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Présentation de l'équipe CSTB
Les Systèmes Complexes sont présents partout autour de nous. On peut les définir comme des entités en interaction reconfigurables, structurées sur plusieurs niveaux émergents d'organisation, où le tout ne peut se comprendre sans les parties et les parties sans le tout.
Un "système complexe" est de manière générale tout système comprenant un grand nombre d'entités hétérogènes, entre lesquelles des interactions locales créent des niveaux multiples de structuration et d'organisation collective. Les exemples que l'on peut citer incluent des systèmes naturels, allant de biomolécules et de cellules vivantes à des réseaux sociaux et à l'écosphère, tout en comprenant des systèmes artificiels sophistiqués comme l'Internet, les grands réseaux électriques ou tout logiciel distribué à grande échelle.
Les systèmes biologiques sont uniques par la complexité de leur fonctionnement et de leur régulation et l'étude intégrée des multiples niveaux qui concourent au comportement final de ces systèmes représente aujourd’hui un nouveau défi pour la communauté scientifique. Grace aux quantités toujours croissantes de données qui décrivent par le détail chacun des composants du système, de nouvelles opportunités s’offrent pour développer des approches de modélisation descriptive et prédictive. Ces développements sont applicables à l'ensemble du domaine de la science des systèmes complexes, depuis les réseaux sociaux jusqu'à la finance.
En médecine, cette prise de conscience ‘systémique’ a fait émerger un nouveau champ de recherche interdisciplinaire : la médecine translationnelle. Ce domaine ambitionne de comprendre et exploiter la diversité des manifestations cliniques et phénotypiques des maladies chez les patients pour mieux comprendre et modéliser l’émergence et l’évolution des maladies. A terme, ces développements ont pour vocation d’aboutir à des traitements optimisés et personnalisés.
L'équipe "Systèmes Complexes et Bioinformatique Translationnelle" couvre donc un large spectre de recherches en informatique, allant de la bioinformatique à l'intelligence artificielle.
Dans ce contexte, le CSTB compte participer activement aux évolutions et développements 4P (Participatifs, Prédictifs, Préventifs et Personnalisés) en élaborant des solutions originales dans les domaines de l’éducation, de la santé ou de l’industrie réunis au sein de deux thèmes de recherches :
- Nous avons une longue expérience dans l’analyse, l’annotation et la fouille de données biomédicales. Nos objectifs sont principalement centrés sur l’extraction de connaissances à partir de données génétiques et médicales, depuis les codes dans l’ADN jusqu’aux phénotypes des patients. Nous nous focalisons sur la gestion des données massives (contrôle de la qualité, intégration, FAIRification, sécurité…), ainsi que l’exploitation des informations évolutives dans des études séquences-structures-fonctions. Dans deux domaines phares, des maladies génétiques et la biodiversité, nous cherchons à identifier les associations entre génotype et phénotype et à comprendre les patterns et tendances dans les données. Les méthodes traditionnelles, qui ont été fructueuses dans l’étude de systèmes simples, trouvent leurs limites lorsqu'elles sont appliquées à des systèmes dynamiques complexes, où le patrimoine génétique des individus sous-tend un grand nombre de variations qui interagissent les unes avec les autres produisant des effets depuis le niveau atomique jusqu’à l'organisme.
- Les questions que nous abordons aujourd'hui se focalisent d’une part, sur la façon d'identifier les points critiques dans un système biologique complexe et d’autre part, sur la façon de prédire l'impact des perturbations (mutations, médicaments, par exemples) sur la stabilité et le comportement du système. Cela nécessite une modélisation théorique multi-échelle et multimodale des fonctions biologiques et de leurs régulations qui sous-tendent les phénotypes observés, et ce, dans un contexte de prise en compte de leurs interactions dynamiques avec l’environnement.
- Nous possèdons une expertise dans la modélisation des systèmes complexes et les algorithmes d'optimisation inspirés de la nature et notamment l'évolution artificielle et les systèmes immunitaires artificiels. Ces systèmes intrinsèquement massivement parallèles et asynchrones sont constitutifs de l'informatique du XXIè siècle, composée d'ordinateurs massivement parallèles en réseaux.
- Les applications des systèmes complexes inspirés de la nature sont la sécurité et la recherche de motifs (systèmes immunitaires artificiels), l'optimisation et l'intelligence artificielle (évolution artificielle) les écosystèmes de calcul et d'enseignement (écosystèmes biologiques) et bien sûr, la médecine translationnelle Participative, Prédictive, Préventive et Personnalisée (ce qui est le cas de tous les systèmes complexes).
- En effet, à partir de données observées (Participatif), on essaiera de déterminer des modèles Prédictifs permettant de mettre en place une Prévention de manière Personnalisée, que cela soit pour l'Usine du Futur, pour la sécurité informatique, pour la santé (réseaux de patients) et l'éducation (réseaux d'étudiants / professeurs).
L'équipe coordonne aussi la plateforme BiGEST-ICube (Bio-Informatics and Genomics) du laboratoire ICUBE pour offrir à la communauté un portail unique vers des bases de données et des logiciels pour la bioinformatique, participe à la plateforme GAIA (informatique Graphique, Analyse de données et Intelligence Artificielle), et propose 2 services de calcul massivement parallèle (EASEA CLOUD) et d'éducation (POEM).
Perspectives scientifiques de l'équipe (mai 2018)
Elles sont visibles ici.
Au niveau international, l'équipe coordonne (avec l'Université du Havre) l'UniTwin CS-DC de l'UNESCO : un Campus Numérique des Systèmes Complexes regroupant plus de 120 universités (> 3 millions d'étudiants > 3000 chercheurs dans 28 pays).
Mots clés
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