Projets financés en 2014

Eric FLEURY, DANTE - UMR 5668

 

Ce projet organise une première collaboration entre 6 chercheurs – dont 2 doctorantes et deux maîtres de conférences recruté en 2013 – issus de deux laboratoires : le Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP, équipe DANTE, ENS de Lyon, IXXI) et le Laboratoire de Linguistique et Didactique des Langues Etrangères et Maternelles (LIDILEM, université de Grenoble). L’objet interdisciplinaire commun aux deux équipes est la relation entre usages du langage et réseaux sociaux, impliquée dans les processus de convergence, de diversification et de changement linguistiques. Alors que les informaticiens du LIP ont élaboré un modèle multi-agent des relations entre variations linguistiques et réseau social, les linguistes de LIDILEM observent cette relation dans des groupes d’enfants en utilisant notamment les méthodes quantitatives d’observation directe de l’éthologie. Le but de la collaboration est simultanément d’améliorer le modèle à l’aune des données linguistiques puis de tester des hypothèses nouvelles sur ces données à l’aide du modèle ainsi augmenté. A plus long terme, la collaboration doit déboucher sur l’utilisation innovante des capteurs de proximité élaborés par le LIP pour observer les relations entre sociabilité et usage du langage.

 

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Antoine PARENT, LET / UMR 5593

 

This project aims to analyze the dynamics of economic data using recurrence plots, a mathematical tool from borrowed from the complex systems community and mainly employed in non-linear physics, time-series analysis or physiology or neurosciences. We will apply this tool to the important example of growth-debt dynamic relationship, after the influent (but problematic) publication by Reinhart & Rogoff (2010). Two axes of empirical validation are suggested. In a first stage, using univariate variants of the Recurrence Quantification Analysis analysis we will try to shed light on the informational content of GDP and debt dynamics just before the arrival of an extreme event. Then, building on a multivariate scheme of the RQA approach, we will go deeper on the dynamic interdependences between growth and debt in the aim to understand how inherent structures can eventually help solve the puzzle of economic policy failures in times of crisis.

 

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Isabelle LEFORT, IRG – UMR 5600

 

Notre projet associe, en les intégrant dans un processus dynamique, les compétences de l’Institut de Recherches Géographiques (IRG-EVS 5600) et celles du laboratoire ERIC sur un domaine difficile : éclairer l’épistémologie de la géographie à partir de l’exploitation systématique d’un large corpus de textes publiés depuis 120 ans extraits de la base Persée.
Le projet proposé explore les publications numérisées depuis les premiers numéros (1892) jusqu’aux productions les plus contemporaines, en langue française (française et francophone). Il s’agit là d’un projet qui constitue le deuxième temps d’un premier projet exploratoire mené (2012-2014) sur un corpus consacré à une thématique particulière, celle du terrain chez les géographes français.

 

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Aurélie OLIVESI, ELICO - EA 4147

 

Ce projet a pour objectif de progresser dans la compréhension de la complexité et de l’instabilité des conflits de définitions sur la notion de Genre dans l’espace public en France. Nous souhaitons mettre en place un outil informatique fondé sur la méthode de la fouille d’opinion pour comprendre quels sont les points d’ "ancrage" de ce discours sur le Genre tel qu’il est présent dans l’espace public médiatique par le biais des dispositifs numériques, notamment dans les articles journalistiques et leurs commentaires, ainsi que sur les forums et les médias sociaux. Quelles sont les thématiques, les propos et les locuteurs les plus abondamment repris et cités ? Quelle est leur influence sur l’évolution du discours sur le Genre ?

 

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Olivier GANDRILLON, CGPHIMC - BM2A

 

Les décisions prises à l’échelle de la cellule résultent d’interactions complexes entre gènes et produits de gènes au sein de cette cellule. Les technologies récentes permettent d’obtenir des traces résultant du fonctionnement de ce réseau. L’inférence de réseaux de gènes est donc un problème inverse qui consiste, à partir des traces générées, à inférer la structure et la dynamique sous-jacente du réseau de gènes. C’est un problème difficile, pour lequel il n’existe pas à ce jour de solutions complètement satisfaisantes. Nous souhaitons tester dans le présent projet l’apport de nouvelles technologies de mesure des traces qui devraient, en augmentant significativement le nombre d’exemples considérés, permettre une meilleure inférence des variables dynamiques du réseau.

 

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Aude MAIGNAN, LJK - UJF

 

 

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Daniel JOST, TIMC-IMAG / UMR 5525

 

Understanding the formation of complex phenotypes from the interactions between genes and environmental cues is a major challenge of modern genetics. While traditional studies focus on the genotype-phenotype relationship as a deterministic object, recent evidence suggests that single-cell phenotypes are probabilistic genetic traits that depend on the environmental conditions and on the underlying genetic networks. In this project, we aim to map the genetic diversity observed in wild strains to changes in biological network properties, and to characterize the network responses upon diverse dynamic environments. For that purpose, we will focus on the wild intra-species variations observed in the galactose uptake pathway of the budding yeast. We will develop an interdisciplinary approach to extract molecular information from experimental data and to make quantitative predictions at the phenotypic level. Using mathematical modeling and bayesian inference, the first part of the project will produce a functional map quantifying the effect of DNA polymorphisms on the network
parameters. Using this map and stochastic numerical simulations, the second part of the project will focus on predicting and understanding gene-environment and gene-gene interactions in the context of dynamic environments. We expect this project to open a new area in quantitative genetics that will impact on our understanding of natural phenotypic adaptation in dynamic environments.