De manière générique, cette équipe est orientée mathématiques appliquées au contrôle et à l’optimisation. Les problématiques abordées en automatique sont les méthodes algébriques et fréquentielles pour le contrôle des EDO, la conception de commande retardée et à complexité réduite en l’absence de mesures instantanées, l’analyse de la synchronisation des réseaux complexes d’oscillateurs non-linéaires et le développement de stratégies d’estimation et lois de commande pour la culture de microalgues dans un système fermé PBR.
Les méthodes d’optimisation appliquées au traitement de l’image (acquisition comprimée, LASSO, etc.) et l’optimisation de forme topologique en mécanique des structures sont également des applications abordées par cette équipe.
PROJET P3δ
Il s’agit une implémentation Python de méthodes récentes pour l’analyse de la stabilité et la stabilisation de systèmes linéaires à retard exploitant le retard. Sa stratégie de contrôle est basée sur les propriétés de la distribution spectrale du système à retard.
Ce projet a été mené grâce entre autres au financement supervisé par l’ANR et faisant partie du programme Investissement d’Avenir par le projet iCODE Institute, financé par l’IDEX Paris-Saclay, deux PHC (Partenariat Huber Curien) BALATON en 2018 (No. 40502NM) et BRANCUSI en 2017 (No. 38390ZL), et un financement de Inria Saclay en 2020.
Enfin, le logiciel a été implémenté durant les stages de six brillants élèves-ingénieurs ipsaliens de l’association CYB’AIR (Association d’étudiants ipsaliens dédiée à l’acquisition et au partage de compétences et d’expérience sur des logiciels professionnels et dans le cadre de projets numériques) et un étudiant postdoctoral également brillant durant l’année 2019-2020.
Le site d’accueil du logiciel a été entièrement implémenté par l’équipe Cyb’Air dédiée à cette mission :
PROJET MACBIORÉ
Le projet « Modélisation, Analyse et Contrôle de croissance en BIOREacteurs » est un projet interdisciplinaire prévu sur la période 2018-2023 et dont l’objectif global est de comprendre, formaliser, développer des méthodes et des outils pour l’analyse et le contrôle des dynamiques complexes dans les bioprocédés. Il s’agit, de la mise en place d’un processus contrôlé de croissance de micro-organismes afin de les conduire vers leur conditions optimales de croissance et ceci de manière automatisée.
Cette initiative émanant du Laboratoire des Systèmes Complexes de l’IPSA (LSCI) fédère par son ambition plusieurs institutions, le premier partenaire étant le Bioinformatics Research Laboratory (BIRL) de Sup’Biotech (école d’ingénieurs du groupe IONIS, spécialisée dans les biotechnologies) avec lequel un accord cadre a déjà été signé. Le L2S (partenaire historique de l’IPSA) est impliqué dans la partie contrôle et fusion des données, et d’autres collaborateurs ont montré leur intérêt et sont susceptibles de rejoindre cette entreprise officiellement tels que l’équipe TIMR de l’UTC/ESCOM (méthanisation) et la chaire de Biotechnologie de CentraleSupélec (biotransformation et techniques séparatives).
L’ÉQUIPE
- Islam BOUSSAADA – PR Automatique, contrôle, mathématiques appliquées, responsable scientifique des projets P3δ et MacBioré, chercheur associé L2S-Inria/UPS, chef de l’équipe COD
- Igor CIRIL – EC Optimisation, traitement de l’image/Signal, chef du département de mathématiques appliquées
- Ali EL ATI – EC Automatique, responsable de l’enseignement de l’automatique
- Yohann TENDERO – EC Optimisation, traitement de l’image/Signal
- Karim Liviu TRABELSI – EC Mathématiques appliquées à la mécanique des structures et à l’automatique, directeur délégué à la recherche
- Amina BENARAB – 2019-… – doctorante avec L2S-Inria/CentraleSupélec en Mathématiques appliquées à l’automatique
- José de Jesus CASTILLO ZAMORA – 2018 -… – doctorant avec L2S/CentraleSupélec en Mécatronique et drones
LES LABORATOIRES
LABORATOIRE DES SYSTÈMES COMPLEXES DE L’IPSA – LSCI
Le laboratoire est dédié à l’exploration de systèmes complexes. Il s’intéresse à des problématiques théoriques telles que l’étude de l’effet induit du retard sur les dynamiques des systèmes, ainsi qu’à des problématiques appliquées telles que l’optimisation et la régulation (analyse, modélisation et contrôle) de réseaux métaboliques (culture de micro-algues en photo-bioréacteur). D’autres expériences sont à l’étude pour un déploiement prochain.