Journées Ouest IRT/LABEX Décembre 2013, Inria-Rennes Dominique Massaloux, Albert Benveniste

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1 1 Journées Ouest IRT/LABEX Décembre 2013, Inria-Rennes Dominique Massaloux, Albert Benveniste Contenu 1. Executive summary Inscrits Accueil et présentation des journées, Albert Benveniste Le LABEX MER, Anne-Marie Tréguier et Yves-Marie Paulet Présentation générale, Anne-Marie Tréguier Focus: images & écosystèmes profonds, J. Sarrazin, Ifremer Focus: données satellitaires, B. Chapron, Ifremer Focus: modélisation des écosystèmes marins, L. Memery (LEMAR) Discussion LABEX Lebesgue, Vu Ngoc San Présentation générale, par Vu Ngoc San Focus: Problèmes multi-échelles et simulations numériques, Erwan Faou Discussion IRT b<>com, Vincent Marcatté, Bertrand Guilbaud, Jean-Yves Savary Présentation générale par Jean-Yves Savary Focus: HPC et réalité mixte, P.Lemonnier et A.Longeanie Focus: Réalité mixte, J.Royan and F.Andro Focus: Internet des objets, réseaux, e-santé, E.Thibaut and X.Priem Les réseaux E-santé Discussion LABEX CominLabs, Dominique Massaloux et Albert Benveniste Présentation générale par Dominique Massaloux, Colin de la Higuera Focus: projet Predictive, Renaud de Crevoisier Focus: projet SecCloud, Thomas Jensen Focus: projet BoWI, J-Ph. Diguet La plateforme CominWeb par Albert Benveniste et William Dedzoe Discussion... 60

2 8. LABEX CAMI, Lotfi Senhadji, Pascal Haigron, Eric Stindel Présentation générale, Lotfi Senhadji Focus: Perception et décision augmentées ; P. Haigron, LTSI Perception augmentée Décision augmentée Apprentissage augmenté Focus: Action augmentée et service médical rendu, E. Stindel, LaTIM Discussion IRT Jules Verne, Stéphane Cassereau, André Quinquis Présentation générale, Stéphane Cassereau Focus: usine du futur, André Quinquis Discussion h30-15h30: débriefing Thématiques d'intérêt commun Synthèse Modalités Points d'action

3 1. Executive summary Les deux IRT b<>com et Jules Verne, et les quatre Labex CAMI, CominLabs, Lebesgue, et MER, acteurs principaux du PIA dans l ouest se sont réunis pour entamer la construction d une communauté scientifique. Une réunion de deux jours a eu lieu à Rennes les 16 et 17 décembre 2013, organisée par CominLabs, avec la présence de 40 à 50 participants. Le but était de mieux se connaitre, et de définir un petit nombre de points d action précis, pouvant constituer le germe d une telle communauté. Chacune de ces structures s est présentée sur une durée de 2h environ laissant une large part à la discussion, avec pour objectif d expliquer son programme d action, incluant quelques zooms scientifiques. Ces présentations ont permis à chacun de mieux comprendre les domaines techniques que les autres abordent, ainsi que leurs modes de fonctionnement. Cette première partie était un préalable à l identification des synergies possibles, à quoi s est attelée la dernière demi-journée. Trois thématiques d intérêt commun, largement transverses, ont été dégagées : Modélisation de phénomènes physiques avec l accent sur les aspects multi-échelle et complexité de systèmes non-linéaires, éventuellement dynamiques. De tels exemples se rencontrent en dynamique des écosystèmes marins (Labex MER), dans les matériaux (notamment composites) et leurs procédés de fabrication (IRT Jules Verne), ainsi qu en assimilation de données et recalage de modèle dans un contexte non-linéaire et multi-échelle (santé, Labex CAMI, CominLabs, IRT b<>com, IRT Jules Verne). Au centre de cette thématique se trouve l expertise des mathématiciens du Labex Lebesgue. A côté d opérations conjointes de recherche qui pourraient être lancées, on a identifié l opportunité d une démarche analogue à la maison de la modélisation mise en place par les mathématiciens de Grenoble. Big data, assimilation et fusion de données hétérogènes sont également un thème de rencontre. L IRT b<>com offre une plateforme pour l hébergement de masses de données, la navigation associée, et l infrastructure réseau et calcul. Le Labex MER développe une stratégie autour du méso-centre de calcul thématique Caparmor et des centres de données d'ifremer et de l'iuem. Les données marines constituent un parfait benchmark : grandes masses de mesures, besoins de les exploiter ; et, partant, besoin de stockage, de calcul et de visualisation. Le domaine de la santé, par l assistance aux activités cliniques (du pre- au post-), est particulièrement concerné par les problèmes de fusion et recalage de données. CominLabs est actif sur la fouille de grands entrepôts de données, mais avec une orientation privilégiée multimédia. Les technologies de réalité virtuelle, augmentée, ou mixte sont essentielles dans les procédés de conception des matériaux de demain, pour la cobotique et les procédés (IRT Jules Verne) ; elles sont une pièce importante dans la chirurgie assistée ; elles permettent, enfin, la modélisation d un écosystème marin incluant animaux, plancton, détritus en milieu turbulent. Ces technologies et leurs usages sont l un des axes majeurs de l IRT b<>com, et un axe fort du Labex CominLabs. Pour chacune de ces thématiques, des synergies ont été identifiées. Elles seront développées, pour chacune, sous l animation d un responsable (de Lebesgue pour le premier thème, de MER pour le second, et de CominLabs pour le troisième). Par ailleurs, le secteur santé est fortement représenté par trois acteurs (b<>com, CAMI, CominLabs). Il apparaît utile de faire, de l adjacence des axes abordés par ces acteurs, une force en termes de couverture thématique, de savoir-faire et d irrigation des projets par l amont. Sur les thématiques transverses, la réflexion pourra être étendue à d'autres acteurs majeurs du PIA comme L'institut de Transition Energétique "France Energie Marines" ou le labex IGO (Immunology-Graft-Oncology). Les aspects liés à la formation, initiale et continue, ainsi que la formation à la recherche, ont été discutés. Il est apparu nécessaire de développer une démarche analogue sur ces questions. La préparation d un dossier Idex sera le cadre naturel pour mener cette démarche. L existence des deux instruments IRT et Labex donne à notre démarche souplesse et réactivité, nous libérant, quand c est opportun, de la contrainte des programmes de financement et de leurs calendriers. Au total, les synergies identifiées rassembleront les besoins de terrain, les moyens de R&D, ainsi que la recherche amont, sur des questions clés, avec les meilleurs acteurs. 3

4 2. Inscrits Albert Benveniste Inria, CominLabs André QUINQUIS - IRT JV Bertrand Braunschweig, Inria, CominLabs, b<>com Bernard Jouga, Sup-Elec, CominLabs, b<>com Xavier PRIEM Thomas Jensen, Inria, CominLabs Olivia BASTIN Rodolphe LEGOUABLE Pierre Cointe, Univ. Nantes, LINA, CominLabs michel raynal, Irisa, CominLabs Michel EVAIN Ronan Sauleau (IETR), CominLabs Guillaume DARDENNE Dominique MASSALOUX, Telecom Bretagne, CominLabs Jean LE TRAON Yannick Morvan (b<>com) Gaëtan Le Guelvouit François Taiani, Irisa, CominLabs Eric Thibaut Arnaud Longeanie Claude Jard, Univ. Nantes, LINA, CominLabs Jean-Yves Aubié - b<>com Jean Yves Savary, b<>com Colin de la Higuera, Univ. Nantes, LINA, CominLabs Michel Corriou - b<>com Claude Labit, Univ. Rennes I Ramesh Pyndiah, Telecom Bretagne, CominLabs Emilie Sirvent-Hien Lauren Guillopé (CHL/Nantes) Stéphane CASSEREAU - IRT Jules Verne Frédéric BENHAMOU (VP recherche innovation Université de Nantes) Anne Marie Treguier Labex MER Yves-Marie PAULET Labex MER Laurent Mémery Labex MER Gilles Coppin Emmanuel Boutillon Arnaud Debussche, IRMAR, Lebesgue Patrick Gros, Inria, CominLabs 4

5 Mathilde Le Bras, Telecom Bretagne, CominLabs Jérôme Royan William K. DEDZOE, Inria, CominLabs Jean-François Hélard, IETR, CominLabs Bertrand Le Marouille, Inria, CominLabs R. de Crevoisier, LTSI, Inserm, CominLabs Bertrand CHAPRON, Labex MER Patrick Bouthemy, Inria, CominLabs Florian Le Moigne (b<>com) Bruno Arnaldi, Irisa, CominLabs Lotfi Senhadji, LTSI, CominLabs Jozée Sarrazin, Labex MER Eric Stindel San Vu Ngoc, IRMAR, Lebesgue Pascal Haigron Fabienne Andro Jean-Philippe Diguet, Telecom Bretagne, CominLabs Pierre Jannin, LTSI, Inserm, CominLabs Jean-Claude Simon, Foton, CominLabs Alain Coutrot, Safran Christophe Guettier, Safran François Neumann, Safran Louis-Philippe Goncalves Erwan Faou, Inria, Lebesgue Bertrand Rolin Jude Fernando (b<>com) Amandine Le Maitre 3. Accueil et présentation des journées, Albert Benveniste Les objectifs de ces deux journées sont les suivants. Nous pensons qu il est possible de faire du PIA un levier pour l ouest. En effet, L ouest possède un portefeuille d opérations du PIA plus resserré, mais plus cohérent que d autres régions. Les régions Bretagne et PdL ont une politique forte de soutien à la recherche. Comment multiplier l effet du PIA? Faire du PIA un pilier central de la politique régionale Faire des acteurs du PIA une communauté agile, prête à intervenir sur de nouvelles opportunités Bâtir la communauté par de premières actions conjointes Tels sont les objectifs de ces journées. 4. Le LABEX MER, Anne-Marie Tréguier et Yves-Marie Paulet Les responsables des autres projets investissements d'avenir "Mer" (P. Potin pour IDEALG C. Boyen pour EMBRC à la Station Biologique de Roscoff; PY le Traon pour l'équipex NAOS, et YH de Roeck pour France Energie Marine) ont été invités pour participer aux discussions mais n'ont pas pu se libérer. 5

6 4.1 Présentation générale, Anne-Marie Tréguier Cette présentation générale est très brève, pour laisser plus de temps à trois coups de projecteur sur des points et questions scientifiques qui constituent des interfaces possibles avec les autres LABEX ou IRT preśents. Site web: Qui sommes-nous? Chercheurs en: Biologie, chimie, géographie, écologie, économie, géologie, géochimie, géophysique, droit, physique de l océan... Outils: théorie, expérimentation en laboratoire et en mésocosme, observation in situ (domaine profond et côtier), télédétection (par drone et satellite), observatoires des pêches et des usages, modélisation numérique (HPC)... Le labexmer est organisé en 7 axes de recherches, chacun regroupant des chercheurs de plusieurs laboratoires et plusieurs disciplines. Le budget (11M sur 9 ans) est attribué pour un tiers directement au soutien des axes de recherches, et pour un peu moins d'un tiers à des chaires internationales de trois ans (une chaire est en cours, sur l'écologie évolutive, co-financée par l'ueb et la région Bretagne; deux chaires sont ouvertes au recrutement). Le reste du budget est affecté au soutien à des actions «à la mer», au cofinancement d'un programme transverse de post-doc internationaux, et au projet formation (innovation pédagogique, internationalisation des formations). 6

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9 4.2 Focus: images & écosystèmes profonds, J. Sarrazin, Ifremer Utilisation des données "images" pour l'étude des écosystèmes profonds. Jozée Sarrazin, LEP Ifremer Décrire et comprendre la composition, la structure et le fonctionnement des écosystèmes du domaine profond Exploration Biodiversité Pressions anthropiques Exploitation des Ressources Projets européens, ANR, DCSMM, Ressources minérales, LABEX mer 9

10 Imagerie ; données non invasives, mais précision insuffisante. Observatoires du fond de mer, intégration de données pluri-disciplinaires. Acquisition des données (1) Répartition des habitats Vecteurs mobiles Echelle spatiale importante (plusieurs km 2 ) Imagerie optique ou acoustique Intégration de données de bathymétrie, abiotiques (2) Dynamique temporelle Caméra fixe : échelle spatiale restreinte (<1m 2 ) ou images de retour sur zones Intégration de données environnementales associées Exemple : 10

11 Exemple avec une résolution de l ordre du cm : 11

12 En cours avec Telecom-Bretagne et l ISEN: Elaboration of a video processing platform to analyze the temporal dynamics of hydrothermal ecosystems Perspectives: Gestion et traitement de grands volumes de données Caractérisation de données acoustiques Géostatistiques et écologie numérique Modélisation Science participative Aspects temporels: Comment la distribution spatiale de la faune varie au cours du temps? Quelle est l influence des variations du milieu sur la structure des communautés? Quelles sont les variations temporelles des patrons de colonisation de différentes espèces? 4.3 Focus: données satellitaires, B. Chapron, Ifremer Analyse de très grands ensembles de données satellitaires ; détection de signaux guidée par la formalisation des processus dynamiques. Bertrand Chapron, LOS Ifremer Interactions d échelle pour la machine océanique. Comment faire face au déluge de données? Exemple du CERSAT (données satellitaires) Il y a 250 missions satellites dédiées a l observation de l océan. Nouvelle génération de nano-satellites. Au CERSTAT (Ifremer) actuellement, 300Go données réceptionnées / jour. Missions futures (Sentinel) 1 Peta Octet / an. Traitement et valorisation ; traitements interactifs a la demande Outils d indexation, de fouille et d analyse, visualisation Ecosystème de données, in situ, in vivo, in silico (résultats de modèles numériques), économiques et sociétales, etc. Comment intégrer tout ça? Problématiques : Caractériser les données : homogénéité, formes,... 12

13 Suivi de structures Reconstruction d'information, Compression de l'information Indexation de l'information, lier les observations Bases de données/ Recherche de données : Description, Sémantique, Navigation Analyse croisée de différentes sources / paramètres Archivage long terme, dynamique (avec réduction des échelles et compression) ; ne pas éliminer les évènements rares ou qui peuvent devenir intéressants (attention pour la compression). Les données de modalités différentes sont de résolutions et qualités différentes ; difficulté pour les assimiler ou les comparer ; comment fusionner ces données? besoin d améliorer la performance de ce type de traitement. On a également des informations dynamiques donnant des champs de vitesse pour l évolution des divers paramètres que l on mesure. Les traitements actuels qui effectuent la fusion sont de performance insatisfaisante. Conclusion : data intensive science Très grands ensembles de données multi-modales Signaux guidés par la formation de processus dynamiques Comment adapter les nouvelles technologies? 4.4 Focus: modélisation des écosystèmes marins, L. Memery (LEMAR) Enjeux en modélisation numérique des écosystèmes marins, Laurent Memery (LEMAR, CNRS) Complexité échelles / organisation, et lien avec les axes du Labex MER Echelles : Physique interactions échelles (spectre, fronts, etc ) (Axe 1/2) Temporelle climat vs. variabilité, génomique vs. plasticité (Axe 2/6) Hétérogénéité / connectivité, niches (Axe 6) Organisation (axes 2/6) 13

14 Individus vs. population Ecosystèmes Non linéarité (instabilité / chaos) Macro : émergence Bio géographie (axe 1/2/6) Centré agent (axe 2) Liens avec maths STICC (+ écologie terrestre) Traitement du signal (échelles, inversions) Systèmes dynamiques Complexité vs. prédicibilité The key to prediction and understanding lies in the elucidation of mechanisms underlying observed patterns. Typically, these mechanisms operate at different scales than those on which the patterns are observed; in some cases, the patterns must be understood as emerging from the collective behaviors of large ensembles of smaller scale unit (Levin, Ecology, 1992) Echelles de temps associées aux «flux biologiques/biogéochimiques» : quelques jours à quelques semaines échelles spatiales : méso (~ 100 km : tourbillons, méandres) ; exemple ci-dessous d une carte de la couleur de la mer (niveau de chlorophylle) : A plus petite échelle, Echelles spatiales : sub méso (~ 1-10 km : fronts, filaments) ; à droite, Convergences / divergences le long de fronts : vers échelles «dissipatives» / mélange : A un effet sur la distribution des oiseaux marins (les frégates, indiquées par des points sur la photo cidessous) : 14

15 Interactions biotiques : systèmes dynamiques compétition/mutualisation/prédation/invasion; l augmentation du nombre d espèces donne lieu à des systèmes dynamiques chaotiques, comme le montre les figures ci-dessous, 3 ressources et 6 espèces (gauche) 5 ressources et 12 espèces (droite): De la complexité naissent des propriétés émergentes d ensemble, qui créent une certaine organisation. Les questions de recherche mathématique : Interactions d échelles dynamiques non linéaires couplage entre toutes les échelles o Exemple (spatial) : sub méso et méo échelle sur bilan grande échelle et «forçage» grande échelle sur petite échelle o Exemple (temporel) : variabilité saisonnière vs. interannuelle vs. décennale vs. anthropique / Échelle événementielle vs. tendance (impact) / changement de régime (détection?) o Exemple (structurel) : relations entre deux niveaux trophiques (concept abstrait) = dans la «réalité», «somme» du comportement de chaque individu et des interactions entre chaque «paire»/sous ensemble d individus. Statistiques, traitement du signal, modélisation orientée agent vs. «eulérienne/agrégée» Systèmes dynamiques, Couplage non linéaire de modèles différents, avec des dynamiques différentes (outil AGRIF mis au point avec les mathématiciens de Grenoble) Méthodes inverses, Assimilation 4.5 Discussion 30mn de discussion sont prévus pour que se déclarent des intérêts éventuels pour les sujets d interface qui auront été présentés. 15

16 P. Bouthemy : l équipe de Patrick Gros étudie des bases de données et des gros volumes en imagerie. Il y a sûrement des points communs même si cette équipe est plutôt orientée multimédia. Question: Le Labex MER a-t- il identifie des problématiques transversales? Anne-Marie Tréguier : les sept axes de recherche sont chacun transverses à plusieurs disciplines et plusieurs laboratoires. Petit a petit, le labex Mer crée des liens entre les communautés (laboratoires IUEM, laboratoires propres d'ifremer, Centrale Nantes...) Pour la réunion IRT-Labex nous avons choisi de présenter ce qui nous semble des points d'accroche possibles, par exemple sur les données. Nous avons présenté des problèmes auxquels les chercheurs se heurtent pour lesquels les collaborations avec les autres Labex et IRT pourraient nous apporter. Albert Benveniste : concernant les aspects de big data, utilisez-vous un entrepôt, un cloud? B. Chapron : technologies artisanales pour l instant. Au niveau EU il y a le projet Helix Nebula qui s occupe des données du CERN. Problèmes : distribuer ou centraliser calculs ou données? jusqu a présent on archive les données brutes par peur de perdre de l info critique en cas de compression. P. Bouthemy : pôle I&R : Il y a eu le 12 novembre 2013 à Brest une matinée (technoférence #7) sur le BigData et le web sémantique (organisée par S Garlatti) ; PB a présenté un panorama des activités académiques en big data et web sémantique sur le territoire du pôle I&R", un premier panorama de compétences. A.M. Tréguier: à noter aussi la journée "Tic et MER: défis et solutions" du 26 novembre 2013, dont le compte rendu et les présentations sont disponibles sur le web 5. LABEX Lebesgue, Vu Ngoc San 5.1 Présentation générale, par Vu Ngoc San On présentera très brièvement le LABEX et comment il fonctionne. Puis on passera en revue les points et questions scientifiques qui constituent des interfaces possibles avec les autres LABEX ou IRT présents. Les thèmes : fondements et applications sur Algèbre et géométrie Analyse Aléatoire Ce que c est : IRMA (Rennes) + LMJL (Nantes) + ENS Rennes (et CNRS, INSA, Inria) 190 enseignants-chercheurs permanents 90 doctorants 50 chercheurs étrangers invités annuellement Extension étudiée vers Brest et Angers. Objectifs : Fédérer les maths dans le grand ouest Booster la recherche en maths & interactions Valoriser nos résultats Moyens d action : Semestres thématiques, axe principal ; conf, écoles d eté sur une thématique choisie ; préparation par des cours de master o 2013 : analyse et probas ; 100 orateurs différents et 400 participants dont 170 étrangers o 2014 : géométrie et géométrie algébrique, espaces de modules, cryptographie, géométrie réelle, systèmes dynamiques Master Rennes-Nantes 16

17 Bourses master et thèse, post-docs Conférences Math-entreprises Les thématiques: Algèbre et géométrie : o o o o Analyse : o o o o Aléatoire : o o o Corps finis, géométrie de contact Systèmes hamiltoniens, systèmes dynamiques, classification des systèmes Calcul formel et cryptographie, codes Robotique, singularités Analyse numérique : codes et simulation Géométrie et analyse globale, riemanienne, courbure, laplacien Mécanique : méca flu, milieux hétérogènes, élasticité, matériaux EDP : multi- échelle, non-linéaire, méca quantique Systèmes dynamiques stochastiques, jeux, réseaux, plasmas Théorie ergodique, information quantique, traitement du signal, fractales Statistique : grande dimension, océanographie, génomique, données incomplètes 5.2 Focus: Problèmes multi-échelles et simulations numériques, Erwan Faou Erwan Faou, Inria Calculer des comportements thermo-dynamiques ; on veut préserver, pour les modèles macro obtenus, des invariants mécaniques. 17

18 On est intéressé aux basses échelles mais on doit prendre en compte toutes les échelles pour être fidèle car le système est non-linéaire. C est turbulent, mais les turbulences ont une certaine structure, très mal comprise mathématiquement. Meçanique des fluides, équation d Euler : phase turbulente puis convergence vers des solutions périodiques ; analogie avec le Landau Dampling pour les équations de plasma. La dynamique tue les petites échelles ; on comprend ce genre de figure dasn des cas particuliers (Villani). Domaine très dynamique de la recherche pour comprendre comment des comportements stables arrivent du désordre. 18

19 Equations paramétrées par des termes aléatoires, Monte-Carlo, calcul d incertitude. Simulation de cascade d énergie ; calculs gigantesques. Deux slides de formules : 19

20 On voit un effet de moyennisation qui gomme les hautes fréquences. Comment reproduire ça numériquement? Malheureusement, la discrétisation de type Euler tue ce phénomène. Donc il faut être très astucieux lorsqu on cherche des schémas numériques. 5.3 Discussion 30mn de discussion sont prévus pour que se déclarent des intérêts éventuels pour les sujets d interface qui auront été présentés. Albert Benveniste : concernant les liens de CominLabs avec les maths, ils portent sur la, la robotique, les technologies de "modeleurs" (modélisation d'un avion complet) ; il y a un gros chantier en stats, en particulier les stats pour les big data ; on n'est pas très bons en France là-dessus ; il serait bien que Lebesgue puisse relancer ce segment. AB insiste un peu là-dessus (avait discuté avec Benoît Cadre). 20

21 Anne-Marie Tréguier est fascinée par l expose de E. Faou. Il y a sûrement matière a rencontre: par exemple la question de la "turbulence d'ondes" est extrêmement pertinente à l'échelle planétaire (turbulence quasi-bidimensionnelle en présence d'ondes de Rossby). La turbulence océanique est caractérisée par une forte anisotropie, est-ce que cela intéresse les maths? Réponse: oui puisque l'anisotropie implique un "epsilon". Laurent Memery : nous avons des problèmes d interactions entre systèmes dynamiques, mai maitrisés. Bertrand Chapron: la modélisation des vagues pose des problèmes mathématiques intéressants (lois non gaussiennes). Nous avons aussi des besoins en problèmes inverses, assimilation de données. On note qu'en 2013 il y a eu un atelier de réflexion prospective de l'anr, Mathinterre (dans le cadre international de l'année des maths pour la planète terre). Une journée dédiée à l'océan a été organisée par Ifremer. Le rapport sera rendu prochainement et posera le cadre d'un appel d'offre de l'anr. Les communautés scientifiques de l'ouest devraient se positionner pour y répondre. 6. IRT b<>com, Vincent Marcatté, Bertrand Guilbaud, Jean-Yves Savary 6.1 Présentation générale par Jean-Yves Savary La présentation générale sera plus étoffée que pour les LABEX, particulièrement en ce qui concerne les modalités de fonctionnement et l organisation. On passera en revue les points et questions scientifiques qui constituent des interfaces possibles avec les autres LABEX ou IRT présents, mais ce point est moins décisif pour b<>com dans la mesure où tous les sujets de b<>com sont des interfaces possibles, vu le positionnement central de b<>com dans le groupement des LABEX et IRT représentés. On accompagne les titres courts qui suivent de leur version étendue. Généralités Cartographie des IRT (dessinée par b<>com) 21

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23 Orange est prédominant dans b<>com. Organisation et calendrier 23

24 Grands principes de fonctionnement Aucun personnel des Membres Fondateurs Industriels ne peut être mis à disposition à moins de 50% de son temps de travail. Aucun personnel des Membres Fondateurs Académiques ne peut être mis à disposition à moins de 40% de son temps de recherche. Le Membre Fondateur ou Associé sortant reste tenu de ses engagements pris (en numéraire, en nature et en homme.an) pendant la durée de son préavis, conformément à l'article 3.1 de la présente Charte des Membres de la Fondation b<>com Le préavis des Membres Fondateurs est de 3 ans Le préavis des Membres Associés est de 1 an. Le lieu de travail des personnels de la Fondation b<>com est situé dans les locaux de la Fondation b<>com. La PI : Les Membres Académiques ont un droit d'usage à des fins de recherche des contributeurs sur toute œuvre de l'esprit à laquelle ils auront contribué. Un système unique de rémunération des inventeurs est mis en place pour l'ensemble des personnes intervenant dans la Fondation b<>com L'inventeur du brevet bénéficiera d'une prime forfaitaire versée en trois fois, au dépôt, à la délivrance, à la première valorisation du brevet; En cas de valorisation d'un logiciel déposé à l'agence de Protection des Programmes, qui générerait un revenu net dépassant un montant déterminé, il est envisagé de verser une prime à l auteur du logiciel. Toute publication des résultats des travaux de recherche réalisés dans les programmes de la Fondation b<>com devra être soumise à autorisation du Président qui devra être donnée dans un délai de 30 jours. 24

25 Domaines stratégiques & plateformes de recherche Images Objectif du programme images : Développer et transformer notre expérience d interaction naturelle et immersive avec des contenus hypermédias. Défis technologiques Acquisition, compression, protection et restitution de contenus hypermédias ; Indexation, agrégation et analyse automatisées de données hétérogènes ; Visualisation immersive, interaction multimodale, naturelle et collaborative ; Interopérabilité des systèmes de réalité virtuelle et réalité augmentée. Cibles / Marchés Réseaux e-santé Producteurs, distributeurs et équipementiers de la chaîne audiovisuelle ; Acteurs de la société numérique ; e-formation ; Culture, divertissement, santé Objectif du programme réseaux : Imaginer et concevoir les réseaux plus agiles pour une meilleure expérience-utilisateur quel que soit le lieu, la connexion et le terminal. Diminuer la consommation énergétique et sécuriser l exploitation des réseaux. Défis technologiques Coexistence de milliards d utilisateurs, objets et applications ; Transparence et efficacité des réseaux ; Maîtrise par l Intelligence Artificielle Optimisation énergétique (consommation/10). Marchés : Internet mobile, cloud, objets communiquants. Cibles : Opérateurs réseaux et services ; Acteurs Over The Top / Big5 ; Nouveaux modèle économiques : smart cities, transports connectés, assistance, digital native. Objectif du programme e-santé : Participer à la révolution numérique du système de santé en réduisant les coûts et améliorant les soins. Accélérer l émergence de nouveaux marchés, produits, acteurs et métiers pour la croissance et l emploi. Défis technologiques : Marchés : Données médicale complexes ; Sécurité, fiabilité des données médicales Intéropérabilité des systèmes ; Médecine ambulatoire ; Médecine personnalisée ; Prise en charge globale des patients. Assistance chirurgicale ; 25

26 e-santé ; Télémedecine ; Bien-être ; Contrôle à distance du patient ; Désertification médicale. 6.2 Focus: HPC et réalité mixte, P.Lemonnier et A.Longeanie Les outils de recherche HPC et réalité mixte, positionnement b<>com : P.Lemonnier et A.Longeanie Besoins dans des domaines techniques très variés. Réseau 10GHz 26

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30 6.3 Focus: Réalité mixte, J.Royan and F.Andro Réalité mixte, positionnement b<>com: J.Royan and F.Andro Contexte économique 30

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32 Enjeux technologiques Réalité Mixte Collaboration asymétrique - Interopérabilité des dispositifs de réalité virtuelle et de réalité augmentée - Asymétrie des rôles des utilisateurs et de l accès à l information Améliorer la transparence et la naturalité de l interaction - Prise en considération des capacités et contraintes des dispositifs - Exploiter les interactions multimodales - Adaptation de la présentation des données et des modalités d interaction Réalité Augmentée Intégration virtuel / réel - Recalage Cibles déformables, robuste aux conditions d éclairage variées - Cohérence : Occultations, éclairage, réflexions Acceptabilité physiologique des dispositifs de restitution - Exemple des lunettes de réalité augmentée Conflit accommodation / convergence Champ de vision limité Alignement œil / lunettes 32

33 Plateformes Projet ImData Démarrage : Juillet 2013, fin Juin 2016 Equipes co-localisées mixtes IRT membres Activités pluridisciplinaires recherche et développement réalité mixte, interactions naturelles architecture design de services ergonomie 33

34 Objectifs Construire un environnement cadre logiciel pour permettre le développement rapide d applications Spécifier et mettre en situation des métaphores d interaction et de navigation Etudier l acceptabilité des modes de navigation et d interaction en milieu immersif Bénéfices Gain de temps et de coûts dans la mise en œuvre d applications de réalité mixte interopérabilité des dispositifs de réalité mixte outils de conception d interfaces de réalité mixte Amélioration de l interaction collaborative distante transparence de l interaction perception des activités distantes 34