#Inra2025 #OpenScience : une science ouverte grâce au numérique

Une science ouverte grâce au numérique

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Priorité #OpenScience : une science ouverte grâce au numérique

La révolution numérique modifie profondément le travail des chercheurs : de nouvelles questions de recherche vont émerger de jeux de données sans précédent, aujourd’hui disponibles et partagés au sein de la communauté scientifique et avec nos concitoyens. Ce constat invite à imaginer un nouveau partage du travail entre producteurs et analyste de données, à revisiter les modalités d’analyse des données massives et à contribuer à l’essor d’une économie de l’information.

 

Contexte et vision
 

5 Objectifs

. © Inra
© Inra

> OpenScience-1 : Des infrastructures de recherche connectées

> OpenScience-2 : Une organisation des données pour le partage et la réutilisation

> OpenScience-3 : Des approches
prédictives en biologie

 

> OpenScience-4 : De nouveaux modes de diffusion de la connaissance

> OpenScience-5 : Le métier et l’environnement du chercheur adaptés au numérique

 

 

Objectifs ONU du développement durable

 

Objectif ONU 9 : bâtir une infrastructure résiliente, promouvoir une industrialisation durable qui profite à tous et encourager l’innovation

Objectif ONU 17 : partenariats pour la réalisation des objectifs

 

Défis de la Stratégie Nationale de Recherche

 

Défi SNR : santé et bien-être

Santé et bien-être

Défi SNR : sécurité alimentaire et défi démographique

Sécurité alimentaire
et défi démographique

Défi SNR : société de l'information et de la communication

Société de l'information
et de la communication

Défi SNR : sociétés innovantes, intégratives et adaptatives

Sociétés innovantes,
intégratives et adaptatives

Nombre de résultats par page

Le département SAD contribue à l'objectif #OpenScience-1

 
 
Publié le 24/11/2016

Le département Sciences pour l’Action et le Développement (SAD) propose une infrastructure « innovation ouverte » adossée aux unités et installations expérimentales (UE/IE) qu’il pilote, ou que d’autres départements pilotent. Les unités et installations expérimentales se constituent en plateformes d'échanges de savoirs et d'expériences. Le projet est de doter les UE/IE d'une capacité collective, d'instruments et de modes d'organisation pour qu'elles renforcent leur rôle d...

Le département SAE2 contribue à l'objectif #OpenScience-1

 
 
Publié le 23/11/2016

Les enjeux de recherche autour de la production de références technico-économiques sur les différentes formes d’agricultures, leurs performances et leurs impacts socio-économiques et environnementaux, rendent indispensable l’interconnexion de plateformes de traitement de bases de données, d’observation et de modélisation sur les systèmes agricoles et les agroécosystèmes. L’objectif est de pérenniser des plateformes multidisciplinaires au cœur de l’appui aux politiques pu...

Le département MIA contribue à l'objectif #OpenScience-1

 
 
Publié le 22/11/2016

Le département Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA) est concerné à plusieurs titres par l’organisation des e-infrastructures de l’INRA. Deux de ses unités abritent des plateformes de bioinformatique (Migale, Genotoul-bioinfo) et de modélisation (Record). Des chercheurs et ingénieurs MIA contribuent par ailleurs à plusieurs initiatives nationales et européennes sur la bioinformatique (IFB, Elixir) et sur les sciences numériques associées à l’agriculture, l’élev...

Le métaprogramme GloFoodS contribue à l'objectif #OpenScience-1

 
 
Publié le 20/11/2016

Les enjeux de recherche autour de la production de références technico-économiques sur les différentes formes d’agricultures, leurs performances et leurs impact socio-économiques et environnementaux, rendent indispensable l’interconnexion de plateformes de traitement de bases de données, d’observation et de modélisation sur les systèmes agricoles et les agroécosystèmes. L’objectif est de pérenniser des plateformes multidisciplinaires au cœur de l’appui aux politiques pu...

Le département AlimH contribue à l'objectif #OpenScience-2

 
 
Publié le 18/11/2016

Le premier objectif vise au renforcement des approches de phénotypage à haut-débit en veillant à homogénéiser les démarches expérimentales, à mutualiser les développements. Il s’applique aussi bien à la biologie qu’à la clinique ou l’épidémiologie. Le second objectif concerne la gestion et l’intégration des données. Une politique de management des données est mise en œuvre impliquant un travail de formalisation (vocabulaire contrôlé, ontologies) et de collecte de...