Projet fédérateur E Biogenouest. Rennes 19 mars 2014

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1 Projet fédérateur E Biogenouest Rennes 19 mars 2014

2 Introduction Programme fédérateur Biogenouest co financé par les Régions Bretagne et Pays de la Loire 24 mois Lancé depuis Mai 2012 Porteur : Olivier Collin (IRISA) Animateur : Yvan Le Bras (IRISA) Prolongation de 12 mois 2

3 Objectifs Projet préparatoire Schéma directeur et des outils pour engager une initiative E science dans le Grand Ouest Repenser la recherche Développer l interface TIC Biologie Exploiter de façon cohérente les différentes politiques (Régions, Instituts, Etablissements) Intégrer les différents aspects du développement de la recherche dans le Grand Ouest et au niveau national (PIA) 3

4 Vers un nouvel outil Biogenouest Maillage du territoire Biogenouest (Angers, Brest, Nantes, Rennes, Roscoff) Spécialisation thématique Infrastructure de données à l échelle du territoire Proximité des plates formes traditionnelles et des utilisateurs Plate forme Plate forme Plate forme Plate forme e Plate forme E science 4

5 Réseau de plates formes E science Biogenouest Xomique Génomique, Ecologie et Environnement VRE Datacenter Datacenter Datacenter Datacenter Centre de calcul national Grille Communautés d utilisateurs de divers instituts Experts Développement Accompagnement Formations Cloud 5

6 Contexte «Déluge de données» Danger : ne pas être en mesure d analyser les données Kahn. On the future of genomic data. Science (2011) vol. 331 (6018) pp

7 Une accélération Croissance La taille et le type des données Rapidité La vitesse à laquelle sont générées les données Changements des usages Des activités connectées (réseaux sociaux) Des équipements connectés Une communication spontanée, instantanée Traitements longs et coûteux Intégration de données Données anciennes Données externes 7

8 Impact Technologique Coût Usages Techno Besoins en TIC : Évolution des infrastructures Besoins en formation Besoins en RH : Bioanalyse Nouveaux outils Usages Coût 8

9 Impact Volume de données : «bigdata» 90% des données disponibles actuellement ont été générées durant ces deux dernières années (source IBM) 10% de ces données sont structurées (bases) «mybigdata is bigger than yours.» Hétérogénéité des données en Biologie Standardisation : utilisation d ontologies Annotation des données : métadonnées Hétérogénéité des outils : le cas de la bioinformatique Plus de 1500 bases de données Plus de 1000 logiciels 9

10 Impact usages Mark Hahnel (Figshare) : Is Cloud and Browser the Future of Academia? (octobre 2013) Acteurs privés : Amazon, Google, HP, IBM, Microsoft, etc. Acteurs académiques : France Grille, Institut Français de Bioinformatique Accéder rapidement aux données ouvertes (identifiant unique : URL) Le facteur limitant est la bande passante Développement d outils innovants : interdisciplinarité 10

11 Défis Le passage au numérique nécessite de nouveaux outils et de nouveaux usages qu il faut développer Besoin de compétences techniques souvent absentes des groupes de recherche 2 aspects : mise en place et utilisation d une infrastructure «People Paradox» L automatisation provoque des besoins croissants en ressources humaines Gestion des ressources humaines Evolution des métiers : fera t on de la biologie comme avant? Nouvelles compétences : «data scientist» 11

12 Centrage sur les données Traitement Captation Acquisition Données Diffusion Exploitation 12

13 Centrage sur les données Bascule des coûts : génération/exploitation de la donnée Acquisition/Traitement/Exploitation/Diffusion Rôle clé des outils et méthodes des TIC Acteurs : Utilisateur Administrateur Développeur Analyste Le développement de nouveaux outils est stratégique 13

14 Concept de VRE Collaboration entre scientifiques dynamisée par l utilisation systématique des technologies de l information et de la communication VRE Infrastructure : stockage de données, authentification, manipulation de données à un niveau local ou international Interopérabilité et partage contrôlé des données Basé sur le web Adapté aux besoins d une communauté 14

15 VRE : Virtual Research Environment Portail web Gestion projet Sécurité Provenance Sécurité Provenance Collaboration Gestion versions Partage Gestion versions Partage Diffusion Données Workflows Infrastructure de données Infrastructure de calcul 15

16 Conclusion Data Environnement TIC Data TIC Etre en capacité d analyser les données générées Repenser les usages Repenser les organisations Interdisciplinarité Relever des défis technologiques 16

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