Étude des effets cognitifs et physiologiques de la prise de retraite

L’augmentation de l’espérance de vie et le recul de l’âge moyen de départ à la retraite font que le temps passé à la retraite est plus important qu’auparavant. La prise de retraite pourrait accélérer le déclin cognitif associé au vieillissement. Or, un mode de vie caractérisé par une activité physique élevée et un faible niveau […]

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Genre et migration : portraits de l’émergence des renégociations militantes en temps de crise sanitaire au Chiapas

J’explore dans ma recherche les différentes formes de solidarités et soins dans la ville de San Cristobal de las Casas ( Mexique). L’idée est de produire une analyse des modalités et des réseaux d’appui entre femmes, en incluant des espaces d’hébergement, (refuges ou espaces d’accueil) dans la région sud du Mexique. Cette région est une […]

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Caractérisation du rôle de la famille des prokinéticines dans le contrôle de la chorioamniotite et dans les conséquences neurodéveloppementales néonatales.

La chorioamniotite, infection ascendante de la grossesse est une cause majeure de prématurité et de paralysie cérébrale chez les enfants prématurés. Le laboratoire du Pr Sébire (Research Institute of McGill University Health Center, Montréal) a mis au point un modèle de rates gestantes présentant une chorioamniotite induite par du streptocoque du groupe B. Au cours […]

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Caractérisation non destructive des enrobés bitumineux

Les enrobés bitumineux sont majoritairement utilisés pour revêtir les structures de chaussée. La caractérisation de leur comportement thermomécanique est donc essentielle pour comprendre leur fonctionnement sous charge et dimensionner correctement les structures neuves ou qui doivent être réhabilitées. À l’heure actuelle, la majorité des essais qui permettent de caractériser ces matériaux en laboratoire nécessite des […]

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Novel rhamnolipids for a sustainable bioeconomy

Today’s society faces several challenges in implementing and enforcing environmental protection for future generations. In this respect, supplementation of petro-based chemicals by bio-based ones is of special importance to reduce the consumption of crude oil. Among such measures, chemical surfactants can be replaced by biosurfactants, e.g. rhamnolipids which are produced via fermentation from renewable resources […]

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Carbon coating to improve Titanium and Aluminum powder properties for LPBF application

Aluminum and titanium components fabricated via laser powder bed fusion (LPBF) process have gained industry interest, especially for automotive and aerospace applications, due to their enhanced lightweight and mechanical properties. For a higher part quality and surface resolution, the use of fine powders is desired for the LPBF process. However, the poor flowability of fine […]

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Attack Detection for 5G Networks using AI/ML

The roadmap for 5G networks is already taking shape due to several industrial and academic research efforts. 5G networks are expected to support more diversified services, which should create exciting business opportunities in many vertical sectors. Achieving this requires improving the technologies behind the evolution of 5G and leveraging machine learning (ML)/artificial intelligence (AI) techniques […]

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Making AI Ready for Safety-Critical Applications

This project is a collaborative endeavor of researchers (6 supervisors, 3 PhD students and one postdoctoral fellow) which will be either members or visitors of the incoming “International Laboratory on Learning Systems” (ILLS) of the CNRS (starting in early 2022) with Université Paris-Saclay, McGill University and École de technologie supérieure (ETS). We will develop rigorous […]

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AI based technology adoption in circular economics

This project is a cross-disciplinary study of econometrics and machine learning (ML) models applied to the decision making modelling in industry. The problematic arises from the lack of tools supporting the transition to circular economics model and the need to identify the key factors to influence this transition. The project aims to explore the key […]

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Analyse de données métabolomiques et lipidomiques de patients avec insuffisance cardiaque

La métabolomique est une science prometteuse pour identifier de nouveaux marqueurs biologiques associés à l’insuffisance cardiaque à fraction d’éjection préservée (HFpEF), afin d’améliorer son diagnostic et son traitement. Notre projet vise l’utilisation de méthodes de bioinformatiques et d’intelligence artificielle pour l’analyse de données métabolomiques et lipidomiques de patients HFpEF, précédemment générées et prétraitées dans nos […]

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Using machine learning to explain the fitness landscape of an enzyme involved in antibiotic resistance

An organism’s genome contains the information necessary for its development. Part of this information is used as “instructions” for cells to synthesize molecules called proteins, which perform most of the cell’s functions. However, over time, changes to the genomic information can occur. These changes (mutations) can have all kinds of effects: some might cause diseases, […]

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