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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Génie et Microbiologie des Procédés Alimentaires

Intégration des connaissances, Modélisation et analyse de systèmes ALImentaires et biologiques ComplexES

Les sciences de la vie ont longtemps été dominées par une approche essentiellement expérimentale et une description qualitative des phénomènes. Cette situation est en train de changer rapidement. Des méthodes et concepts scientifiques, qui ont fait leurs preuves dans le domaine des sciences « dures », sont de plus en plus utilisées. Cette vision systémique et quantitative est reconnue aujourd’hui comme positive, voire incontournable pour les sciences de la vie. En même temps compte tenu de la complexité du vivant, de nouveaux défis méthodologiques se posent à nous concernant en particulier la réduction de notre incertitude sur les phénomènes complexes (interactions entre sous systèmes, échelles et temps, multiples régulations internes) (Desiere, 2001) (Lesne, 2008).

Le procédé de transformation biologique ou alimentaire est assimilé à un système complexe dans lequel prennent place un réseau d’interactions reliant les variables intervenant à différentes échelles. L’objectif est alors de maîtriser le comportement global du processus étudié (opération unitaire ou enchaînement d’opérations unitaires) en réduisant l’incertitude qui le caractérise. Comment des cinétiques à une échelle microscopique induisent des états différents à une échelle macroscopique et inversement ? Pour cela, notre recherche porte sur le développement de concepts et de méthodes pour :

  • modéliser un processus et sa dynamique par intégration des différents morceaux de puzzle de connaissance (objets de connaissance) établis à différentes échelles et sous différents formats,
  • définir les chemins « viables », qui vont conduire à un produit qui en fin de processus de transformation sera dans une cible prédéfinie.

Nos activités en quelques mots-clés

  • Intégration de connaissances à différentes échelles ;
  • Reconstruction des dynamiques, gestion de l’incertitude, simplification de modèles ;
  • Contrôle optimal et viabilité des systèmes étudiés.

Finalités : développement de concepts, méthodes et outils pour la modélisation et l’analyse de systèmes biologiques et alimentaires complexes.

Nos objets d'étude :

Tous les objets d’études du département CEPIA et de l’UMR GMPA

Nos questions de recherche

  • Quelles approches et concepts pour mieux comprendre, prédire, simuler (émergence) le système dynamique multi-échelle et intégrer les connaissances et modèles existants et notre incertitude? (prise en compte de l'hétérogénéité des données, des dynamiques multi-échelles, couplage et réduction de modèles)
  • Quelles approches et concepts pour aller vers une démarche de reverse engineering? (conduite optimale, optimisation multi-objectifs, prise en compte des incertitudes)

Projets en cours

Europe

  • CAFE (7ème PCRD, 2008 – 2013) : Computer-Aided Food processes for control Engineering
    http://www.cafe-project.org/
  • DREAM (7ème PCRD, 2008 – 2013) : Design and development of REAlistic food Models with well- characterised micro- and macro-structure and composition
    http://dream.aaeuropae.org/

France

  • projet Qualiment - MODENA (2012-2015) : Approche intégrée de la déconstruction de matrices alimentaires modèles liquides et semi-liquides
  • projet INRA - Lactodig

Doctorats

Julie Foucquier

Sujet : Modélisation mathématique de la texture et la structure des desserts lactés et des crèmes fromagères
Financement : INRA
Formation : M2 Ingénierie Mathématique Spécialité Statistiques appliquées
Mot-clés : Modélisation mathématique, intégration des connaissances, incertitudes,procédés alimentaires
Encadrants : Nathalie Perrot, Cédric Baudrit, Sébastien Gaucel
Début de la thèse : 02/11/2009

Étienne DESCAMPS

Sujet : Outils des systèmes complexes pour la conception et la conduite de procédés alimentaires et de systèmes biologiques
Financement : Bourse DIM Systèmes complexes
Formation : Master en informatique, Université Paris Sud
Mots-clés : intégration des connaissances, optimisation multicritère
Encadrants : Nathalie Perrot, Cristian Trelea
Début de la thèse : 01/01/2012

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