Consortium TIMe-ID (2025 – 2026)

Travail interdisciplinaire sur les méthodologies d'intégration de données temporelles en biologie

L’intégration des données temporelles en biologie est un front de science qui manque actuellement de méthodes opérationnelles. Le consortium TIMe-ID propose de rassembler une communauté interdisciplinaire pour progresser sur cette question.

Contexte et enjeux

La question de l’intégration de données hétérogènes est aujourd’hui abordée par de multiples communautés de différentes disciplines scientifiques. Cependant, l’intégration de données dites temporelles ou longitudinales en biologie reste un front de science qui manque de méthodes opérationnelles.

Le consortium TIMe-ID a pour objectif de réunir une communauté scientifique interdisciplinaire, à l’interface entre sciences expérimentales et sciences formelles, pour identifier et tester des méthodes d’intégration des données temporelles, en s’appuyant sur le modèle biologique « arbre » et plus particulièrement le peuplier noir.

Objectifs

TIMe-ID propose de fédérer des scientifiques de différentes disciplines (Biologie végétale, génétique, mathématiques, statistiques, ingénierie des systèmes) et n’ayant encore jamais collaboré, pour aborder des questions méthodologiques transversales et front de science autour de l’intégration de donnée temporelles.

Afin de favoriser le dialogue et l’interconnaissance entre ces communautés, le programme, qui s'étend sur deux ans, prévoit des rencontres régulières :

  • Un kick-off meeting en présentiel à Orléans au premier trimestre 2025 avec l’ensemble des participants, permettra de présenter la question scientifique et les méthodologies à explorer, mais aussi permettre aux partenaires de se rencontrer et partager leurs projets et attentes. Cet événement est également soutenu financièrement par le PEPR Math-Vives.
  • Des réunions trimestrielles en visioconférence permettront de discuter régulièrement des résultats et méthodes pertinentes pour le projet.
  • Une réunion plénière hybride au premier semestre 2026 à Toulouse, abordera les données et verrous scientifiques à surmonter, ainsi que le développement d'un dispositif expérimental pour produire les données.
  • Enfin, les méthodes de prédiction et leurs limites seront testées sur des données réelles lors d’un stage de M2, début 2026

Ce consortium aboutira à une retraite de réflexion afin de dresser un bilan et définir une stratégie de réponse à des appels à projets. Une première ébauche du projet d'envergure sera élaborée, en s'appuyant sur les réflexions communes et le dispositif expérimental développé par le consortium.

Contact - Coordination :

Acteurs du projet

Unités INRAE impliquées

DépartementsUnitésExpertises
ECODIVBioForABiologie intégrative, Modélisation, Génétique quantitative, Épigénétique, Écologie et génétique des arbres forestiers
BAPGQE - Le MoulonGénétique quantitative, Statistique, Analyse de données omiques
BAPIJPBTraitement / analyse d’images, Biologie intégrative, Modélisation 2D/3D(+t), Biostatistique
BAPAGAPBioinformatique, Analyse de données omiques
GAGenPhyseBioinformatique, Analyse de données omiques
SPEInstitut Sophia AgrobiotechBiologie des systèmes, IA, Modélisation
PHASEPRCSystèmes dynamiques, Modélisation mathématique, Inférence de paramètres, IA
AGROECOSYSTEMLBEBiostatistiques
TRANSFORMStatSCMéthodes statistiques multiblocs et tensorielles, Statistiques bayésienne
MATHNUMMIATStatistique spatiale, Statistique temporelle, Inférence statistique

Partenaires extérieurs

InstitutExpertises
Université de Toulouse (IMT)Statistique, Analyse de données
AgroCampus Ouest (IRMAR)Statistique, Analyse de données, Données manquantes, Statistique, Apprentissage statistique
Université Aix-Marseille / INSERM (MMG)Biologie intégrative
Université d'Orléans (PRISM)Analyse et traitement de données hétérogènes multimodales, Imagerie, Modélisation, IA
Université de Tours (LIFAT)Fouille de données temporelles, Problèmes de skylines, ML