5 projets interdisciplinaires lauréats d’une labellisation PRIME

Porteurs : Zied Bouraoui, professeur à l’Université d’Artois et membre du Centre de recherche en informatique de Lens (CRIL – CNRS/Université d’Artois) et Adlane Sayede, professeur à l’Université d’Artois et membre de l’Unité de catalyse et de chimie du solide (UCCS – CNRS/Centrale Lille Institut/Université d’Artois/Université de Lille)

Instituts associés : CNRS Sciences informatiques, CNRS Chimie

Le projet vise à prédire des propriétés des structures chimiques et la découverte de nouveaux matériaux aux caractéristiques spécifiques, sujet crucial pour réaliser des avancées technologiques, énergétiques et environnementales majeures. Malgré les progrès significatifs des modèles d’intelligence artificielle (IA) existants, il est encore difficile de capturer pleinement la complexité géométrique des molécules, les interactions chimiques et les contraintes structurales, générant ainsi un écart entre les prédictions des modèles et la réalité chimique. Le projet AIM-GPT a pour ambition de développer des représentations moléculaires avancées intégrant explicitement des contraintes géométriques et chimiques. Les scientifiques proposeront un cadre efficace, accessible et économique, qui combine modèles génératifs et simulations de type DFT (Théorie de la fonctionnelle de la densité), et qui permet une évaluation robuste des matériaux, ainsi que des métriques d’évaluation des modèles d’apprentissage automatique qui soient étroitement alignées sur les réalités chimiques et expérimentales.

Contact : bouraoui@cril.fr

Porteuses : Nathalie Guyader, maîtresse de conférences à l’Institut polytechnique de Grenoble et membre du laboratoire Grenoble images parole signal automatique (GIPSA-lab – CNRS/Université de Grenoble Alpes) et Carole Peyrin, directrice de recherche CNRS au Laboratoire de psychologie et de neurocognition (LPNS – CNRS/Université Grenoble Alpes/Université Savoie Mont Blanc)

Instituts associés : CNRS Sciences informatiques, CNRS Biologie

Le projet vise à identifier les signatures cognitives associées à quatre fonctions cognitives en mesurant les mouvements des yeux (oculométrie) et l’activité électrique du cerveau (électroencéphalographie) : l’imagerie mentale et son absence en cas d’aphantasie, la reconnaissance de scènes naturelles, la perception visuelle multistable avec plusieurs points d’équilibre stables dans l’espace vectoriel et la reconnaissance des émotions. En combinant des paradigmes expérimentaux ciblés et une acquisition multimodale synchronisée, les scientifiques chercheront à modéliser la dynamique attentionnelle et neuronale propre aux différents processus impliqués dans ces quatre fonctions cognitives. 

Ce projet repose sur une approche interdisciplinaire en sciences cognitives et neurosciences. Il rassemble psychologie expérimentale, neurophysiologie, traitement du signal et modélisation computationnelle pour mieux comprendre les fondements de la cognition visuelle et ses variations interindividuelles. Ces travaux pourraient avoir des retombées en recherche fondamentale, en psychologie clinique et en ergonomie cognitive.

Contact : nathalie.guyader@gipsa-lab.grenoble-inp.fr

Porteur et porteuses : Demian Battaglia, chargé de recherche CNRS au Laboratoire de neurosciences cognitives et adaptatives (LNCA – CNRS/Université de Strasbourg), Laura Harsan, maîtresse de conférences à l’Université de Strasbourg et membre du Laboratoire des sciences de l’ingénieur, de l’informatique et de l’imagerie (ICube – CNRS/Université de Strasbourg) et Ipek Yalcin, directeur de recherche CNRS à l’Institut des neurosciences cellulaires et intégratives (INCI – CNRS)

Instituts associés : CNRS Sciences informatiques, CNRS Biologie

L’équipe de recherche investigue le trouble dépressif majeur (TDM). Il s’agit d’une condition complexe, hétérogène et multifacette qui demeure une des principales causes d’incapacité dans le monde. Malgré des avancées significatives, ses différents mécanismes physiopathologiques ne sont pas encore entièrement compris et les outils diagnostiques et thérapeutiques actuels, basés sur un paradigme empirique du type « une solution unique pour tous », restent insuffisants. UNLOCK-Dynamics est un projet interdisciplinaire visant à combler ces lacunes en intégrant l’imagerie cérébrale multimodale (IRM fonctionnelle et structurelle du cerveau chez les modèles animaux et les patients), les neurosciences computationnelles et les études comportementales, génétiques et moléculaires. L’objectif est d’établir des biomarqueurs fiables du TDM afin d’améliorer le diagnostic, de distinguer des phénotypes spécifiques et de soutenir des stratégies thérapeutiques personnalisées. Reposant sur des approches translationnelles et une expertise complémentaire en neuroimagerie, neurobiologie, psychiatrie clinique et modélisation computationnelle, le projet explore les dynamiques spatio-temporelles des réseaux cérébraux impliqués dans la dépression.

Contact : harsan@unistra.fr

Porteurs : Vincent Kerzérho, chargé de recherche CNRS au Laboratoire d'informatique de robotique et de microélectronique de Montpellier (LIRMM – CNRS/Université de Montpellier) et David McKenzie, directeur de recherche CNRS au laboratoire Biodiversité marine, exploitation et conservation (MARBEC – CNRS/IFREMER/IRD/Université de Montpellier)

Instituts associés : CNRS Sciences informatiques, CNRS Écologie & environnement

Ce projet a pour objectif de développer de nouveaux dispositifs électroniques pour enrichir les connaissances qui aideront au développement d’une pêche et d’une aquaculture durables. Cette collaboration se décompose en 3 volets : capteur physiologique implanté, bio-logging ou physiologging et réduction des prises accidentelles de la pêcherie palangrière, type de pêche qui épargne les fonds marins et sélective. Le capteur physiologique implanté est un capteur de bio-impédance qui devra permettre de suivre la gamétogénèse pour l’aquaculture et l’étude d’espèces sauvages. Le volet bio-logging ou physiologging vise à l’étude d’espèces sauvages à l’aide de systèmes embarqués sur l’animal. Deux cas d’étude distincts sont considérés : le thon rouge et la méduse rhizostoma pulmo. Enfin, pour réduire les pêches accidentelles de la pêcherie palangrière, les scientifiques proposent une solution technique innovante consistant à instrumenter les bas de ligne avec un dispositif capable d’identifier rapidement l’espèce prise et de la relâcher si elle n’est pas visée par la pêche est proposé.

Contact : vincent.kerzerho@lirmm.fr

Porteur et porteuse :  Valérie Gouranton, professeure à l’Institut national des sciences appliquées (INSA) de Rennes et membre de l’Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (IRISA – CNRS/Université de Rennes) et Théophane Nicolas, ingénieur à l’Institut national de recherche archéologiques préventives et membre du laboratoire Trajectoires (CNRS/Université Panthéon-Sorbonne)

Instituts associés : CNRS Sciences informatiques, CNRS Sciences humaines & sociales

Le projet interroge comment la réalité étendue (XR) permet d’envisager des interactions naturelles et complexes avec des environnements numériques en 3D grâce à un jumeau numérique cognitif. Ces interactions XR physiques, tangibles ou haptiques, peuvent être comprises à travers différentes modalités ou métaphores dans le jumeau numérique, associées à des procédures ou des gestes cognitifs. Si les techniques de production de données 3D sont de plus en plus utilisées en archéologie, elles se limitent souvent à de la visualisation. Les modes d’interaction possibles sont questionnées avec ces données spécifiques. Articulées au concept de chaîne opératoire, employé en archéologie qui permet d’analyser étape par étape le processus de réalisation et d’utilisation d’un objet, ces interactions peuvent contribuer à l’analyse ou à la reconstitution des gestes et pratiques du passé, enrichissant ainsi la compréhension des objets, sites et activités humaines. Les modèles XR offrent aussi des moyens de formaliser des pratiques d’expertise et de créer des applications scénarisées. L’équipe de recherche explorera l’association de ces modèles d’applications de XR avec les concepts de jumeau numérique cognitif pour proposer de nouvelles méthodes d’étude non destructrice du mobilier et des contextes archéologiques associés, prenant en compte le comportement de l’archéologue dans la réalisation de ces tâches.

Contact : valerie.gouranton@irisa.fr