Institut de l'Information Scientifique et Technique
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Bron (69), Campus porte des alpes, 5 avenue Pierre Mendès France
No full text1 VOLUMEMalgré l’arasement important des vestiges, les fouilles menées sur le parking de L’Université Lumière-Lyon 2 à Bron ont permis de mettre au jour plusieurs structures datées du Néolithique, des aménagements liés à un petit établissement rural antique et une importante série de fosses historiques. Quatre foyers à pierres chauffées datés du Néolithique ancien ont été découverts. Ils seraient contemporains d’un dépôt secondaire à incinération. L’occupation antique présente deux tats d’occupation. Une première phase du Haut-Empire n’a laissé que peu de structures appartenant à de petites entités domestiques. Au Bas-Empire, un petit établissement rural se met en place, délimité au nord par un fossé curviligne. Il s’organise autour d’une dépression ayant probablement servi de mare et comprend une zone artisanale et domestique localisée au nord ainsi qu’un puits et un espace probablement lié à la stabulation ou au stockage à l’ouest. L’ensemble de l’emprise est par ailleurs marqué par la présence de petits aménagements rectangulaires médiévaux ou modernes, comblés exclusivement de galets et disposés selon un système orthonormé. Il pourrait s’agir de limites de parcelles en lanières ou de fosses de plantations d’arbustes ou de petits arbres
Variations de l’Espérance dues aux Changements de la Mesure de Probabilité
No full textIn this research report, closed-form expressions for the variation of the expectation of a given function due to changes in the probability measure (probability distribution drifts) are presented. These expressions unveil interesting connections with Gibbs probability measures, information projections, Pythagorean identities for relative entropy, mutual information, and lautum information.Dans ce rapport de recherche, nous présentons des expressions en forme fermée pour la variation de l’espérance d’une fonction donnée due à des changements de mesure de probabilité. Ces expressions révèlent des liens intéressants avec les mesures de probabilité de Gibbs, les projections informationnelles, les identités pythagoriciennes pour l’entropie relative, l’information mutuelle et l’information lautum
Modélisation de la dynamique de l'expression des gènes des plantes lors d'une attaque biotique par intelligence artificielle informée par la physique
No full textTo defend themselves against biotic threats, plants rely on a complex network of signaling pathways that regulate immune responses. Once activated, these pathways orchestrate molecular events enabling the plant to counteract stress, ultimately determining whether an infection is successfully resisted or not. Understanding the dynamic modulation of these defense mechanisms is therefore crucial for advancing research in plant immunity and improving crop resilience. In this project, we employed a physics-informed neural networks (PINNs) approach to model gene expression dynamics in plants exposed to biotic stress. We began with a simplified PINNs framework based on a first-order linear ordinary differential equation (ODE) in time, selected for its ease of interpretation, low computational cost, and suitability for initial experimental calibration. The model was first trained on synthetic data and then tested on real gene expression data from Solanum lycopersicum responding to infection by Botrytis cinerea. However, this simple model proved insufficient to fully capture the complexity of the biological response. To overcome this limitation, we introduced a non-linear sigmoidal stressresponse term into the ODE, thereby enhancing the model's expressive power. Following calibration on synthetic data, this more advanced model was tested on gene expression data corresponding to the response of Solanum lycopersicum to Cladosporium fulvum for which more data are available. This time, the model successfully reproduced both simple and complex expression patterns. This work demonstrates that PINNs can be effectively applied to omics data and are capable of modeling biologically realistic and complex temporal responses in plants subjected to biotic stress.Pour se défendre contre les menaces biotiques, les plantes s'appuient sur un réseau complexe de voies de signalisation qui régulent les réponses immunitaires. Une fois activées, ces voies orchestrent des événements moléculaires permettant à la plante de contrer le stress, ce qui détermine en fin de compte si une infection est freinée avec succès ou non. Il est donc essentiel de comprendre la modulation dynamique de ces mécanismes de défense pour faire avancer la recherche sur l'immunité des plantes et améliorer la résistance des cultures. Dans ce projet, nous avons utilisé une approche de réseaux neuronaux informée par la physique (PINNs) pour modéliser la dynamique de l'expression des gènes dans les plantes exposées à un stress biotique. Nous avons commencé par un cadre PINNs simplifié basé sur une équation différentielle ordinaire (ODE) linéaire du premier ordre dans le temps, choisie pour sa facilité d'interprétation, son faible coût de calcul et son aptitude à l'étalonnage expérimental initial. Le modèle a d'abord été entraîné sur des données synthétiques, puis testé sur des données réelles d'expression génique de Solanum lycopersicum réagissant à une infection par Botrytis cinerea. Toutefois, ce modèle simple s'est avéré insuffisant pour rendre compte de la complexité de la réponse biologique. Pour surmonter cette limitation, nous avons introduit un terme sigmoïdal non linéaire de réponse au stress dans l'EDO, ce qui a permis d'améliorer le pouvoir d'expression du modèle. Après avoir été calibré sur des données synthétiques, ce modèle plus avancé a été testé sur des données d'expression génique correspondant à la réponse de Solanum lycopersicum à Cladosporium fulvum, pour laquelle davantage de données sont disponibles. Cette fois, le modèle a reproduit avec succès des modèles d'expression simples et complexes. Ce travail démontre que les PINN peuvent être appliqués efficacement aux données omiques et sont capables de modéliser des réponses temporelles complexes et biologiquement réalistes chez les plantes soumises à un stress biotiqu
A Scalable and Parameter-Robust Preconditioner for a Second Gradient of Dilation Regularization Applied to a Mechanics Problem
No full textWe propose a rigorous analysis of the second gradient of dilation regularization as it is used in many geomechanical applications. In this method, a new primal unknown, modeling the trace of the displacement gradient, is introduced leading to a saddle-point system. The resulting balance equations depend on parameters that range on several orders of magnitude. We prove the well-posedness of the continuous and discrete problems using parameter dependent norms. This allows the definition of a robust block preconditioner for the discrete problem with respect to the parameter variations and to mesh refinement. Numerical results confirm our theoretical findings
Enquête sur la participation des enfants confiés à l’aide sociale à l’enfance du point de vue des assistants familiaux du département du Nord.
No full textLa participation de l'enfant confié en famille d'accueil perçue par les assistants familiaux, tel est l'objet de cette recherche en sciences de l'éducation et de la formation menée à l'initiative de l'Observatoire Départemental de la Protection de l'Enfance du Nord. 615 assistants familiaux ont répondu à un questionnaire co-construit permettant de repérer les dimensions de la participation, de la vie quotidienne à la vie institutionnelle, les acteurs impliqués dans l'écoute et le recueil de la parole de l'enfant, et les leviers d'amélioration
Bilan Carbone de 2022 du C2N et de sa Centrale de Technologie - méthodologie, réalisation, analyse et voies d’évolution.: Travail réalisé dans le cadre des stages de Jules Becquement et Antoine Darret au C2N du 09 juin 2025 au 31 juillet 2025, sous la conduite de l'équipe BEGES du C2N : M. Andre, N. Bardou, N. Belabas, S. Bouchoule, A. Cavanna, E. Colin, A. Lemaître, J.-M. Manceau, D. Melati, M. Morassi, F. Panciera, S. Pirotta, G. Rodary, A. Talneau, A. Trepagny (ordre alpahbétique).
No full textIn this article, we present the carbon footprint of the C2N, calculated for 2022, using the GHG emission tool "GES1.5" of GDR Labos1.5. We propose a methodology for extracting the carbon footprint of C2N’s micro-nanotechnology facility and present the associated results.C2N’s carbon footprint in 2022 is 5,200 teqCO2 (15.7 teqCO2/employee), half of which is attributable to the micro-nanofabrication facility in cleanroom. The majority of emissions are due to purchases (60%) and energy consumption (30%). Travels emissions represent 300 tons (6%), 96% of which are due to aviation ; construction spread 215 tons (4%) ; home-work commuting 175 tons (3%), 80% of which is due to cars ; and food 120 tons (2%). The overall carbon intensity of C2N is 132g CO2/€ spent.As for direct emissions, the vast majority (99%) of them are due to on-site gas combustion (500 teqCO2). Territorial emissions, which include direct emissions and part of indirect emissions, are in the order of 1000 teqCO2 in total. Our forecasts for 2023 and 2024 show that emissions related to purchases can fluctuate significantly from one year to the next. These fluctuations may mask the beneficial effect of good practices on emissions from other items. We propose introducing investment spread over a given period (amorization), and present a methodology and calculation script for this purpose.Finally, we evaluate the effect of different scenarios for the reduction of C2N emissions. Based on these scenarios, we show that C2N would theoretically be able to reduce its emissions by 25% by 2030.Dans ce rapport, nous présentons le bilan carbone du C2N, calculé pour 2022, en utilisant l’outil GES 1.5 duGDR Labos 1.5. Nous proposons une méthodologie pour extraire le bilan carbone de la centrale de technologiedu C2N, et présentons les résultats associés.L’empreinte carbone du C2N en 2022 est de 5200 teqCO2 (15,7teqCO2/agent), dont la moitié est attribuableà la Centrale de technologie en salle propre. La majorité des émissions est due aux achats (60%) et à la consommation énergétique (30%). Les émissions dues aux missions représentent 300 tonnes (6%) dont 96% sont dues à l’aviation ; celles de l’amortissement de la construction du bâtiment 215 tonnes (4%) ; celles des déplacements domicile-travail 175 tonnes (3%) dont 80% dues à la voiture ; et l’alimentation représente 120 tonnes (2%). L’intensité carbone générale du C2N est de 132g CO2/€ dépensé.Concernant les émissions directes, leur grande majorité (99%) est due à la combustion de gaz sur site (500teqCO2). Les émissions territoriales, qui incluent émissions directes, et une partie des émissions indirectes, sont de l’ordre de 1000 teqCO2 au total.Nous avons réalisé les bilans carbone prévisionnels pour 2023 et 2024, qui montrent que les émissions du poste achats peuvent fluctuer fortement d’une année sur l’autre. Ces fluctuations peuvent masquer l’effet de bonnes pratiques sur les émissions d’autres postes. Nous proposons d’introduire un amortissement des investissements, et présentons une méthodologie et un script de calcul.Enfin, nous évaluons l’effet de différents scénarios de réductions des émissions. Suivant ces scénarios, nous montrons que le C2N serait en mesure de réduire ses émissions de 25% d’ici 2030
Une Approche d’Optimisation Duale de la Minimisation du Risque Empirique avec Régularisation par f-Divergence
No full textThe dual formulation of empirical risk minimization with f-divergence regularization (ERM-f DR) is introduced. The solution of the dual optimization problem to the ERM-f DR is connected to the notion of normalization function introduced as an implicit function. This dual approach leverages the Legendre-Fenchel transform and the implicit function theorem to provide a nonlinear ODE expression to the normalization function. Furthermore, the nonlinear ODE expression and its properties provide a computationally efficient method to calculate the normalization function of the ERM-f DR solution under a mild condition
Validation of the maps resulting from the application of the Cookbooks elaborated by WP3, and of EU products elaborated by WP5
No full textThe internal EJP SOIL project SERENA contributed to the evaluation of soil multifunctionality aiming at providing assessment tools for land planning and soil policies at different scales. By co-working with relevant stakeholders, the project provided co-developed indicators and associated cookbooks to assess and map them, to report both on soil degradation, soil-based ecosystem services and their bundles, under actual conditions and for climate and land-use changes, at the regional, national, and European scales. This report is part of the EJP SOIL SERENA project. It presents the way some stakeholders have been involved in the project to validate mapping products of soil-based ecosystem services and soil threats, at both the national and EU scales. At national scale, the maps have been produced by some harmonised cookbooks. The cookbooks are first presented and their concern: as far as soil threats are concerned, and as far as soil-based ecosystem services are concerned. A cookbook for an evaluation of bundles is also presented. The list of countries which have evaluated the different products is then precised. The results of the evaluation by stakeholders are commented all together, without any relation to a specific country. They demonstrate that the results are more likely understood by scientists than by policy makers or farmers. For the latter, the scale of the maps are not relevant with their own interest. The maps of erosion, SOC loss and soil sealing seem to be more easily understood by the stakeholder that the GHG regulation, and the bundles, with which stakeholders are not familiar. At the EU scale, the evaluation has been conducted during a webinar organised by EJP-Soil WP8 (Science to Policy), and only the bundles of either soil threats or soil-based ecosystem services have been evaluated. The stakeholders were usually interested in the approach, acknowledged the results, but the latter sometimes appeared far from the actions they could develop to protect soils
Reflections on the Use of Generative AI for Research Professions
No full textDocument prepared by a working group of the Inria Evaluation Committee and approved by the Evaluation CommitteeSince November 2022, and the public release of OpenAI’s ChatGPT, the question of the impact of such tools on a wide range of professions has continuously been raised. ChatGPT and generative AI are disrupting our relationship with language, particularly in writing, generating hopes (for example, productivity gains) and fears (for example, loss of skills). The research professions have a close relationship with writing: researchers (but also administrative staff) spend a large part of their time reading documents (articles, reports, files, emails), writing them, and sometimes evaluating them. For these activities, the contribution of ChatGPT can appear as a potential gain both quantitatively and qualitatively. Moreover, in a world where the dominant language is English, ChatGPT helps simplify the dissemination of documents through automatic translation. Lastly, generative AI is not limited to writing and also extends to code generation and image generation, which are also central in research professions in computer science. Thus, Inria is not spared by these questions and disruptions: some staff members are already using generative AI in daily tasks, raising ethical, technical, and practical questions. The Evaluation Committee, with its expertise in evaluation and its unique coverage of Inria’s themes and professions, plays a key role in proposing a set of reflections, guidelines, and recommendations on the responsible use of generative AI in research professions
Procedural Multiplicative Perlin Noise Model for Dust Cloud Generation
No full textWith the continuous improvements of imaging technology, space images are getting more and more detailed and fascinating. Images of nebulae and galaxies by space satellites such as the Hubble Space Telescope or the James Webb Space Telescope have had an impact on the entire world, from the scientific community to the general public. However, when it comes to computer graphics, creating real-time images of such complex structures for education and entertainment purposes proves to be much of a challenge. In this paper, we present a way to efficiently generate details to improve low-resolution data of dust and gas space clouds