HAL-Ecole des Ponts ParisTech
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Approvisionnement alimentaire de proximité et restauration collective publique
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From rail service to interchange : An analysis of how French stations fit into mobility policies and user practices
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Don't Drop Your Samples! Coherence-Aware Training Benefits Conditional Diffusion
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Prévision de la qualité bactériologique d'une zone de baignade grâce à la spectrométrie de fluorescence et la sonde Fluocopée®
No full textInternational audienceContexteLes deux dernières décennies ont vu s’intensifier le développement de nouveaux appareils de métrologie à haute fréquence pour suivre les paramètres biophysicochimiques des eaux de surface. Les sondes optiques, en particulier les sondes de fluorescence, occupent une place prépondérante dans cette démarche d’intégration de la mesure haute fréquence aux suivis environnementaux. De nombreuses corrélations et modèles prédictifs peuvent être établis entre les propriétés optiques et chimiques du milieu d’étude (Carstea et al., 2016, 2020; Goffin et al., 2018, 2019; Saraceno et al., 2009; Sorensen et al., 2021)Le développement de la sonde Fluocopée® au LEESU en collaboration avec le SIAAP s’inscrit dans cette dynamique. Elle permet de suivre in situ et à haute fréquence l’évolution temporelle de 32 fluorophores pour caractériser la matière organique contre 2 à 3 fluorophores pour les autres sondes de fluorescence disponibles dans le commerce. Elle est déjà déployée en Seine sur plusieurs stations de mesures entre l’amont et l’aval de l’agglomération parisienne et en amont du traitement biologique de la station d’épuration Seine Aval opérée par le SIAAP. MéthodologieLe grand nombre de fluorophores suivis par cette sonde permet d’envisager de nombreuses applications en lien avec le suivi de la qualité de l’eau. Une d’entre elles réside dans la prédiction des concentrations en Bactéries Indicatrices Fécales (BIF) à partir des caractéristiques de fluorescence des eaux de surface. À la fin de l’été 2023, une campagne de prélèvements et d’analyses a été mise en place avec l’appui des équipes du SIAAP et de la mairie de Paris sur le bassin qui accueillera les épreuves de triathlon et de nage en eau libre aux JO de Paris 2024. Cent trente-cinq échantillons d’eau de Seine ont été collectés au niveau du pont de l’Alma à Paris. Cette Campagne avait pour but de confronter les analyses bactériologiques des concentrations en E. coli réalisées avec une méthode microbiologique normée (NF EN ISO 9308 3) aux mesures de fluorescence obtenues pour les 32 fluorophores mesurés par la sonde Fluocopée®. Les données de fluorescence ainsi acquises ont été utilisées comme variables explicatives pour construire des modèles capables de prédire les concentrations en E. coli d’une zone de baignade.Résultats et perspectivesLes principaux indicateurs provenant de la sonde Fluocopée® qui ont été mis en évidence se sont révélés sensiblement plus performants que ceux que permettent de suivre les sondes de fluorescence disponibles à l’heure actuelle sur le marché. Les modèles les plus performants ont toutefois été construits à partir de l’ensemble des fluorophores mesurés par la sonde Fluocopée® en employant notamment des algorithmes de Machin Learning (R²=0,745). Le résidu médian (médiane des écarts entre les valeurs prédites et mesurées avec les méthodes de référence) pour les échantillons de validation du modèle (non utilisés pour la calibration) est égal à 24%. Cette valeur est comparable aux incertitudes de la méthode d’analyse microbiologique normée employée ici.Cette méthodologie pourra être reproduite par la suite pour calibrer des modèles adaptés à la surveillance in situ à haute fréquence et en temps réel de la qualité microbiologique des nouveaux sites de baignade, notamment ceux prévus en Seine comme héritage des JO de Paris 2024
Valeo4Cast: A Modular Approach to End-to-End Forecasting
No full textWinning solution of the Argoverse 2 "Unified Detection, Tracking, and Forecasting" challenge; work accepted at Road++ ECCVW 2024International audienceMotion forecasting is crucial in autonomous driving systems to anticipate the future trajectories of surrounding agents such as pedestrians, vehicles, and traffic signals. In end-to-end forecasting, the model must jointly detect and track from sensor data (cameras or LiDARs) the past trajectories of the different elements of the scene and predict their future locations. We depart from the current trend of tackling this task via end-to-end training from perception to forecasting, and instead use a modular approach. We individually build and train detection, tracking and forecasting modules. We then only use consecutive finetuning steps to integrate the modules better and alleviate compounding errors. We conduct an in-depth study on the finetuning strategies and it reveals that our simple yet effective approach significantly improves performance on the end-to-end forecasting benchmark. Consequently, our solution ranks first in the Argoverse 2 End-to-end Forecasting Challenge, with 63.82 mAP f . We surpass forecasting results by +17.1 points over last year's winner and by +13.3 points over this year's runner-up. This remarkable performance in forecasting can be explained by our modular paradigm, which integrates finetuning strategies and significantly outperforms the end-to-end-trained counterparts
Short and Simple Confidence Intervals When the Directions of Some Effects Are Known
No full textInternational audienceWe introduce adaptive confidence intervals on a parameter of interest in the presence of nuisance parameters, such as coefficients on control variables, with known signs. Our confidence intervals are trivial to compute and can provide significant length reductions relative to standard ones when the nuisance parameters are small. At the same time, they entail minimal length increases at any parameter values. We apply our confidence intervals to the linear regression model, prove their uniform validity and illustrate their length properties in an empirical application to a factorial design field experiment and a Monte Carlo study calibrated to the empirical application
Quelles expériences et quelles représentations pour construire le lien entre CO2 et réchauffement climatique avec des non spécialistes ?
No full textInternational audienceThis article proposes a logic of construction of the link between the increase in CO2 concentration in the atmosphere and global warming. Establishing this link provides an initial qualitative argument for understanding the human origin of climate change, prior to understanding the climate models used to establish this knowledge. The central aim of this approach is to make it accessible with a minimum of conceptual prerequisites, so that it can be used with non-specialists, particularly in the context of science teaching in the final year of general education (in France). This proposal is based on a joint analysis of the physical content, existing teaching approaches and the difficulties experienced by students. The logic developed implies first of all a construction of the notion of infrared radiation, in order to be able to interpret pictures of CO2 and air balloons observed with an infrared camera. By extrapolating these observations to the Earth system, it is possible to understand the effect of adding CO2 to its radiation balance. We argued that this explanation, at this level, can only be rigorously carried out with a radiation balance restricted to exchanges between the Earth system and Space (without considering those with the atmosphere).Cet article propose une logique de construction du lien entre l’augmentation de la concentration en CO2 dans l’atmosphère et le réchauffement global de la Terre. La mise en évidence de ce lien apporte un premier argument qualitatif pour comprendre l’origine humaine du changement climatique, en amont de la compréhension des modèles climatiques permettant d’établir cette connaissance. L’intention centrale de cette approche est qu’elle soit accessible avec le minimum de prérequis conceptuels, afin d’être utilisable avec des personnes non spécialistes, notamment dans le cadre de l’enseignement scientifique de terminale générale. Cette proposition s’appuie sur une analyse conjointe du contenu physique, des approches d’enseignement existantes et des difficultés connues des élèves. La logique développée implique en premier lieu une construction de la notion de rayonnement infrarouge, afin de pouvoir interpréter des images de ballons de CO2 et d’air observés avec une caméra infrarouge. L’extrapolation de ces observations au cas du système Terre permet de comprendre l’effet de l’ajout de CO2 sur son bilan de rayonnement. Nous défendons qu’une telle explication, à ce niveau, ne peut être valable qu’en considérant un bilan radiatif limité aux échanges entre le système Terre et l’Espace (sans prendre en compte ceux avec l’atmosphère)
Impact environnemental des analyses au laboratoire : vers un changement des pratiques ? Application à l’analyse de composés pharmaceutiques dans les eaux de STEP
No full textInternational audienceLaboratory research is not exempt from negative impacts on the planet. The high costs, waste and high energy consumption of the equipment used in laboratories have a heavy environmental impact. It is essential to measure these impacts to reduce them as much as possible. A tool, the AGREE Analysis, was used to measure the impact of a study of pharmaceutical products in water according to 12 Green Analytical Criteria. Several analysis methods were compared, to acclimate the scientific community with this environmental assessment tool. In addition, different parameters of the same method were also evaluated. After studying the pharmaceutical compounds of interest oneach method-specific device (Direct Injection; freeze-drying; SPE; Rotavapor), an Ultra Performance Liquid Chromatography-tandem mass spectrometry (UPLC-MS/MS) analysis was carried out. The results showed that the GREEN Solid Phase Extraction (SPE) method was the best option, with an AGREE Score of [0.51] and a yield of [0.]. In addition, it was possible to reduce the environmental impact within the same method. With the SPE GREEN method, the AGREE score was improved by [+0.11/1]. With the GREEN freeze-drying method, the AGREE score was improved by [+0.03/1]. These results show that it is possible to reduce the ecological footprint of laboratoryresearch activities by optimising experimental protocols and incorporating environmental criteria.1. ContexteDepuis de nombreuses années, la société est alertée par les scientifiques du GIEC sur les causes du changement climatique et les conséquences qui en découlent, touchant tous les pays et en particulier les moins développés. En parallèle, les Nations Unies ont adopté en 2015 [1] des objectifs de développement durable avec différents défis pour améliorer et protéger la planète en équilibrant les aspects sociaux, économiques et environnementaux. Il est primordial aujourd’hui de s’intéresser à nos activités au quotidien et de s’interroger sur les impacts que peuvent avoir les activités de recherche.Le groupement de recherche Labos 1Point5 [2] a été créé dans le but d’évaluer les impacts de la recherche avec l’objectif de mieux comprendre et réduire l'impact des activités de recherche scientifique sur l'environnement, et en particulier sur le climat. Il regroupe 269 laboratoires membres et 1094 laboratoires effectuent leur bilan carbone via leur application. Dans le milieu analytique, des interrogations sont également menées en évaluant les méthodes via des critères « verts », la Green Analytical Chemistry (GAC), au niveau européen [3]. Différentes approches peuvent être utilisées, les index National Environmental Methods Index (NEMI), les analyses de décision multicritères (MCDA) ou encore des systèmes métriques comme Analytical Eco-Scale. Dernièrement, Pena-Pereira et al. (2020, 2022, [4,5]) ont proposé un système de calcul basé sur les différents critères de GAC, complet, facilement interprétable et libre d’accès, Analytical GREEnness (AGREE, figure 1) et AGREEprep (pour la préparation d’échantillons).Figure 1 : l’approche Analytical GREEnness. Nous avons donc choisi d’évaluer l’impact des analyses menées au laboratoire en appliquant ces principes sur une méthode d’analyse de composés pharmaceutiques dans les eaux urbaines. Dans un premier temps, une évaluation à l’aide de l’approche AGREE sera effectuée pour cette méthode. Ensuite, différentes modifications seront réalisées en particulier durant les étapes de préparation puis réévaluées. Une attention sera portée quant à la comparaison des critères de qualité des méthodes. Ce travail sera une piste pour effectuer des changements de pratique au laboratoire afin de diminuer l’impact environnemental des analyses.2. Préparation d’échantillon et analyseLes analyses de composés organiques dans des matrices environnementales et bien souvent à l’état de traces, nécessitent différentes étapes de traitement de l’échantillon en amont de l’analyse en elle-même. Les approches d’évaluation de méthodes montrent que plus il y a d’étapes de traitement et de volumes et consommables utilisés, plus l’impact sera important. Après prélèvement, l’échantillon sera filtré (sur filtre GF/F) puis une extraction classique sur cartouches OASIS HLB sera effectuée. Dans un second temps, des modifications seront alors réalisées au niveau de la méthode SPE comme le changement de solvants, la diminution des volumes, l’utilisation de nouvelles cartouches. L’injection directe d’échantillon avec ou sans évapoconcentration sera également comparée. Les analyses seront menées sur des blancs, des échantillons réels et des échantillons dopés à différentes concentrations.Les analyses seront réalisées par chromatographie en phase liquide couplée à la spectrométrie de masse (ULPC-MS/MS). Des modifications pourront être effectuées sur la méthode d’analyse comme la diminution des volumes d’essais ou le changement de solvant pour un moins toxique (ex. éthanol). 3. Evaluation de l’impactTout d’abord, la méthode classique sera évaluée en utilisant l’approche AGREE. Un score sera alors attribué. Elle sera réévaluée théoriquement avec la diminution seule des volumes.Ensuite chacune des méthodes modifiées (SPE modifiée, analyse directe et concentration) sera évaluée avec la méthode AGREE ou AGREEprep selon les 12 critères de GAC (figure 2). Figure 2 : représentation graphique des fonctions utilisées dans AGREE pour convertir les scores entre 0-1 [4]. Enfin, des critères de validation de méthodes seront déterminés tels que la justesse, linéarité, la répétabilité, les limites de détection afin de comparer chacune d’entre elles. Les rendements de méthodes ainsi que les effets matrices seront également étudiés pour chaque méthode.Ces différentes données permettront d’identifier les avantages/inconvénients de ces procédures analytiques ainsi que d’évaluer l’applicabilité de tels changements de pratique pour mener des analyses environnementales plus respectueuses de l’environnement. Les expérimentations sont en phase de démarrage et l’ensemble des résultats est attendu pour mi-mai.Références :[1] https://www.undp.org/fr/sustainable-development-goals#:~:text=de%20d%C3%A9veloppement%20durable%20%3F-,Les%20Objectifs%20de%20d%C3%A9veloppement%20durable%20(ODD)%2C%20%C3%A9galement%20nomm%C3%A9s%20Objectifs,prosp%C3%A9rit%C3%A9%20d%27ici%20%C3%A0%202030.[2] https://labos1point5.org/[3] S. Armenta, S. Garrigues, M. de la Guardia. TrAC, Trends Anal. Chem., 2008, 27, 497-511.[4] F. Pena-Pereira, W. Wojnowski and M. Tobiszewski, Anal. Chem., 2020, 92, 10076-10082.[5] W. Wojnowski, M. Tobiszewski, F. Pena-Pereira, E. Psillakis, TrAC, Trends Anal. Chem., 2022, 149, 11655
Exploring the Cognitive Workload Assessment According to Human-Centric Principles in Industry 5.0
No full textPart 4: Evolving Workforce Skills and Competencies for Industry 5.0International audienceIndustry 4.0 and 5.0 paradigms have been crucial for companies in employing digital technologies as an ally for men to free them from dangerous and routine tasks in favour of higher value tasks, putting humans at the centre of the organization as the decision maker. However, on the one hand, the new industrial systems shift to new tasks requiring more ‘cognitive’ than ‘physical’ efforts; on the other hand, the approaches to assess the cognitive workload and ensure the physical well-being of the operators are far to be considered easily applicable. For this reason, this research reveals current research trajectories and explores the cognitive workload using subjective and objective indicators. The discussion highlights cognitive ergonomics and advocates for a harmonious balance between human and machine capabilities. It identifies factors contributing to cognitive overload in manufacturing and maps their interconnections. The analysis of recent research trends reveals a growing adoption of new approaches requiring the adoption of physiological measurements (e.g., electrocardiogram (ECG), electroencephalography (EEG), Electromyography (EMG), etc.). Finally, this investigation offers insights into future research directions, urging a nuanced exploration of industrial activities and addressing cognitive workload across organisational layers in the context of Industry 5.0