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Projects supported in 2023



Etude de la fiabilité des informations sensorielles et des stratégies oculomotrices dans une tache d'identification multisensorielle chez le sujet humain sain - Approches psychologique et modélisation


Le cerveau reçoit et trie un flux permanent d’informations sensorielles : visuelles, auditives, tactiles et vestibulaires (relatives à la position de la tête dans l’espace) etc. Ces informations sont combinées et intégrées afin de construire une représentation unifiée, cohérente et précise des objets et de l’environnement. Cette analyse d’une scène multisensorielle réalisée par le cerveau compare des informations sensorielles potentiellement bruitées (par ex. avoir une discussion avec un ami dans une soirée bruyante) avec des prédictions et est à responsable de la précision de notre perception.

Dans ce projet de recherche pluri- et inter-disciplinaire, nous souhaitons comprendre comment la précision des informations sensorielles, à savoir leur fiabilité, et notre capacité à déplacer notre regard afin d’interagir avec l’environnement (i.e. la perception active) modifient notre perception et notre capacité à reconnaître et à identifier des objets. Nous conduirons des expériences de psychophysique et d’oculométrie chez le sujet humain sain. Les données collectées seront analysées par des statistiques basées sur les modèles linéaires mixtes particulièrement adaptées à la variabilité observée chez le sujet humain. Les données expérimentales seront ensuite modélisées par une approche issue de l’inférence bayésienne. Notre objectif est de comprendre si la perception multisensorielle émerge de règles de combinaisons d’indices sensoriels prenant en compte la précision de ces informations et notre capacité à agir activement sur ces indices. À terme, nous serons en mesure de valoriser ces résultats pour développer des outils de rééducation multisensoriels chez les patients atteints de troubles sensoriels, neuro-développementaux ou des apprentissages.

Coordinateur du projet :  Françoise Lecaignard

Laboratoire : Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon (CRNL), équipe « Computation, Cognition et Neurophysiologie » (CoPhy)

Tutelles : Inserm, CNRS, Université Lyon 1, Université Jean Monnet Saint-Etienne
Laboratoires impliqués et les tutelles : Inserm, CNRS, Université Lyon 1, Université Jean Monnet Saint-Etienne



 

 

Field theory for plant morphogenesis

Morphogenesis is the process by which biological organisms establish their shape. It relies upon multiple genetic, chemical, mechanical, and physical regulations, which are coupled, multiscale, and combined in a so-called complex system. Understanding this coupling is one of the most fundamental problems in biology. To achieve a rational understanding of morphogenesis, dedicated mathematical modelling is indispensable. In particular, an important problem is then to develop models that capture the emergence of growth behaviours from first physical principles. Here we will address this problem in the context of plants. We will propose a novel mechanistic description of plant living matter.

This theory will couple hydraulic fluxes, tissue elasticity and growth, as well as their regulation by molecular and genetic fields. In contrast to existing frameworks, this approach will allow for reinterpreting the complex growth dynamics observed in plant development as the emergent property of more fundamental first principles, which can then be tested specifically in experiments.


Coordinateur du projet : Ibrahim Cheddadi
Laboratoire : TIMC

Tutelles : Université Grenoble Alpes, CNRS

Laboratoires impliqués et les tutelles : Hadrien Oliveri : Max Planck Institute of Molecular Cell Biology and Genetics / Center for Systems Biology Dresden, Christophe Godin : RDP Lyon, Inria, ENS Lyon




Two steps manuscript recognition procedure for building a very large-scale database from frenche individual military records to investigate the determinants of height and migration (CA 1700-1940)


Projet soutenu par MSH-LSE

The aim of the project is twofold: firstly, to contribute in manuscript recognition by adopting a two steps approach with an application to historical documents whose format widely evolved over time in the course of more than two centuries; secondly, to investigate two intertwined research questions in social science that require very large-scale high-quality datasets covering a long time span. The proposed two steps approach for manuscript recognition is aimed at minimizing the cost while maximizing data accuracy.


In step one, we will rely on relatively low cost commercial services for a preliminary version of manuscript recognition applied to a small part of the corpus of documents to be processed. The dataset obtained will be suboptimal for empirical analysis in social science due to a high percentage of errors. But, for each format, it will be sufficiently accurate after manual correction for use as training set for further data processing. In step two, the computer scientists involved in the project will elaborate fine-tuned custom-made procedures for generating the high-quality dataset required. It is expected that the recognition rate will be drastically improved, while the overall cost will be significantly reduced in comparison with standard commercial services.

The two closely intertwined research questions to be investigated are related to the link between economic development and migration patterns. On the one hand, the presence in the regions of destination of a large number of individuals from the same region of origin is, along with various other variables such as the wage differential between these regions, an important determinant of the individual propensity to emigrate. On the other hand, migrations contribute in changes in the pools of workers who can be recruited in new economic activities in mining and manufacturing in the regions of destination, along with various other outcomes. The project will use a database of French individual military records covering the period from ca 1700 to 1940. The data are available for around one million individuals in the 18th century (voluntary enrolment) and several tens of million in ca 1800-1940 (conscription).


Coordinateur du projet :  Jean-Pascal Bassino

Laboratoire : CERGIC

Tutelles : ENS Lyon et CNRS

Laboratoires impliqués et les tutelles : CERGIC, ENS de Lyon et CNRS, LAHRHA, ENS de Lyon et CNRS, LIRIS, ENSA Lyon et CNRS, LITIS, Université de Rouen et CNRS


Non-linear phenomena and emotional encoding in great ape vocalisations

Projet soutenu par MSH-LSE


Understanding the evolution of vocal communication in mammals is a major challenge for bioacoustics, the study of the production, propagation and perception of animal sounds. Through the acoustic features of their vocalisations, animals express their emotional states and are able to accurately perceive those of their conspecifics, allowing them to navigate their social relationships. The aim of our research project is to decipher the encoding and decoding of emotions in the vocal behaviour of our closest living relative, the bonobo (
Pan paniscus). Bonobos have a complex graded vocal repertoire, i.e. their vocal signals are not discrete and context-specific, but rather vary along an acoustic continuum, often as a function of arousal. This continuum is partly the result of production mechanisms involving non-linear phenomena or NLP (harsh acoustic properties related to atypical vocal fold vibrations). The resulting complex signals can potentially convey rich meanings for an audience living in forest with limited visual communication. How are different emotional states acoustically encoded in bonobo vocalisations? How do vocal signals – and in particular NLP – encode the level of arousal? Are listeners sensitive to subtle acoustic variation, e.g. as potential cues for decoding different levels of distress? To answer these questions, we will apply machine learning to audio recordings to detect and classify the acoustic features associated with emotional states, and in particular the NLP. We will also propose an original playback experiment designed to quantify the physiological responses of bonobos to artificially manipulated but remarkably realistic acoustic signals.

Our project is based on the synergy between the ENES partner with a strong expertise in ethology and in animal acoustic signals, and the DDL laboratory and its associated members in Canada and Hong- Kong, familiar with state-of-the-art machine learning and its application to human and animal communication. By combining our expertise, we will open new research pathways to better understand animal vocal communication, and fuel the discussions on the evolutionary trajectorie(s) which led to complex information exchanges.

Coordinateur du projet : Florence Levréro

Laboratoire : CNRL

Tutelles :
Laboratoires impliqués et les tutelles :

 

 

Résilience des populations face aux changements globaux : approche interdisciplinaire pour l’évaluation de la qualité de l’habitat, de la connectivité paysagère, et de leur effet sur la structure génétique du Sonneur à ventre jaune (Bombina variegata)

Projet soutenu par MSH-LSE

Face aux changements globaux, de nombreuses espèces subissent des extinctions locales de populations, participant à l’effondrement mondial de la biodiversité. La résilience des populations à l’échelle locale est donc un facteur clé pour comprendre et atténuer les effets de ces changements. Cette résilience étant dépendante de la qualité des habitats et de leur connexion écologique, l’évaluation de ces facteurs est cruciale pour faire face à l’érosion de la biodiversité et mettre en place des stratégies de conservation efficaces. Cependant, ces pistes restent encore largement inexplorées dans la littérature scientifique.

En faisant appel à des méthodes novatrices à la croisée des domaines scientifiques (séquençage de nouvelle génération, algorithmes d’apprentissage, écologie du paysage, théorie des graphes), ce projet vise à évaluer la qualité de l’habitat du Sonneur à ventre jaune, espèce d’amphibien emblématique et fortement menacée, ainsi que la connectivité génétique du paysage et les effets de ces deux facteurs sur la structure génétique des populations à l’échelle de la région Auvergne-Rhône-Alpes.

Coordinateur du projet : Jean-Paul LENA

Laboratoire : Laboratoire d'Ecologie des Hydrosystèmes Naturels et Anthropisés (LEHNA)

Tutelles : UCBL, CNRS, INRAe, ENTPE
Laboratoires impliqués et les tutelles : LBBE, UMR CNRS 5558, Univ. Claude Bernard Lyon1, Laboratoire d’Ecologie Alpine (LECA), UMR CNRS 5553, Univ. Grenoble, Laboratoire ESE UMR-CNRS 8079, Univ. Paris Saclay

 

 

 

Modélisation et caractérisation de la migration dans les glioblastomes, modélisation de mélanges sensibles et résistantes en interaction.

Ce projet vise à élaborer un modèle simple de migration cellulaire paramétrable vis-à-vis de données homogènes. Une fois un tel modèle caractériser nous pourrons construire un modèle de mélange de souches pour proposer une description de l’effet de cellules résistantes sur les cellules sensibles (qui peuvent devenir résistantes en présence de stress et de résistantes).

 
Coordinateur du projet : Thomas Lepoutre

Laboratoire : Inria et Institut Camille Jordan

Tutelles : Inria (pour l’ICJ les tutelles sont UCBL, CNRS, ECL, UJM, INSA Lyon)
Laboratoires impliqués et les tutelles : Inria, ICJ (UCBL, CNRS, ECL, UJM, INSA Lyon), Centre de Recherche en Cancérologie Lyon (CNRS UCBL INSERM)



Étude de la fiabilité des informations sensorielles et des stratégies oculomotrices pour l’identification multisensorielle d’objets chez le sujet humain sain – approches psychophysique et modélisation


Le cerveau reçoit et trie un flux permanent d’informations sensorielles : visuelles, auditives, tactiles et vestibulaires (relatives à la position de la tête dans l’espace) etc. Ces informations sont combinées et intégrées afin de construire une représentation unifiée, cohérente et précise des objets et de l’environnement. Cette analyse d’une scène multisensorielle réalisée par le cerveau compare des informations sensorielles potentiellement bruitées (par ex. avoir une discussion avec un ami dans une soirée bruyante) avec des prédictions et est à responsable de la précision de notre perception.

Dans ce projet de recherche pluri- et inter-disciplinaire, nous souhaitons comprendre comment la précision des informations sensorielles, à savoir leur fiabilité, et notre capacité à déplacer notre regard afin d’interagir avec l’environnement (i.e. la perception active) modifient notre perception et notre capacité à reconnaître et à identifier des objets. Nous conduirons des expériences de psychophysique et d’oculométrie chez le sujet humain sain. Les données collectées seront analysées par des statistiques basées sur les modèles linéaires mixtes particulièrement adaptées à la variabilité observée chez le sujet humain. Les données expérimentales seront ensuite modélisées par une approche issue de l’inférence bayésienne. Notre objectif est de comprendre si la perception multisensorielle émerge de règles de combinaisons d’indices sensoriels prenant en compte la précision de ces informations et notre capacité à agir activement sur ces indices. À terme, nous serons en mesure de valoriser ces résultats pour développer des outils de rééducation multisensoriels chez les patients atteints de troubles sensoriels, neuro-développementaux ou des apprentissages.

Coordinateur du projet : Marie Avillac

Laboratoire : Centre de Recherche en Neurosciences de Lyon (CRNL)

Tutelles : Inserm U1028 - CNRS UMR5292 - Université Lyon 1 - Université St-Etienne
Laboratoires impliqués et les tutelles :  LIRIS, UMR 5205 CNRS - INSA Lyon - Université Lyon 1 – Univ. Lyon 2 - École Centrale de Lyon

- Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), UMR 5224 CNRS, Inria, Univ. Grenoble Alpes