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Priorités scientifiques

 

L'unité BioSP s'investit collectivement sur 5 priorités scientifiques autour desquelles s'organise une animation scientifique, via des groupes de travail et/ou des journées financées notamment par des réseaux méthodologiques INRAE.

#Epi-stat : Statistique pour l'épidémiologie prédictive

Modélisation des dynamiques épidémiques ; méthodes statistiques inférentielles (estimation, tests, prédiction, algorithmes numériques...) ; utilisation de données hétérogènes ; analyse des propriétés des modèles ; méthodes de surveillance basées sur le risque ; conception in silico de stratégies de lutte ; déploiement informatique. Ces thèmes sont régulièrement abordés au cours de rencontres du réseau ModStatSAP (SPE-MathNum-SA). La priorité #Epi-stat constitue en outre une surface d'échange privilégiée entre l'équipe Recherche et l'équipe OPE. 

#Geolearning : Apprentissage statistique pour l’environnement et le climat

Développement de méthodes d’apprentissage statistique dans un cadre spatio-temporel permettant de répondre aux problèmes d’évaluation de risques environnementaux ou climatiques. : rôle de l’espace et du temps par rapport aux autres variables, identification des échelles pertinentes ; gestion de données hétéroclites (multi-source, multi-échelle, biais d’observation) ; évaluation des incertitudes. Ces questions sont abordées au cours de rencontres du réseau RESSTE (MathNum).

#Evol-sys : Dynamiques évolutives, dynamique de la diversité

Analyse de phénomènes d'adaptation/mutation via des modèles temporels et spatio-temporels de type réaction-diffusion (un des thèmes du réseau MathNum MEDIA) et des processus stochastiques ; analyse de la dynamique de la diversité au cours d'événements de dispersion via l'analyse de modèles EDP ou intégro-différentiels ; estimation du risque de sauvetage évolutif par couplage EDP/EDS ; prise en compte de données génétiques et inférence à partir de données génétiques ; biologie des communautés : phénomènes de compétition et autres interactions.

#Obs-model : Observer et modéliser la distribution d'espèces

Dynamiques de biodiversité dans des paysages complexes ; impact de ces dynamiques sur le fonctionnement des écosystèmes ; caractérisation des assemblages d’espèces et de leur structure spatio-temporelle ; prise en compte d'incertitudes non standard, notamment sur les données participatives, opportunistes ou protocolées (un des thèmes du réseau MathNum CiSStats).

#Spread : Propagations sur supports géométriques complexes

Analyse d’EDP et IDE en présence d’obstacles & modélisation de propagation par EDP sur paysages réalistes. Développement d’un environnement informatique et numérique de résolution et d’estimation de modèles spatio-temporels basés sur des EDP (MSE).