Section: Partnerships and Cooperations

Regional Initiatives

MATCHABLE project

Matchable is a startup incubated at IRA (Incubateur Régional d'Aquitaine) since Mars 2014. This startup predicts how players will behave, who is likely to spend money, who you should target with promotions/product placement, and who the developer has to pay attention to in order to prevent churners. The members of CQFD have supervised two masters internships and a postdoctoral researcher, granded by two PEPS contracts from AMIES.

Inter-LabEx project between CPU and TRAIL

The topic of the project is “Advanced statistical methods for analysis of multidimensional databases of human brain imaging”. The project focuses on the analysis of variability factors driving hemispheric specialization (HS) of the brain, a human specific character, for which a dedicated database has recently been built by GIN (Neurofunctional Imaging Group from L). GIN provides the database and pe./irabotrforms genotyping of fifty loci potentially affecting HS. The “Probability and Statistics” group (EPS) from the LabEx CPU works on the methodological developments of statistical tools to analyze these high dimensional data. Interactions between GIN and EPS allow to identify and to characterize the best variables, to perform additional analyses, and to suggest appropriate additional variables, especially in the case of the voxel being implemented. GIN is also involved in the interpretation of the statistical results generated throughout the project.

Dr Solveig Badillo has been hired as Postdoctoral researcher in may 2014 on this project for 20 months.

GIS ALBATROS, HUMO (HUman MOnitoring) project

Approche interdisciplinaire de l'évaluation de l'état cognitif de l'utilisateur. Participants: Jean-Marc André, Liliana Audin Garcia, Veronique Lespinet, Frédérique Faïta, Jérôme Sarraco, Pierrick Legrand.

Le but de ce micro-projet et de valider un protocole de recueil, traitement, et interprétation des données physiologiques pour l'évaluation de l'état de l'utilisateur. Les objectifs en sont :

• Mise en place d'un protocole de recueil de données reposant sur un des modèles théoriques classiques en psychologie cognitive (ex. modèle de la mémoire de travail, modèle attentionnel, etc.) pour servir de base à la comparaison des états cognitifs (comparaison de 2 conditions expérimentales reconnues en terme de performances cognitives).

• Mise en oeuvre d'une diversité de capteurs physiologiques conduisant au recueil de signaux variés durant les conditions expérimentales issus des protocoles de psychologie cognitive.

• Conduire une analyse statistique multivariée avec les tests existants permettant de tirer des informations quant à la structure des paramètres de monitoring.

• Discriminer les variables pertinentes : choix des signaux à retenir ; efficacité/pertinence vs diversité

• Etablir et décrire le lien éventuel de significativité entre les données physiologiques recueillies et l'état cognitif de l'utilisateur.

EMG analysis

Participants: Luis Herrera, Eric Grivel, Gregory Barrière, Marie chavent, Pierrick Legrand

L'analyse spectrale et temporelle des activités électromyographiques (EMGs, activités musculaires) occupe une place importante dans l'aide au diagnostic de pathologies sensorimotrices chez l'homme. Néanmoins, les outils actuellement utilisés en EMGs (transformée de Fourier notamment) demeurent limités et dans certains cas obsolètes pour le diagnostic différentiel de certaines pathologies. Tel est le cas par exemple de la maladie de Parkinson, du tremblement essentiel et de troubles cérébelleux qui s'accompagnent de tremblements similaires en termes de fréquence et d'amplitude. Notre projet, qui s'inscrit à la convergence de plusieurs disciplines (mathématiques, traitement du signal, neurobiologie et neurologie), vise à enrichir la quantité d'information pouvant être extraite des signaux EMGs à l'aide d'outils d'analyse à la pointe en matière de traitement du signal, avec pour objectif d'identifier des signatures EMG spécifiques de chaque pathologie et utilisables pour le diagnostic différentiel.