France Center

Le centre France s’appuie sur une forte expertise en science de la modélisation aussi bien en mathématiques qu’en informatique pour former des cadres méthodologiques en mathématiques (contrôle optimal, agrégation de variables) et en informatique (modélisation multi-échelle, modélisation-simulation participative). Notre enjeu est de produire un ensemble de briques conceptuelles et logiciels pour favoriser la modélisation et la simulation de phénomène réel dans la participation et la transdisciplinarité.
Nous portons notamment une réflexion fondamentale sur la modélisation en embrassant, sous le couvert des systèmes multi-agents, les domaines suivants (sans être exhaustif) :
– Couplage de modèles et co-modélisation,
– Jumeau numérique et la simulation “on-line”, (Sok, C et al.)
– Simulation large échelle distribuée sur plate-forme de calcul haute performance (cluster) (Grosjean et al. 2025),
– et Simulation participative pour la sensibilisation et l’aide à la décision (Serine K 2023).

En termes d’applications, nous répondons aux problématiques de développement durable d’intérêt général en France et à l’international, notamment dans le réseau UMMISCO et ses partenaires comme :
– la gestion de la crise de Covid 19 et, plus généralement, les dynamiques d’évolution des épidémies (Cazelles et al. 2021b),
– le réaménagement urbain pour faire face aux problématiques de submersion et aux changements globaux (Projet Littosim),
– la modélisation biotique et abiotique des sols pour une agriculture durable (Monga et al. 2024),
– la modélisation des dynamiques urbaines et ses interfaces tangibles (Marrakair)

Lucas Grosjean, Alexis Drogoul, Bénédicte Herrmann, Nghi Quang Huynh, Christophe Lang, et al.. Distribution Model: Separation of Concerns to Facilitate the Distribution of Agent-Based Models. PAAMS 2025, Jun 2025, Lille, France. ⟨hal-05208954⟩
Sok, C., Herzog, R., & Grignard, A. Towards an Energy Twin: Simulating Global Warming Potential in Hamburg’s Building Stock.
Serigne Kosso Sene. Du modèle à l’aide à la décision par la modélisation: application à l’irrigation déficitaire des végétaux en ville, contexte France et Sénégal. Modélisation et simulation. Sorbonne Université, 2023. Français. ⟨NNT: 2023SORUS579⟩. ⟨tel-04496124⟩

Le centre France s’appuie aussi sur une forte expertise méthodologique en apprentissage machine en général et en apprentissage profond en particulier. Nos enjeux sont de développer de nouvelles approches en IA capables de traiter et d’interpréter une grande diversité de données pour répondre à diverses questions de recherche d’ordre méthodologique. Notre expertise s’étend à une gamme variée de techniques avancées comme l’apprentissage supervisé (Prifti et al. 2020), l’apprentissage non supervisé (Affeldt et al. 2016) ou l’apprentissage auto-supervisé et soulève un questionnement de premier ordre sur:
les architectures (e.g. l’extension d’architecture de transformers à des données multi-instances),
les performances (e.g. l’augmentation de la taille des données), de robustesse des modèles (e.g. résistance aux attaques des classeurs),
l’interprétabilité des modèles (e.g. apprentissage de modèles sparses (Prifti et al. 2020) ou approches par occlusion),
Nos recherches trouvent leurs applications dans une variété de domaines critiques, portant sur
la santé notamment pour l’analyse de données tabulaires et textuelles (projets DeepIntegrOmics ou DeepECG4U, Prifti et al. 2021),
la biodiversité (eCOL+, MetaPLantcode (Ariouat et al. 2023) ou AIME), et
le calcul scientifique distribué.

Nous avons constaté, au Sud, un manque de données, notamment, dans les domaines de la qualité de l’air, et de l’irrigation qui est la conséquence d’un manque d’instrumentation adaptée au contexte du Sud.

Les capteurs QameleO et Waou se destinent justement à la mesure de la qualité de l’air et à l’optimisation de l’irrigation. Ils ont été conçus dans une dynamique participative où les capteurs deviennent non seulement des instruments scientifiques de bien commun (sous licence Cern OHL V3, GPL3 et Creative common), ils sont aussi des outils de sensibilisation aux problématiques du développement durable. Ainsi, autant QaméléO a été imaginé au Cofab-in-Bondy, autant il est aujourd’hui construit et déployé par les FabLab partenaires comme le Blolab ou le Cofab-in-Dakar dans plusieurs pays dont : le Bénin, le Congo, le Ghana, Madagascar, Côte d’Ivoire et le Sénégal. Ces travaux assurent une recherche engagée sur le terrain, en étroite collaboration avec les acteurs locaux, financée par différents guichets (POPSU, ANR, collectivités, FID, BPIFrance…), ou via des partenariats industriels. Par la maîtrise complète de l’acquisition de données, le centre France souhaite réaliser des recherches allant au-delà de la simple mesure : riche des compétences interdisciplinaires de ses chercheurs, il pourra en effet couvrir tout le spectre depuis la donnée brute jusqu’à l’aide à la décision, tout en restant en interaction constante avec toutes les parties prenantes. Cette dynamique permettra également d’envisager des collaborations riches avec des entités comme le FabLab de Sorbonne Université.

The France Center has extensive experience in participatory and citizen science, notably since 2017 with the development of the Littosim platform, which has led to significant expertise in serious games based on simulation for negotiation, mediation, awareness, and decision support in the sustainable management of socio-ecosystems. Applying this expertise across projects requires changes in how research is organized and conducted. Indeed, interactions between researchers and stakeholders (NGOs, citizens, associations, companies, policymakers, etc.) are often shaped by top-down institutional processes rather than research needs. New collaboration mechanisms are therefore needed to strengthen the links between scientific understanding, policy-making, and environmental management. It is essential to develop programs where young people, researchers, experts, decision-makers, associations, economic actors, and all relevant stakeholders work together in physical or virtual “third places” to address sustainability issues from multiple perspectives, using computational models and innovative tools (tangible models, virtual reality, new interfaces, etc.) to explore and compare development scenarios. Within the France Center, we aim to continue supporting such transdisciplinary research. This requires dedicated spaces (Living Labs, etc.), supporting tools, research on co-production practices, and new collaborations. As mentioned, the center will strengthen its collaboration with the Learning Planet Institute (LPI) to initiate joint projects within the unit’s major research programs, both in France and in the Global South.