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SUMMARY:DIGEING 2
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SUMMARY:Réunion du conseil de l'Infrastructure France LIfe Imaging
DESCRIPTION:L’infrastructure nationale en biologie santé France Life Imaging a été créé en 2012 pour coordonner les plateformes d’imagerie biomédicale pour la recherche. Cette infrastructure est distribuée sur tout le territoire national et est sous la tutelle de quatre grands organismes de recherche (CNRS\, INSERM\, INRIA\,CEA ) et de 12 Universités dont l’Université de Paris et Sorbonne Université.\nCe 9 décembre 2022\, l’infrastructure réunit son conseil consultatif.\nSite de la manifestation : http://www.francelifeimaging.fr
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SUMMARY:Atelier Viabilité
DESCRIPTION:Merci de remplir le questionnaire suivant : https://framaforms.org/atelier-viabilite-1-1658158671 si vous êtes intéressés. \n\nLe réseau Viabilité d’INRAE organise le mardi 13 décembre un atelier Viabilité à destination des modélisateurs. L’atelier sera ouvert à tous\, sur inscription\, dans la limite des places disponibles. \nObjectif\nL’atelier a pour but de permettre aux modélisateurs de poser leurs problèmes de gestion\, de transition\, d’optimisation\, dans les termes de la viabilité\, quand cela est possible. \nFonctionnement de l’atelier\nNous prévoyons des sessions en petits groupes autour de questions similaires. Le fonctionnement sera adapté en fonction des participants\, c’est pourquoi si vous êtes intéressés\, nous vous remercions de remplir le questionnaire suivant :\nhttps://framaforms.org/atelier-viabilite-1-1658158671 \nIntérêt de l’approche de la Viabilité\nLa théorie mathématique de la Viabilité (Aubin\, 1991) s’intéresse à la possibilité de maintenir ou de ramener un système dynamique dans un ensemble de contraintes au cours du temps. Quoique formellement semblable à un problème d’optimisation\, poser un problème de viabilité permet de ne pas se focaliser sur le choix de critères d’optimisation ou de scénario d’action prédéfini. La réflexion est décentrée sur la définition de zones de fonctionnement souhaitables et des actions possibles pour y parvenir. Ce formalisme est particulièrement bien adapté dans les domaines où le fonctionnement optimal est difficile à définir\, comme c’est souvent le cas le domaine de l’environnement ou pour les problèmes de gestion ou de développement durable. Dans ce formalisme il est possible d’étudier la compatibilité entre une dynamique et un ensemble de contraintes\, de façon intrinsèque\, sans avoir à arbitrer entre des considérations de court ou de long terme\, ni entre plusieurs critères. \nLangue\nL’atelier aura lieu en français. \nInscription\nUn lien pour l’inscription sera fourni ultérieurement sur la page du programme ici :\nhttps://hackmd.iscpif.fr/ZT9YS7rBSvG3Sk3l7KB23Q
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SUMMARY:Journée "Réseaux de capteurs\, phénotypage et modélisation" du Réseau Modélisation et Statistique en Santé des Animaux et des Plantes (ModStatSAP)
DESCRIPTION:L’objectif principal du réseau ModStatSAP est de fédérer les modélisateurs et statisticiens des départements SPE\, SA et Mathnum\, d’autres départements de l’INRAE et d’autres structures de recherche\, afin d’accroître la portée des recherches en modélisation\, mathématiques et statistique appliquées à l’étude des systèmes plantes / bioagresseurs et hôtes / pathogènes. Le réseau doit permettre d’accélérer la percolation des idées\, des approches\, des méthodes et des résultats dans le cercle des modélisateurs et statisticiens\, dans un cercle élargi au sein duquel figurent les épidémiologistes\, les dynamiciens et les généticiens des populations et entre santé animale et santé des plantes.  \nLe 14 décembre 2022 sera organisée une journée thématique ‘Réseaux de capteurs\, phénotypage et modélisation ». L’objectif de la journée sera de faire un tour d’horizon des actions en cours en épidémiologie végétale et animale faisant appel aux capteurs\, de discuter des problématiques méthodologiques nouvelles que posent ces nouveaux outils et les données qu’ils produisent et de dessiner quelques perspectives pour les recherches en épidémiologie\, notamment en lien avec les approches de modélisation. \nNous aurons le plaisir d’accueillir deux invités extérieurs : Bertrand Maury\, professeur associé à l’ENS – PSL\, spécialiste\, au Laboratoire de mathématiques d’Orsay (LMO)1 \, en modélisation mathématique et numérique de phénomènes complexes\, qui vont des écoulements de particules aux mouvements de foule ; et Paul Honeine\, professeur à l’université de Rouen Normandie\, membre du Laboratoire d’Informatique\, du Traitement de l’Information et des Systèmes et spécialiste de l’apprentissage machine pour les signal\, les images et les graphes.  \nLes autres présentations aborderons les thèmes suivants : suivi d’insectes par imagerie\, quantification et détection de maladies des plantes par imagerie\, réseaux de capteurs pour le suivi de biodiversité en vergers\, suivi par capteurs et modélisation pour la santé en élevage\, modèle de dispersion pour le positionnement de capteurs à phéromones. \nBien qu’organisé par INRAE\, cette journée est ouverte à toute personnes souhaitant y assister. \nEntrée libre sur inscription : Une page avec un questionnaire sera créée sur le site du réseau : https://reseau-modstatsap.mathnum.inrae.fr/accueil
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SUMMARY:Séminaire systèmes complexes
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SUMMARY:Soutenance de thèse de Victor Chomel
DESCRIPTION:Fake News et manipulation de l’information – Modélisation de la propagation des fausses informations et cartographie des réseaux sociaux \nCette thèse porte sur l’étude de la désinformation avec une approche structurelle et dynamique\, s’intéressant au contexte plus qu’aux contenus. L’objectif est de montrer comment l’analyse de la circulation de l’information ainsi que sa mise en relation avec les structures sociales permet la détection de comptes ayant des comportements anormaux sur les réseaux. Les études portent principalement sur trois datasets de Twitter\, collectés au cours des dernières années : réchauffement climatique\, politique française et vaccination. \nLa première partie s’intéresse aux dynamiques communautaires. On distingue ainsi la dynamique\nintracommunautaire\, étudiée grâce à une nouvelle méthode reposant sur des chaı̂nes de Markov\, d’une dynamique intercommunautaire vue par le prisme de schémas alluviaux. L’évolution temporelle générale du graphe est également approchée par Deep Learning avec des Temporal Graph Networks afin de détecter des anomalies mais aussi pour comprendre des déformations plus générales du réseau telles que la polarisation. Cette analyse permet de mettre en avant le rôle joué par les communautés et par certains utilisateurs dans la propagation de l’information. \nDans un second temps\, l’objectif est de comprendre comment cette propagation de l’information peut être utilisée dans un but de mise à l’agenda\, politique par exemple. Plusieurs niveaux de mise à l’agenda seront ici testés avec des méthodes basées sur des corrélations dans des séries temporelles d’activités. Un autre méthode est également étudiée avec pour objectif de quantifier dans quelle mesure des sujets comme le Covid peuvent être de bons indicateurs pour comprendre la reconfiguration politique\, en s’appuyant sur la prédiction de liens dans les graphes. \nFinalement\, les méthodes précédentes sont utilisées pour mettre en avant des campagnes de désinformation ainsi que leurs conséquences. L’importance du médium est également interrogée dans la mise à l’agenda avec des travaux sur les images et vidéos dans la campagne présidentielle française de 2022. \n  \nBeyond Fake News: a structural and dynamic approach towards analyzing\nonline misinformation and manipulation of public opinion \nIn recent years\, misinformation and its consequences have become a\nsocietal concern. In our work\, we treat misinformation with a structural\nand dynamic approach which focuses on context rather than on content.\nOur contributions consist of tools relying on network information flow\nand its relation to social structures to inform the detection of\nanomalous user accounts. Our methods are validated on contemporary\nonline data\, namely three Twitter datasets collected over the last few\nyears regarding discourse on global warming\, French politics\, and\nvaccination. \nWe first focus on community dynamics. A distinction is made between\nintra-community dynamics\, studied using a novel method based on Markov\nchains\, and inter-community dynamics analyzed via alluvial patterns that\nreveal online communities. The general temporal evolution of a social\ngraph is also modeled by Deep Learning with Temporal Graph Networks.\nThese are augmented with a novel reliability module in order to detect\ngraph anomalies and thus online coordination. This modeling permits a\ndeeper understanding of general social network evolution\, and especially\nthe rise of political polarization. Our analysis highlights the role\nplayed by communities and individual users in information propagation\,\nboth exhibiting characteristic patterns. \nWe evaluate the impact of misinformation by examining agenda-setting and\nnetwork reconfiguration. We analyze how information propagation is\nre-purposed for agenda-setting\, and especially in political\nagenda-setting. We describe several levels of agenda-setting with\ntechniques based on time-series correlations of activity\, inspired from\nexisting methods in neurology. We have developed another method based on\nlink prediction in graphs to quantify the extent to which topics such as\nCOVID-19 predict political reconfiguration. \nThe above methods are used to highlight real disinformation campaigns\nand their consequences. We (1) demonstrate that user networks in\npolitics and climate have engaged in so-called Coordinated Inauthentic\nBehaviors; (2) analyze the role of medium\, e.g. text vs. images and\nvideos\, in agenda-setting; and (3) illustrate this using data from the\n2022 French presidential campaign and from the climate change\ncontroversy in order to shed light on online strategies.
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