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L'IRIS Science des données, données de la science lance un appel à projet

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Destiné à promouvoir les interactions entre laboratoires PSL, l'IRIS Science des données, données de la science lance un appel à projets scientifiques ouverts aux chercheurs de PSL.

La dernière décennie a été marquée par la croissance exponentielle des flots de données en provenance de sources aussi variées que la biologie, le commerce en ligne, les objets connectés, le web en général, la multiplication des capteurs, l'imagerie, la vidéo, le traitement du langage, les réseaux sociaux, les données médicales... Leurs applications sont multiples comme l’illustrent la médecine personnalisée, la reconnaissance de formes, la modélisation de l’activité cognitive, le marketing, la fiabilité des systèmes embarqués, l’interconnexion des services et des personnes, l’optimisation des ressources énergétiques.

L’objectif de l’IRIS est de favoriser la rencontre d’équipes PSL autour de ces sujets, à ce titre, chaque année, l'IRIS consacre l’essentiel de son budget à l’organisation d’un appel à projets scientifiques. Les dossiers seront évalués par un jury scientifique composé de cinq membres (un représentant de PSL, deux membres de l'IRIS, deux membres extérieurs). Au-delà d’un objectif explicite d’excellence scientifique, et dans l’idée de favoriser au maximum l’émergence d’initiatives nouvelles à l’interface entre les disciplines, une préférence sera donnée aux projets initiant une collaboration entre équipes PSL. Tout chercheur affecté à une unité dont une tutelle est membre de PSL est éligible au programme.

Cet appel est destiné à financer des contrats doctoraux de trois ans ou des contrats postdoctoraux d’un durée maximale de deux ans.

 

Résultats

Le comité scientifique de l’IRIS PSL science des données, données de la science a décidé de financer les projets suivants :

- Thierry Lejars. La reconnaissance automatique de motifs sculptés sur des surfaces courbes 3D et son application à l’art celtique. (Doctorat)

- Hélène Morlon. Développement d’approches d’analyses des données de séquençage haut-débit de microbiotes. (Doctorat)

- Jean-David Benamou. 3D Monge Kantorovich numerical models in Cosmology. (Postdoc, 2 ans)