#Inra2025 #OpenScience : une science ouverte grâce au numérique

Une science ouverte grâce au numérique

Retour à l'accueil #Inra2025

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

Des méthodes d'intelligence artificielle pour la conception et la simulation de modèles épidémiologiques multi-échelles en santé animale

 
 
Publié le 06/01/2018

la nécessité d'intégrer des expertises multiples

Pour accélérer et fiabiliser le développement de simulations en épidémiologie, nous avons utilisé des méthodes d'intelligence artificielle pour expliciter la structure des modèles et réduire la part de code à écrire. Appliquée d'abord à des modèles intra- et inter-troupeaux pour une zoonose animale, cette approche logicielle générique permet de couvrir des besoins récurrents en modélisation des maladies transmissibles dans l...

Le métaprogramme GISA contribue à l'objectif #OpenScience-3

 
 
Publié le 22/10/2016

Approches prédictives en biologie : gérer les enjeux des approches multidisciplinaires.

Le métaprogramme Gestion Intégrée de la Santé des Animaux (GISA) est concerné à plusieurs titres par les enjeux du franchissement de la frontière située entre modélisation et prédiction. Les domaines pertinents pour un métaprogramme comme GISA sont : la modélisation biologique à ses différentes échelles (ex : modélisation d’interactions hôtes/agents pathogènes), la modélisation épid...

Le métaprogramme GISA contribue à l'objectif #OpenScience-4

 
 
Publié le 08/10/2016

La contribution du métaprogramme Gestion Intégrée de la Santé des Animaux (GISA) s’opère par l’entremise du développement de FLOT en accès libre sur le WEB (Formations Libres Ouvertes à Tous), des actions de formations développées via les UMT localisées dans les Ecoles Nationales Vétérinaires et en partenariat avec les Instituts Techniques (Idele, IFIP, ITAVI). Il est prévu de déployer un showroom virtuel de l’innovation (produits, pratiques) en partenariat avec l’Inst...