Découvrez le centre, ses activités de transfert et de recherche.

1. Centre Inria Bordeaux _ Sud-Ouest

2. La science et les Hommes chez Inria
Inria, institut national de recherche dédié au numérique, promeut
« l’excellence scientifique au service du transfert technologique et
de la société ».
Inria emploie 2700 collaborateurs issus des meilleures universités mondiales,
qui relèvent les défis des sciences informatiques et mathématiques. Inria
est organisé en « équipes-projets » qui rassemblent des chercheurs aux
compétences complémentaires autour d’un projet scientifique focalisé.
Ce modèle ouvert et agile lui permet d’explorer des voies originales avec ses
partenaires industriels et académiques. Inria répond ainsi aux enjeux pluri-
disciplinaires et applicatifs de la transition numérique.
À l’origine de nombreuses innovations créatrices de valeur et d’emplois, Inria
transfère vers les entreprises (start-up, PME et grands groupes) ses résultats
et ses compétences, dans des domaines tels que la santé, les transports,
l’énergie, la communication, la sécurité et la protection de la vie privée, la ville
intelligente, l’usine du futur…
173équipes-projets
1 300 doctorants
120start-up créées
229,5 M€ budget initial 2015
2 700
collaborateurs
4500 publications de référence
1 200 doctorants
nationalités
représentées87

3. Inria dans le grand Sud-Ouest
Le Centre de Recherche Inria Bordeaux – Sud-Ouest a été créé en
2008. Il est implanté sur les campus universitaires bordelais et
palois. Il mène, avec ses partenaires académiques et industriels, une
activité de recherche en sciences et technologies du numérique
(Informatique, Mathématiques).
Les recherches des équipes du centre portent sur quatre axes :
• Modélisation, calcul intensif et architectures parallèles
• Gestion des incertitudes et optimisation
• Modélisation et simulation pour la santé et la biologie
• Humain et numérique : interaction et visualisation
Les équipes contribuent à la résolution des questions fondamentales posées par
la modélisation informatique et mathématique, la programmation des systèmes
complexes et distribués et les interactions entre les différents acteurs tant
humains qu’artificiels.
Au delà d’avancées scientifiques de premier plan reconnues au meilleur
niveau international, les équipes du Centre Inria Bordeaux – Sud-Ouest contri-
buent aux innovations qui seront demain au cœur de notre quotidien. À titre
d’exemple, nous pouvons citer la programmation sûre de machines réunissant
des milliers de cœurs de calcul, la conception d’applications et de logiciels pour
l’ingénierie pétrolière, la visualisation et manipulation en 3D ou 4D d’objets
complexes, la conception et la programmation de robots, la prévision de
l’évolution de maladies ou encore la participation aux avancées en
bioinformatique…
« Des résultats scientifiques de tout premier plan et de très belles
applications émergent de nos équipes qui sont reconnues et impli-
quées au meilleur niveau international… Inria Bordeaux - Sud-Ouest
souhaite contribuer à faire de l’Aquitaine un pôle scientifique à forte
visibilité dans le domaine des sciences du numérique. »
Monique Thonnat, Directrice du Centre de Recherche Inria Bordeaux _ Sud-Ouest

4. Associé à des partenaires de renom
La stratégie de développement scientifique du Centre vise à
favoriser l’émergence de nouveaux sujets ambitieux. Pour maximiser
l’impact des recherches menées, ils sont montés en partenariat avec les
acteurs académiques locaux ou internationaux à la pointe d’autres dis-
ciplines.
> Établissements public à caractère scientifique et technologique (EPST)
CNRS, INRA, INSERM
> Universités
Université de Bordeaux, Université de Pau et des Pays de l’Adour
> Écoles
Bordeaux INP, Ensta Paris-Tech, Institut d’Optique Graduate School
> Laboratoires
IMB (UMR 5251), IMN (UMR 5293), LaBRI (UMR 5800), LMAP (UMR 5142), LP2N
(UMR 5298)
> Instituts
Institut Bergonié (U916), Institut Hospitalo-Universitaire (IHU) LYRIC, ISPED
(U897)
> Centre hospitalier
CHU - Hôpitaux de Bordeaux
> Regroupements de recherche thématique :
Bordeaux Neurocampus, Labex BRAIN et CPU (Cluster d’excellence de l’Idex
Université de Bordeaux)
> Collaborations bilatérales internationales (équipes associées)
Stanford University, University of Colorado Boulder, Universidade de São Paulo,
Université Tunis El-Manar, University Mohammed V Agdal Maroc, University of
Colorado Denver, Columbia University New York, Indian Institute of Technology
Roorkee

5. Faciliter les partenariats
et les projets d’innovation
Une part importante des recherches menées aujourd’hui au sein du
Centre a pour vocation de répondre aux besoins technologiques des
entreprises. Grâce au soutien de la région Aquitaine, un dialogue per-
manent est entretenu avec les acteurs socio-économiques du grand
Sud-Ouest.
À ce jour, le Centre a noué plus d’une dizaine de partenariats avec des PME et de
grands groupes industriels. Le Centre maintient par ailleurs des relations étroites
avec le CEA-CESTA dans le cadre de projets de recherche menés autour du Laser
Méga-Joule, le plus puissant du monde.
Le Centre tisse également des liens forts avec un réseau de partenaires régionaux
parmi lesquels se trouvent les pôles de compétitivités, les agences de l’innovation
ou encore les associations thématiques.

6. Modélisation, calcul intensif
et architectures parallèles
La particularité de cet axe est certainement le continuum
existant entre les travaux menés en mathématiques appliquées
et les recherches informatiques pour le calcul intensif. Concrè-
tement, les équipes conçoivent et développent des méthodes
originales de modélisation et de simulation ou de calcul haute
performance et produisent des logiciels pouvant répondre à des
besoins industriels.
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7. é q u i p e
SIMULATION AGILE EN AÉRODYNAMIQUE
INTERNE ET COMPARAISON AVEC L’EXPÉRIENCE
Ce projet vise à développer des outils adaptés pour étudier les écoulements
turbulents souvent rencontrés en aérodynamique interne tels que dans les
chambres de combustion aéronautiques ou les circuits de refroidissement d’une
centrale thermique. L’originalité du projet tient dans le dialogue permanent
et l’unité de lieu entre les activités de modélisation physique, de simulation et
d’expérimentation.
Aérodynamique interne • Calcul haute performance • Dynamique des fluides
Éléments finis • Expérimentation • Méthodes numériques
Modélisation de la turbulence • Simulation numérique • Solveurs parallèles
MAVERIC : banc d’essai pour l’étude d’écoulements turbulents avec transfert pariétal de masse

8. é q u i p e
MODÈLES DISCRETS ADAPTATIFS CERTIFIÉS
POUR SIMULATIONS D’ÉCOULEMENTS COMPLEXES
AVEC INTERFACES
Des équations aux dérivées partielles à la simulation numérique certifiée, cette
équipe a pour but de proposer une méthodologie innovante pour développer et
certifier des modèles numériques adaptatifs pour écoulements compressibles et
incompressibles avec des fronts en mouvement.
Méthodes numériques • Adaptation de maillage • Quantification des incertitudes
Mécanique des fluides • Calcul haute performance
Simulation de l’inondation d’une plage à bathymétrie complexe par un tsunami

9. é q u i p e
ALGORITHMES PARALLÈLES HAUTEMENT SCALABLES
POUR LES SIMULATIONS NUMÉRIQUES FRONTIÈRES
L’objectif est de contribuer à la conception et l’implantation de méthodes
numériques, et des outils algorithmiques associés, pour résoudre des problèmes
scientifiques complexes de très grandes tailles sur les futures machines exascale.
Cela nécessite un véritable passage à l’échelle des méthodes afin d’utiliser
efficacement un très grand nombre de cœurs de calcul potentiellement
hétérogènes.
Calcul haute performance et simulations frontières • Algorithmique
Algèbre linéaire • Méthode des multipôles rapide • Couplage de codes
Physique des matériaux
Modélisation, simulation et calcul intensif

10. é q u i p e
THÉORIE ALGORITHMIQUE DES NOMBRES RAPIDE
ET FLEXIBLE
La théorie algorithmique des nombres remontant à l’aube des mathématiques, se
modernise avec l’arrivée d’ordinateurs de plus en plus puissants. L’équipe couvre
toute la chaîne allant de la conception et l’analyse d’algorithmes aux applications
en passant par des implantations optimisées.
Théorie algorithmique des nombres • Corps de nombres • Corps de fonctions
Courbes algébriques • Cryptologie
Chercheurs de l’équipe Lfant

11. é q u i p e
MODÉLISATION AVANCÉE EN GÉOPHYSIQUE 3D
Le principal objectif de l’équipe est d’appliquer les progrès récents du calcul scien-
tifique 3D haute-résolution à divers domaines de la géophysique et en particulier
la propagation d’ondes. Il s’agit d’abord de développer des modèles suffisamment
sophistiqués pour prendre en compte la complexité de la physique des phéno-
mènes considérés. On applique ensuite ces modèles à des cas concrets ce qui
implique la résolution de grands systèmes et par conséquent le développement
de méthodes numériques sophistiquées.
Ondes • Méthodes numériques • Problème inverse • Géophysique
Calcul haute performance • Eléments finis • Modèles multi-échelles
Simulation de la propagation d’ondes sismiques dans un sous-sol

12. é q u i p e
MODÉLISATION NUMÉRIQUE POUR
LA PHYSIQUE DES MILIEUX CONTINUS
ET SES INTERACTIONS
L’objectif de l’équipe est de mettre en œuvre de nouveaux modèles numériques
sur les infrastructures de calcul intensif et de les rendre disponibles pour répondre
à des besoins industriels réels. Cela passe par le développement de deux cataly-
seurs fondamentaux : les modèles d’ordre réduit et les méthodes numériques sur
grille cartésienne. Grâce à cela, il sera possible de transférer la complexité de la
mise en œuvre des ingénieurs aux ordinateurs en fournissant rapidement et en
ligne des modèles numériques pour la conception et le contrôle.
Modélisation numérique • Calcul scientifique • Dynamique des fluides
Interactions fluide-structure
Modèle numérique d’un système inertiel de convertion
d’énergie des vagues : interaction air-eau-corps flottants avec
retro-actions du système inertiel

13. é q u i p e
OPTIMISATION STATIQUE, MÉTHODES D’EXÉCUTION
L’accroissement du parallélisme et de l’hétérogénéité pose de nombreux défis
en terme de programmation parallèle, d’optimisation de code et de supports
d’exécution. Parmi ces défis, un certain nombre est particulièrement difficile à
résoudre avec uniquement une approche statique (à la compilation) ou dynamique
(à l’exécution). Ces sujets sont au cœur du travail de l’équipe. Cela recouvre des
enjeux en terme de productivité des programmeurs, de passage à l’échelle et
d’efficacité des codes parallèles.
Langages parallèles de programmation • Compilateurs et supports d’exécution
Programmation hétérogène • Calcul haute performance • Adaptabilité
Passage à l’échelle
Chercheur de l’équipe Storm

14. é q u i p e
GESTION DES DONNÉES SUIVANT LA TOPOLOGIE
DES PLATEFORMES, À L’ÉCHELLE DU SYSTÈME
POUR LE CALCUL HAUTE PERFORMANCE
Le défi pour l’équipe consiste à trouver un moyen de connaître les besoins des
applications (mémoire, calcul, stockage, réseau) afin d’optimiser l’exécution de
celles-ci de manière coordonnée et à l’échelle complète de la plate-forme.
Calcul haute performance • Passage à l’échelle • Topologie • Données • Localité
Plateforme • Gestion des données • Maillage
Matrice de communication pour le placement de calculs intensifs

15. Gestion des incertitudes
et optimisation
Le développement de méthodes stochastiques et déterministes
pour la modélisation, l’optimisation et la gestion des incertitudes
est au cœur de l’activité scientifique de cet axe de recherche.
Les besoins applicatifs couvrent des domaines très variés :
analyse de signaux cardiaques, contrôle de trajectoire,
ordonnancement de tâches, imagerie satellitaire, fiabilité de
systèmes industriels, analyse d’événements rares… Les équipes
apportent des solutions originales pour comprendre, prévoir
et gérer de tels systèmes dans le contexte de partenariats
industriels ou académiques.
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16. é q u i p e
CONTRÔLE DE QUALITÉ ET FIABILITÉ DYNAMIQUE
Ce projet scientifique porte principalement sur le développement de méthodes
statistiques et probabilistes pour la modélisation, l’analyse et l’optimisation de
systèmes complexes.
Modélisation paramétrique et semi-paramétrique • Analyse de données
multivariées • Réduction de dimension • Chaîne de Markov • Processus markovien
déterministes par morceaux • Processus décisionnels markoviens • Contrôle optimal
stochastique • Réseau • File d’attente
Contrôle optimal d’un sous-marin

17. é q u i p e
GÉOMÉTRIE ET STATISTIQUES DANS
LES DONNÉES D’ACQUISITION
L’équipe développe des méthodes pour étudier des signaux complexes aux
propriétés multi-échelles (signaux cardiaques, données satellitaires et en sciences
de l’univers, signal « parole »). Issues des idées provenant de l’étude des milieux
désordonnés en Physique Statistique, ces méthodes permettent une analyse
fine de la complexité dans les signaux naturels et ouvrent la voie à de nouvelles
approches pour l’étude de ces signaux.
Traitement du signal • Méthodes non-linéaires • Systèmes complexes • Turbulence
Méthodes multi-échelles • Complexité • Invariance d’échelle • Signaux complexes
Analyse du signal parole • Optique adaptative
Études de signaux complexes : mouvements océaniques et cœur

18. é q u i p e
REFORMULATIONS ET ALGORITHMES
POUR L’OPTIMISATION COMBINATOIRE
L’équipe développe des approches efficaces pour l’optimisation combinatoire
en tablant sur des formulations de qualité, formulations étendues et approches
de décomposition. En partenariat avec des industriels, elle travaille sur des
applications complexes en logistique (problèmes de tournées), en planification de
la production et ordonnancement des tâches, conception et gestion des réseaux
et des horaires, et sur des problèmes de découpe et de placement.
Recherche opérationnelle • Optimisation combinatoire • Graphes • Decomposition
Branch-and-price • Branch-and-cut • Heuristiques
Checheurs de l’équipe Realopt

19. Modélisation et simulation
pour la santé et la biologie
Les équipes de cet axe effectuent des recherches en mathé-
matiques appliquées ou en informatique pour la modélisa-
tion biologique ou médicale. Grâce à des partenariats forts
avec d’autres acteurs de la recherche, de la clinique et de
l’enseignement, des résultats importants voient déjà le jour sur
des sujets variés tels que la compréhension des maladies neuro-
dégénératives, l’épidémiologie, l’électrophysiologie cardiaque ou
encore l’oncologie.
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20. é q u i p e
MODÉLISATION ET CALCULS
POUR L’ÉLECTROPHYSIOLOGIE CARDIAQUE
L’équipe développe de nouveaux modèles et des méthodes numériques pour
simuler l’électrophysiologie cardiaque, de l’échelle cellulaire à l’échelle de l’indi-
vidu. Ces problèmes sont motivés par la volonté d’améliorer la compréhension et
le traitement des arythmies cardiaques ainsi que la valeur informative des signaux
électriques disponibles.
Modèles multi-échelles • Méthodes numériques • Problèmes inverses
Calcul scientifique • Calcul haute performance • Ingénierie biomédicale
Chercheurs de l’équipe de recherche CARMEN

21. é q u i p e
APPROCHE SYSTÉMIQUE
DE LA MODÉLISATION DU CERVEAU
Aux frontières des neurosciences intégratives et computationnelles, l’équipe
propose de modéliser le cerveau comme un système de mémoires actives en
synergie et en interaction avec les mondes interne et externe et de le simuler
comme un tout et en situation.
Neurosciences computationnelles • Apprentissage automatique
Robotique autonome • Prise de décision • Mémoire • Systèmes adaptatifs
Chercheurs de l’équipe de recherche MNEMOSYNE

22. é q u i p e
MODÉLISATION MATHÉMATIQUE POUR L’ONCOLOGIE
Cette équipe développe des modèles numériques basés sur les données en
oncologie afin d’apporter une aide à la décision aux cliniciens et/ou aux biolo-
gistes. La problématique de la modélisation de la croissance tumorale à partir
des données est abordée selon trois axes : des modèles personnalisés à partir de
l’imagerie médicale en vue d’applications cliniques ; des modélisations bio-phy-
siques en vue des thérapies ; et enfin des modèles pour les études pré-cliniques.
Calcul scientifique • Modélisation • Modèles multi-échelles
Biologie computationnelle
Modélisation en oncologie

23. é q u i p e
STRUCTURES DE DIVERSITÉ
ET RÉSEAUX DE FONCTION
L’étude de la biologie associe des études de formes (la diversité) et des modéli-
sations de processus (fonctionnels ou évolutifs). Pleiade répond au double défi
de la mesure rapide et pertinente de dissimilarités entre objets biologiques et de
l’exploration des relations entre la diversité des traits et la diversité de fonctions, à
plusieurs échelles. L’équipe développe des algorithmes, des modèles et des cadres
logiciels pour des applications en écologie, évolution et biotechnologie.
Reconnaissance de formes • Modélisation • E-Science • NGS • Biodiversité
Biotechnologie
Checheurs de l’équipe Pleiade

24. é q u i p e
STATISTIQUES EN BIOLOGIE DES SYSTÈMES
ET MÉDECINE TRANSLATIONNELLE
Cette équipe se consacre à l’élaboration de méthodes statistiques pour l’analyse
intégrative des données de la médecine et de la biologie. Grâce aux progrès tech-
niques, la recherche clinique et biologique génère des quantités très importantes
de données. Le défi consiste à analyser ces « big data » en utilisant des méthodes
statistiques pour apporter des réponses appropriées aux questions posées par les
cliniciens et les biologistes, en particulier en immunologie.
Statistiques • Biologie des systèmes • Modélisation stochastique
Apprentissage statistique • Épidémiologie • Big Data • Immunologie
Maladies infectieuses
La transmission du VIH-1 de cellule à cellule

25. Humain et numérique :
interaction et visualisation
La particularité de cet axe est la prise en compte de l’humain et
de ses interactions avec le numérique. Des travaux en synthèse
d’images jusqu’à l’interaction humain-machine, les équipes
travaillent, entre autres, en robotique, en instrumentation
hybride optique et numérique et sur les interfaces intelligentes
pour l’assistance aux personnes. Ces sujets répondent à de
fortes demandes sociétales, et les résultats issus des travaux
de recherche prennent notamment vie dans des start-up ou en
coopération avec des PME.
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26. é q u i p e
INTERACTIONS, EXPLORATION ET APPRENTISSAGE EN
ROBOTIQUE DÉVELOPPEMENTALE ET SOCIALE
L’équipe étudie les mécanismes qui permettent aux robots et aux humains
d’acquérir par apprentissage autonome et cumulatif de nouvelles compétences
sur de longues périodes. Cela concerne aussi bien les mécanismes d’auto-
apprentissages exploratoires que ceux issus de l’interaction avec des pairs dans
l’acquisition de compétences sensorimoteurs et sociales. Le projet étudie aussi
comment ces modèles et ces technologies peuvent constituer de nouveaux outils
numériques pour l’éducation.
Robotique développementale et sociale • Cognition située et incarnée • Exploration
Apprentissage • Motivations intrinsèques • Interactions humain-robot naturelles
Education
Apprentissage de la marche par Poppy, robot humanoïde bio-inspiré

27. é q u i p e
ABOLIR LES FRONTIÈRES ENTRE LUMIÈRE,
FORME ET MATIÈRE
Le projet étudie les interactions entre lumière, forme et matière, afin de parvenir à
de nouvelles représentations de l’apparence. Il prend aussi en compte les échanges
du monde réel au monde virtuel (acquisition) et du monde numérique à l’observa-
teur final (restitution). Les représentations, algorithmes et systèmes combinant
optique et informatique issus du projet permettront un contrôle direct de l’appa-
rence. Grâce à des échanges efficaces entre le monde réel et le monde numérique
3D, de nouveaux usages (scientifiques, artistiques, industriels) naîtront.
Infographie • Modélisation 3D • Modélisation géométrique • Rendu
Réalité augmentée • Réalité virtuelle
Reconstruction 3D de la statue d’un colosse du phare d’Alexandrie

28. é q u i p e
APPROCHE LANGAGE POUR L’ORCHESTRATION
D’OBJETS COMMUNICANTS
Une multitude d’objets communicants équipent des espaces devenus
numériques. Les défis scientifiques consistent à concevoir des langages et des
outils dédiés au développement d’applications pour ces espaces, en assurant leur
fiabilité et leur sécurité. L’équipe a développé en particulier des applications pour
l’assistance cognitive des personnes en perte d’autonomie.
Langages de programmation • Vérification • Génie logiciel • Informatique pervasive
Technologies d’assistance • Interaction homme-machine • Sciences cognitives
Appartement expérimental et plateforme d’applications dédiée à l’assistance à la personne

29. é q u i p e
INTERACTION « POPULAIRE »
Cette équipe explore de nouvelles approches qui favorisent une interaction riche
avec le monde numérique au travers d’interfaces engageantes et motivantes. La
finalité est de stimuler la création, l’apprentissage ou le divertissement. Pour cela,
l’équipe concentre ses travaux sur le design, le développement et l’évaluation de
nouvelles méthodes d’interaction (3D) « populaires », principalement à destina-
tion du grand public.
Interaction Homme-Machine • Interaction 3D • Réalité virtuelle • Réalité augmentée
Interaction tangible • Interfaces cerveau-ordinateur • Signaux physiologiques
Sciences cognitives
Visualisation collaborative d’états mentaux à base de réalité augmentée spatiale et d’interaction tangible

30. é q u i p e
MODÈLES POUR LA PROGRAMMATION STRUCTURÉE
DE L’ESPACE ET DU TEMPS
L’interaction entre art, science et technique est une constante de l’histoire
de l’humanité. Le développement des technologies du numérique a servi de
catalyseur à cette interaction. Le projet vise à développer les concepts, les
méthodes et les usages qui permettront de simplifier la synchronisation, la
coordination et l’orchestration des outils d’analyse et de synthèse temps réel
dédiés à la conception d’environnements multimédias interactifs complexes.
Musique computationnelle • Modélisation algébrique • Programmation structurée
Représentation géométrique de séquences polyrythmiques