évènements / actualités

Dans le cadre de Mai en gris, le mois de sensibilisation aux tumeurs cérébrales, le laboratoire de recherche CRAN a présenté au grand public ses travaux sur le cancer du cerveau à travers un théâtre-débat original joué par la Compagnie Impavide Il ne faut pas confondre la radiothérapie avec un coucher de soleil. Mai en gris : une mobilisation pour sensibiliser aux tumeurs cérébrales Pendant le mois de mai, deux représentations de la pièce de théâtre Il ne faut pas confondre la radiothérapie avec un coucher de soleil ont réuni le public à Reims puis à Vandœuvre-lès-Nancy les 27 et 30 mai. Un rendez-vous original mêlant émotion, humour et médiation scientifique. Sur scène, trois jeunes comédiens de la Compagnie Impavide donnent vie à une histoire profondément humaine. Celle d’un couple confronté à l’annonce d’une tumeur cérébrale et au bouleversement dans son quotidien. À leurs côtés, un médecin au caractère singulier accompagne le récit, apportant explications et éclairages sur les traitements actuels et les avancées de la recherche. La science au théâtre Cette création est née de la rencontre entre le monde de la recherche et celui du spectacle vivant. La pièce a été co-écrite par Amélie Aubertin, de la Compagnie Impavide et Joël Daouk, ingénieur de recherche au CNRS au sein du laboratoire CRAN. Elle s’inscrit pleinement dans la transmission des connaissances et découvertes scientifiques vers la société portée par le CNRS : partager les résultats de la recherche avec le plus grand nombre, favoriser le dialogue entre scientifiques et citoyens et rendre les questions de société et de santé publique plus compréhensibles. Loin d’une conférence classique, le spectacle a choisi la voie du théâtre-débat pour rendre accessible des notions parfois complexes. Du diagnostic aux thérapies innovantes par rayonnements, les spectateurs ont découvert les enjeux de la lutte contre le glioblastome, l’une des formes les plus agressives de cancer du cerveau en suivant les parcours de vie d’Andrea – la patiente – et de Gabriel, mari qui devient brusquement aidant. « La place des aidants m’a toujours paru essentielle car ils sont trop souvent oubliés », précise Amélie Aubertin.   Les scientifiques à la rencontre du public  À Reims comme à Vandœuvre, le public a répondu présent à cette proposition culturelle et scientifique singulière. Les échanges à l’issue des représentations ont constitué un temps fort de ces rendez-vous, réunissant les spectateurs autour de chercheurs et cliniciens locaux, ainsi que de représentants de l’association Plus cérébrale que nous, tumeur !Cette rencontre entre science, médecine, monde associatif et grand public a illustré pleinement l’ambition de Mai en Gris: favoriser le partage des connaissances et renforcer le lien entre la recherche et la société. « Une part importante des financements de la recherche vient des associations et il était temps de rendre compte des travaux qui ont pu être réalisés grâce à elles », explique Joël Daouk.   Une pièce de théâtre singulière riche en émotions Le texte, toujours juste, et la mise en scène soignée ont su trouver le juste équilibre pour traiter de ce sujet grave avec sensibilité et humour. La pièce apporte un espoir et une respiration bienvenues à toutes les personnes concernées, de près ou de loin, par la maladie. Une manière de rappeler que derrière les avancées scientifiques se trouvent avant tout des parcours de vie, des familles et des patients confrontés à cette épreuve.  Avec cette initiative, le laboratoire CRAN a démontré qu’il est possible de faire sortir la science des laboratoires pour la porter au cœur de la cité, là où la rencontre avec le public prend tout son sens. Télécharger le communiqué de presse

La fiabilité et la sécurité des véhicules connectés et autonomes dépendent fortement de leur capacité à connaître en temps réel leur état dynamique : position, vitesse, accélération, forces, ou encore état des véhicules voisins. Cependant, l'utilisation de capteurs très précis reste souvent coûteuse, et les véhicules restent exposés à des défauts de capteurs ainsi qu'à des cyberattaques sur les communications V2V/V2I. Pour répondre à ces défis, cette thèse propose un cadre de capteur logiciel résilient, basé sur la redondance analytique. L'idée est d'exploiter des modèles mathématiques, enrichis par des réseaux de neurones neuro-adaptatifs, afin d'estimer les informations critiques même lorsque certaines mesures sont manquantes, bruitées ou compromises. Les contributions principales portent sur trois axes. Premièrement, des observateurs sont développés pour détecter et reconstruire des cyberattaques dans les systèmes de conduite coopérative, notamment les injections de fausses données, les pertes de paquets et les retards de communication. Deuxièmement, un cadre d'estimation distribuée est proposé pour les problématiques de peloton et de suivi de véhicules, avec un mécanisme de confiance permettant de filtrer les informations non fiables. Troisièmement, les observateurs hybrides neuronaux sont appliqués à l'estimation des forces inconnues et des dynamiques complexes du véhicule, en particulier pour des enjeux de sécurité comme la prévention du renversement. Enfin, un prototype de carte électronique embarquée est développé afin de préparer le déploiement futur de ces algorithmes sur des véhicules réels. L'objectif global est de proposer une solution robuste, économique et évolutive pour améliorer la sûreté et l'autonomie des véhicules de nouvelle génération.

Paul Catala est Maître de conférences en traitement du signal et de l’image à l'Université de Lorraine, rattaché au laboratoire CRAN.   Paul obtient son diplôme d’ingénieur de Télécom Paris en 2016. Il se spécialise dans cette école en traitement des signaux et des images, et intègre en 2015 le Master 2 recherche « Mathématiques, Vision, Apprentissage » de l’école normale supérieure de Cachan (aujourd’hui ENS Paris-Saclay). De 2016 à 2020, il effectue une thèse de doctorat à l’école normale supérieure sous la direction de Vincent Duval et Gabriel Peyré, pendant laquelle il travaille sur le développement de nouvelles approches numériques pour la résolution de problèmes inverses en imagerie, notamment la super-résolution d’images de microscopie par fluorescence. De 2020 à 2024, il poursuit ses recherches dans ces domaines en contrat post-doctoraux en Allemagne, d’abord à l’institut de Mathématiques de l’université d’Osnabrück, puis au sein de l’institut pour l’imagerie biologique et médicale du centre Helmholtz-Munich. En 2024, il rejoint l’université de Lorraine et le CRAN en tant que maître de conférences. Domaines d’expertise Son expertise porte sur les problèmes inverses en imagerie et sur les approches variationnelles permettant de les résoudre, en particulier dans le cadre des problèmes de super-résolution, qui consistent à reconstruire avec une grande précision un signal à partir de données peu résolues et bruitées. Ses travaux portent également sur le transport optimal, une méthode permettant de mesurer la similarité entre des distributions de données, fondée sur des considérations géométriques. Cet outil trouve aujourd’hui de nombreuses applications en traitement des signaux et des images, par exemple pour la fusion multimodale, la classification ou la comparaison de données complexes. Quel serait votre projet idéal, alliant numérique et santé ? Nous avons posé la question à Paul : « La biophotonique et l’optique biomédicale se situent à l’interface entre la santé et le numérique, et offrent un champ de défis scientifiques riche. Par exemple, la caractérisation des tissus biologiques par spectro-imagerie permet d’envisager des diagnostics in vivo et non invasifs des cancers cutanés. Le développement de solutions fiables pour le traitement des données acquises constitue ainsi un enjeu majeur pour permettre le déploiement clinique de ces techniques. » « Sur le plan scientifique, la question des garanties et de la robustesse des méthodes est cruciale, alors même que certaines approches très performantes, notamment celles fondées sur l’apprentissage profond, n’y répondent pas toujours facilement. Dans ce contexte, le développement d’outils hybrides, combinant des approches automatiques fondées sur les données et des approches reposant sur des modèles, qu’ils soient mathématiques, exploitant par exemple la géométrie sous-jacente des données, ou physiques, s’appuyant sur les équations décrivant la propagation des photons dans les tissus, constitue un projet de recherche que je trouve particulièrement stimulant. » « Dans le cadre de ces biopsies optiques, le volet numérique repose ainsi notamment sur: le développement de méthodes de classification automatique robustes à la variabilité inter- et intra-patients des données; l’intégration conjointe des différentes modalités spectroscopiques dans les procédures de traitement; l’intégration de connaissances a priori, issues de modèles physiques ou biologiques, afin d’améliorer la fiabilité des diagnostics. Depuis mon arrivée au CRAN, j’ai la chance de pouvoir explorer certains aspects de ces questions dans le cadre de mes recherches. Le développement de nouveaux outils méthodologiques, notamment fondés sur des approches innovantes telles que le transport optimal, me semble essentiel pour relever ces défis, et favoriser le transfert de ces technologies vers la pratique clinique. » Article source : Communauté numérique & santé UNYS - Newsletter avril 2026