PRÉSENTATION

Les activités de recherche de l’Équipe de Statistique Appliquée (ESA) sont motivées par le besoin accru de modéliser le comportement de processus complexes à partir de données numériques, que ce soit dans l’industrie ou dans le domaine du vivant. L’ESA développe ainsi des outils théoriques et pratiques appropriés au traitement de telles données et au type de complexité à maîtriser, qu’il s’agisse de fortes non-linéarités, de la grande dimensionnalité des phénomènes, ou encore de l’incertitude qui les entache.

Depuis sa création par Pierre-Gilles de Gennes en mars 2000, l’ESA a consolidé deux grands champs d’opération, le développement de méthodes statistiques pour les sciences de l’ingénieur d’une part, et la modélisation des systèmes nerveux d’autre part. Dans ces deux domaines, l’ESA a notamment développé une expertise de la mise en œuvre des réseaux de neurones formels.

Avec son rattachement, en septembre 2014, à l’unité de Neurophysiologie respiratoire expérimentale et clinique de la Pitié-Salpêtrière, UMRS1158, l’ESA met au service des questions centrales dans les axes de recherche de cette unité les outils mathématiques et informatiques dont elle dispose, que ce soient (i) des outils statistiques comme les plans d’expérience, les analyses et tests appliqués aux données expérimentales, (ii) des outils d’analyse en temps et fréquence de signaux physiologiques, ou (iii) des outils de modélisations et de simulation comme les réseaux de neurones formels à pertinence biologique.

THEMES DE RECHERCHE

Modélisation du vivant
Etude des liens activité/structure dans des réseaux de neurones bio-vraisemblables. Modélisation biologique et simulation. Exemples :
• Modélisation de la genèse des rythmes ventilatoires chez le mammifère,
• Modélisation de propriétés bio-mécaniques des voies aériennes supérieures chez l’homme

Traitement et analyse de signaux biologiques
Analyses temps-fréquence (transformées de Hilbert, de Fourier, en ondelettes). Evaluation et construction de descripteurs pertinents et analyses mutivariées. Exemples :
• Analyse de signaux cardiaques pour l’étude des interactions entre activité cardiaque, système autonomique et respiration
• Extraction du bruit d’origine cardiaque dans des électromyogrammes diaphragmatiques
• Analyse de signaux ventilatoires pour la caractérisation dynamique à l’effort chez des patients affectés de bronchopathie obstructive chronique (BPCO)
• Analyse de signaux ventilatoires pour la description en termes d’apnées/hypopnées de neurogrammes enregistrés ex vivo chez une souris mutante

Analyses biostatistiques
Analyses multivariées, régression linéaires et logistiques. Méthodes non supervisées. Exemples :
• Etude de la survie de patients atteints de tumeurs primitives malignes cérébrales admis en réanimation avec ou sans détresse respiratoire aigüe
• Caractérisation des perceptions subjectives de sujets dyspnéïques à l’aide de méthodes de groupement non supervisées
• Analyse des effets du stress chez le rat sur les mesures cardiaques de la balance autonomique, ou la réponse tachyapnéïque à l’hypercapnie/hypoxie, avec ou sans blocage de neurones orexygènes
• Evaluation statistique de méthodes d’analyse de tracés de spirales par des patients atteints de tremblement essentiel, en collaboration avec le Pr. André-Pierre Legrand, professeur émérite à l’ESPCI, et l’Institut du Cerveau et de la Moelle épinière
• Contribution à l’élucidation des facteurs épigénétiques de la mucoviscidose par l’analyse statistique de la méthylation de gènes modificateurs de CFTR, de données de puces pangénomiques, de données d’expression, etc. en collaboration avec le Laboratoire de Génétique de Maladies Rares, UMRS 827 (Montpellier).
• Planification et analyse statistique de données de puces à...

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Publications

Articles de revues

2018
L. Ferey, A. Raimbault, I. Rivals & Karen Gaudin
UHPLC method for multiproduct... (...)


Conférences et posters

2017
V. Cuzuel, G. Cognon, I. Rivals, F. Heulard, D. Thiébaut & J. Vial
Signature chimique ou... (...)


Livre

L. Personnaz & I. Rivals (2003)
Réseaux de neurones formels pour la modélisation, la... (...)


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À noter