Analyse de données complexes et intelligence artificielle appliquée

L’évolution récente des thématiques scientifiques portées par l’unité s’accompagne d’une transformation profonde de la nature, du volume et de la complexité des données produites. Les travaux de recherche reposent désormais sur des approches d’évaluation multicritères intégrant des jeux de données hétérogènes (données expérimentales, environnementales, phénotypiques, biologiques et moléculaires), souvent à grande échelle et générés par des dispositifs expérimentaux de plus en plus instrumentés.
L’analyse et la valorisation de ces données nécessitent aujourd’hui la mise en œuvre de méthodes avancées d’analyse statistique, de calcul scientifique et d’apprentissage automatique, ainsi que le développement de chaînes de traitement reproductibles et robustes. Les approches classiques atteignent leurs limites face à la multidimensionnalité des données, à leur forte variabilité et à la nécessité de croiser plusieurs niveaux d’information, notamment dans le cas des données biologiques et moléculaires.
Dans ce contexte, le recours à des méthodes innovantes d’analyse de données, incluant des approches issues de l’intelligence artificielle, devient indispensable pour extraire l’information pertinente, améliorer la robustesse des résultats et renforcer la qualité scientifique des productions de l’unité. 

Plusieurs projets de l'unité ont recours à ces approches innovantes. Le projet SAFECLIM vise à étudier l'impact du changement climatique sur la sécurité des aliments, en se concentrant sur la relation entre les variations climatiques (températures élevées, sécheresses, pluies extrêmes) et l'augmentation des risques liés à Salmonella en France et en Pologne. 

Thèses encadrées sur le sujet :

La thèse de Maëva Caillat a pour objectifs d'enrichir le logiciel Sym’Previus via la collecte et l’analyse de données de la littérature, de façon semi-automatique (data mining, modélisation, IA).

Personnes référentes à contacter :

• Rodney Feliciano, chercheur à SECALIM
• Jeanne-Marie Membré, chercheuse à SECALIM
• Louis Delaunay, Enseignant-Chercheur à SECALIM