No label defined (Q3680621)
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Project in France 534
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project in France 534 |
Statements
451,897.12 Euro
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973,863.27 Euro
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46.4 percent
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31 August 2019
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UNIVERSITE LE HAVRE NORMANDIE
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76600
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Le projet MADNESS conerne le programme opérationnel FEDER/FSE-IEJ 2014-2020 en Région Haute-Normandie :Axe : Favoriser la compétitivité de la Haute-Normandie par la promotion de la recher-che, de l'innovation et de l'économmie numérique Pierre Levy dans son livre l'intelligence collective : pour une anthropologie du cyberespace paru en 1994 annonce une mutation dans les modes de communication et l'accès au savoir. Il décrit un cyberespace lieu de travail, de communication et de pensée pour les organisations humaines. Il nous offre une perspective anthropoliogique avec comme moteur l'intelligence collective. Après avoir fondé nos rapports et nos intéractions sur la spatialisation, le cyberespace nous affranchit de cette contrainte et virtualise les distances. Les objets communicants éventuellement autonomes et mobiles, l'informatique diffuse, ubiquitaire et pervasive y participent et nous permettent d'envisager des villes intelligentes ou même plus largement un "territoire intelligent" intégrant la ville, l'environnement naturel mais également le secteur de production. Les réseaux qu'ils soient réels ou virtuels, sous-tendent ces objets connectant des systèmes d'information et d'instrumentation, des réseaux de capteurs et d'information et des espaces de stockage. L'axe XTERM du GRR LMN contribue à la réflexion sur le territoire en particulier sur les aspects autour de la mobilité et ce projet MADNESS du GRR TERA-MRT vient le compléter en s'interrogeant sur la mesure, son acquisition et son traitement dans un but de fiabilisation et de maîtrise des procédés quels qu'ils soient.La multiplication des données accessibles au travers des systèmes d'information et d'instrumentation, des réseaux de capteurs et d'information et des espaces de stockage permet une meilleure compréhension des systèmes complexes, ainsi qu'une analyse plus fine de leur fonctionnement et de leurs dysfonctionnements. En particulier, en évaluant et réduisant les risques d'exploitation, ces masses de données sont utiles pour améliorer la sécurité des systèmes, des opérateurs qui les pilotent ainsi que des popu- lations qui les côtoient. Encore faut-il pouvoir modéliser puis analyser efficacement et rapidement ces informations. dans le contexte du big data, ces traitements sont devenus un véritable verrou scientifique et constituent l'enjeu principal du projet structurant le GRR TERA-MRT que nous proposons "Modélisation et 1nalyse des DonNEes pour la Sécu- rité des Systèmes Complexes (MADNESS)"Le projet est le fruit d'une collaboration étroite entre différents laboratoires de Haute-Normandie : -GREAH, Université du Havre - IRSEEM, ESIGELEC, Université de Rouen -LITIS, Université du Havre, Université de Rouen, INSA de Rouen -LMAH Université du HAVRE -LOFIMS, INSA de Rouen - LSPC, INSA de Rouen, Université de Rouen -IDEESUniversité de Rouen, Université du Havre, Université de Caen - CETAPS, université de Rouen - CORIA, Université de Rouen - LOMC, Université du Havre (French)
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Identifiers
17P03631
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