caractérisant le pneu dans des cadres d’utilisation précis. Parallèlement aux données de conception, il existe aujourd’hui des données numérisées issues des laboratoires ou de la production.
L’objectif des travaux consistera ici à comprendre comment ces deux types de données (simulation et observations) peuvent s’enrichir mutuellement pour aider au développement de nouveaux produits. La chaire IDAML s’attachera à étudier de nouvelles approches de modèles hybrides d’ingénierie afin de permettre l’amélioration des outils Michelin de conception produit en terme de précision et robustesse des modèles.

Région Ile-de-France : Challenge « AI for Industry »  2019

Le réseau de transport ferroviaire peut-être naturellement considéré comme un ou plusieurs graphes pour lesquels de signaux temporels de nature complexe sont acquis aux différents sommets de ces graphes. Afin de faciliter a terme l’exploitation de ces signaux pour aider à la compréhension du fonctionnement du réseau (estimation des délais, prévisions des retards), la chaire IDAML va travailler sur le problème de la segmentation et/ou du regroupement des signaux de transport provenant du réseau SNCF. Ces signaux peuvent être des données sur les retards des trains, des validations de billets dans les gares, des accumulations de passagers dans les gares, etc.

AAP AFM-TELETHON 2019

Les myasthénies congénitales et auto-immunes affectent la signalisation par l’acétylcholine dans les jonctions neuromusculaires. Ces maladies entraînent des faiblesses musculaires. Nous avons identifié une nouvelle voie de signalisation sensible au débordement de l’acétylcholine de la fente synaptique. Dans une première partie, nous proposons d’en détailler les étapes par des approches génétiques et pharmacologiques. Dans une seconde partie nous évaluerons si cette voie de contrôle contribue à la faiblesse musculaire dans des souris modèle de myasthénie congénitale avec déficit en acétylcholinestérase.

Congenital and auto-immune myasthenic syndromes affect acetylcholine signaling at the neuromuscular junction. These diseases cause muscle weakness. We have identified a novel regulation loop activated by acetylcholine spillover. In a first part, we propose to decipher the steps by genetics and pharmacological approaches. The second aim is to know if this novel regulation loop contributes to the muscle weakness in mouse model of congenital myasthenic syndrome with acetylcholinesterase deficit.

AAP Projet européen ERANET – Neuron 2018

Ce projet de recherche international est soutenu par un consortium de 5 partenaires (Canada, 2 partenaires français, Italie, Roumanie). L’objectif principal est de développer des stratégies pour cibler les symptômes neuro-cognitifs qui, lorsqu’ils sont présents à l’adolescence, sont prédictifs d’un risque élevé de dépression à l’âge adulte. Il comporte des analyses de grandes séries de variables continues ou catégorielles répétées dans le temps, issues de cohortes internationales d’adolescents et de jeunes adultes à risque de troubles mentaux.

This research project will be supported by an international consortium of 5 partners (Canada, 2 French partners, Italy, Romania). The main goal is to develop strategies to target neurocognitive symptoms that, when present in adolescence, are predictive of a high risk of depression in adulthood.

Targeting adolescent neurocognitive processes in depression to promote intervention response (ADORe)