Unité MIA Jouy en Josas

Mathématique et Informatique Appliquées

Hervé Monod

L’INSTITUT NATIONAL de la RECHERCHE AGRONOMIQUE

Né en 1946

EPST sous l’autorité des Ministères de l’Agriculture et de la Recherche

2ème plus grand organisme de recherche en France

(env. 9000 personnes, budget de 680 millions d’euros)

1er organisme européen de recherche en agriculture

N U T R I T I O N

A G R I C U L T U R E

E N V I R O N NE M E N T

Conseil d’administration24 mars 2005

INRA: ressources

21 centres de recherche

14 départements de recherche

468 unités> 257 unités de recherche (dont 140 en association)> 80 unités expérimentales> 131 unités de support

NUTRITION

A G R I C U L T U R E

E N V IR O NNE M E N T

 Trois thèmes majeurs :

1. Développement d’une agriculture durable

2. Nutrition et ses effets sur la santé humaine

3. Environnement et développement régional

Des recherches très diversifiées microbiologie, biologie fondamentale génétique animale, végétale écologie, agronomie sciences économiques et sociales mathématique appliquée, bioinformatique

=> Département MIA (environ 120 personnes)

N U T R I T I O N

A G R I C U L T U R E

E N V I R O N NE M E N T

MIAJouy

BioSP

BIA ToulouseMontpellier

MIG

UMR AgroParisTech

Met@Risk

Equipes de Mathématique et Informatique Appliquées:

MIA Jouy en Josashttp://www.jouy.inra.fr/mia

• 26 permanents, 10 thèses encadrées ou coencadrées, 4 CDD et post-docs

• 2 équipes MathCell et MathRisq

• Objectifs généraux de recherche:– méthodes statistiques– méthodes pour la modélisation– applications en biologie, agronomie, écologie, épidémiologie

Applications: multi-échelles

– cellule, tissu, organe – individu– population– paysage

analyse d’images 2D, 3D, 3D+tempsmodélisationbiologie prédictive évaluation quantitative du risque

Thèmes de recherche méthodo

• Modélisation– déterministe et stochastique, spatiale et

temporelle– méthodes d’exploration numérique

• Statistique– plans d’expériences, processus stochastiques– inférence fréquentiste et bayésienne

moléculaire

cellulaire

multicellullaire

organe

individu

population

pollen

trophoblaste

PHASE/BDRBV/Bio. Cell.

Inst. Curie

PHASE, BV

SA, GA, EA

Arabidopsis thaliana

Colon

Cellule humaine Noyau cellulaire

ALIMH

Fièvre Q, ESB, tremblante, BVD, campylobacteriose, …

Bar coding

MNH

paysage EAParcellaire

Docking MIG

Développement de la modélisation dans de nombreux domaines d’application:

•biologie moléculaire, physiologie •agriculture: modèles de culture, flux de gènes entre parcelles, ...• agri-environnement: émission de gaz à effet de serre, nitrates, ...• écologie: dynamiques de population, études sur la biodiversité, ...•+ épidémiologie, génétique, etc.

Importance: • de l’aléatoire• de la variabilité biologique, environnementale• de l’incertitude sur le climat

Ex: dispersion de pollen OGM

ContexteFièvre Q : zoonose (maladie infectieuse ou parasitaire affectant principalement les animaux, transmissible à l'homme par les animaux et réciproquement)

Agent responsable: Bactérie Coxiella burnetii

* zoonose d’intérêt majeur

Ruminants = principale source d’infection humaine

Peu de connaissances sur la propagation de la bactérie

en troupeau bovin

Modèle épidémiologique

Excréteurpas d’anticorps

Excréteuranticorps

SI- I+ C

m

qs

r

E

1 2

S*

NS- p

Non excréteurpas d’anticorps

Non excréteuranticorps

avec p = 1- exp(-E)

Réseau bayésien

Individu i du troupeau h au temps t

Rt,h : état de santé réel R2,h

R1,h

(i) (i)

E1,h

O2,h

(i)

U

Q

Et,h : qté de B dans l’environnement

Ot,h : état de santé observé

Q : paramètres de transition

U : paramètres d’incertitude

Au niveau individuel :

Représentation de l’évolution temporelle

de l’état de santé réel d’une vache

en tenant compte de son état observé

E0,h