ERDF HN0002385 — UNIVERSITE DU HAVRE NORMANDIE — MADNESS — FONCT/INVEST (Q3680621)
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Project Q3680621 in France
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | ERDF HN0002385 — UNIVERSITE DU HAVRE NORMANDIE — MADNESS — FONCT/INVEST |
Project Q3680621 in France |
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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49°29'39.59"N, 0°7'11.75"E
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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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The MADNESS project supports the ERDF/ESF-YEI Operational Programme 2014-2020 in the Region Haute-Normandie:Axe: Promoting Upper Normandy’s competitiveness by promoting research, innovation and digital economy Pierre Levy in his book collective intelligence: for an anthropology of cyberspace published in 1994 announces a change in modes of communication and access to knowledge. It describes a cyberspace for work, communication and thinking for human organisations. It offers us an anthropoliogic perspective with collective intelligence as its engine. After basing our relationships and interactions on spatialisation, cyberspace frees us from this constraint and virtualises distances. Communication objects, possibly autonomous and mobile, diffuse, ubiquitous and pervasive informatics participate and allow us to consider smart cities or even more broadly a “smart territory” integrating the city, the natural environment but also the production sector. Real or virtual networks underlie these objects connecting information and instrumentation systems, sensor and information networks, and storage spaces. The XTERM axis of the GRR LMN contributes to the reflection in the territory in particular on the aspects of mobility and this MADNESS project of the GRR TERA-MRT complements it by questioning the measurement, acquisition and processing for the purpose of reliability and control of whatever processes.The multiplication of data accessible through information and instrumentation systems, sensor and information networks and storage spaces allows a better understanding of complex systems, as well as a more detailed analysis of their functioning and malfunctions. In particular, by assessing and reducing operational risks, these data masses are useful for improving the security of systems, of the operators that drive them and of the popu- tions that coexist with them. In the context of big data, these treatments have become a real scientific lock and constitute the main challenge of the project structuring the GRR TERA-MRT that we propose “Moding and 1nalysis of data for the Safety of Complex Systems (MADNESS)”The project is the result of close collaboration between various laboratories in 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 (English)
18 November 2021
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Das MADNESS-Projekt umfasst das operationelle Programm EFRE/ESF-JEI 2014-2020 in der Region Haute-Normandie:Axe: Förderung der Wettbewerbsfähigkeit der Haute-Normandie durch Förderung von Forschung, Innovation und digitaler Wirtschaft Pierre Levy in seinem Buch kollektive Intelligenz: für eine 1994 erschienene Cyber-Anthropologie kündigte eine Veränderung der Kommunikationswege und des Wissenszugangs an. Er beschreibt einen Cyberspace, an dem menschliche Organisationen arbeiten, kommunizieren und denken. Es bietet uns eine anthropoliogische Perspektive mit dem Motor der kollektiven Intelligenz. Nachdem wir unsere Berichte und Interessen auf die Raumfahrt gestützt haben, befreit uns der Cyberspace von dieser Zwänge und virtualisiert die Distanzen. Die möglicherweise autonomen und mobilen Kommunikationsobjekte, die diffuse, allgegenwärtige und pervasive Informatik, ermöglichen es uns, intelligente Städte oder sogar ein „intelligentes Gebiet“ zu betrachten, das die Stadt, die natürliche Umwelt, aber auch den Produktionssektor integriert. Diese Objekte, die Informations- und Instrumentierungssysteme, Sensor- und Informationsnetze und Speicherräume miteinander verbinden, stützen sich sowohl auf reale als auch auf virtuelle Netze. Die XTERM-Achse des GRR LMN trägt insbesondere zu den Aspekten der Mobilität bei, und dieses MADNESS-Projekt des GRR TERA-MRT ergänzt dieses Projekt, indem es die Messung, Erfassung und Verarbeitung mit dem Ziel der Zuverlässigkeit und Beherrschung von Prozessen jeder Art untersucht.Die Vervielfachung der über Informations- und Instrumentierungssysteme, Sensor- und Informationsnetzwerke und Speicherräume zugänglichen Daten ermöglicht ein besseres Verständnis komplexer Systeme sowie eine genauere Analyse ihrer Funktionsweise und Funktionsstörungen. Insbesondere durch die Bewertung und Verringerung des Betriebsrisikos sind diese Datenmengen nützlich, um die Sicherheit der Systeme, der Betreiber, die sie steuern, und der damit verbundenen Pop-ups zu verbessern. Im Kontext der Big Data sind diese Verarbeitungen zu einem echten wissenschaftlichen Schloss geworden und stellen die Hauptaufgabe des Projekts zur Strukturierung des GRR TERA-MRT dar, das wir vorschlagen, „Modellierung und 1nalyse der Daten für die Sicherheit der Komplexsysteme (MADNESS)“Das Projekt ist das Ergebnis einer engen Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Labors in Haute-Normandie: —GREAH, Universität Le Havre – IRSEEM, ESIGELEC, Universität Rouen -LITIS, Universität Le Havre, Universität Rouen, INSA de Rouen -LMAH Universität des HAVRE -LOFIMS, INSA de Rouen – LSPC, INSA de Rouen, Universität Rouen -IDEESUniversität Rouen, Universität Le Havre, Universität Caen – CETAPS, Universität Rouen – CORIA, Universität Rouen – LOMC, Universität von Havre (German)
1 December 2021
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Het MADNESS-project ondersteunt het operationele programma EFRO/ESF-YEI 2014-2020 in de regio Haute-Normandie:Axe: Bevordering van het concurrentievermogen van Upper Normandy door het bevorderen van onderzoek, innovatie en digitale economie Pierre Levy in zijn boek collectieve intelligentie: voor een in 1994 gepubliceerde antropologie van cyberspace kondigt een verandering aan in de communicatiewijzen en de toegang tot kennis. Het beschrijft een cyberruimte voor werk, communicatie en denken voor menselijke organisaties. Het biedt ons een antropopoliogisch perspectief met collectieve intelligentie als motor. Na onze relaties en interacties te hebben gebaseerd op ruimtelijke ordening, bevrijdt cyberspace ons van deze beperking en virtualiseert afstanden. Communicatieobjecten, mogelijk autonoom en mobiel, diffuus, alomtegenwoordig en alomtegenwoordig, nemen deel en stellen ons in staat om slimme steden te overwegen of zelfs meer in het algemeen een „slim gebied” te vormen waarin de stad, de natuurlijke omgeving, maar ook de productiesector wordt geïntegreerd. Echte of virtuele netwerken liggen ten grondslag aan deze objecten die informatie- en instrumentatiesystemen, sensor- en informatienetwerken en opslagruimten met elkaar verbinden. De XTERM-as van het GRR LMN draagt bij tot de reflectie op het grondgebied, met name over de aspecten van mobiliteit en dit MADNESS-project van de GRR TERA-MRT vult het aan door de meting, verwerving en verwerking ter discussie te stellen met het oog op betrouwbaarheid en controle van welke processen dan ook. De vermenigvuldiging van gegevens die toegankelijk zijn via informatie- en instrumentatiesystemen, sensor- en informatienetwerken en opslagruimten maakt een beter begrip van complexe systemen mogelijk, evenals een meer gedetailleerde analyse van hun werking en storingen. Met name door de beoordeling en vermindering van de operationele risico’s zijn deze gegevensmassa’s nuttig voor de verbetering van de veiligheid van de systemen, van de exploitanten die ze besturen en van de naast elkaar bestaande groepen. In de context van big data zijn deze behandelingen een echte wetenschappelijke sluis geworden en vormen zij de belangrijkste uitdaging van het project voor de structurering van de GRR TERA-MRT dat wij voorstellen „Moding and 1nalysis of data for the Safety of Complex Systems (MADNESS)”Het project is het resultaat van nauwe samenwerking tussen verschillende laboratoria in 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 (Dutch)
6 December 2021
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Identifiers
17P03631
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