Étude des comportements collectifs dans les écosystèmes microbiens par l'utilisation d'une interaction machine-ecosystème originale

par Charles Fosseprez

Thèse de doctorat en Frontières du vivant

Sous la direction de Benoît Roman et de Stéphane Douady.

Soutenue le 13-12-2019

à Paris Sciences et Lettres (ComUE) , dans le cadre de École doctorale Frontières de l'innovation en recherche et éducation (Paris ; 2006-....) , en partenariat avec Laboratoire de physique et mécanique des milieux hétérogenes (Paris ; 1997-....) (laboratoire) , Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la Ville de Paris (établissement opérateur d'inscription) et de Physique et mécanique des milieux hétérogenes (laboratoire) .

Le président du jury était Olivia Du Roure.

Le jury était composé de Benoît Roman, Stéphane Douady, Olivia Du Roure, Adrian Daerr, Samuel Bottani, Julien Dervaux.

Les rapporteurs étaient Adrian Daerr, Samuel Bottani.


  • Résumé

    Peu importe l’échelle d’observation, les systèmes biologiques allant des molécules aux cellules et les organismes multicellulaires aux communautés, manifeste des comportements collectifs. De nombreuses idées explicatives ont été avancées basé sur la perception locale. Dans chacun de ces cas, des progrès ont été possible parce que le phénotype au niveau collectif est évident et observable à l’oeil nu, mais aussi en raison de la fonction d’objectif visée dans la compréhension de ces comportements. Ici, j’ai construit un hybride machine-écosystème qui implique un dispositif d’observation, couplé à un générateur de paysage lumineux dans une boucle qui contient un processus d’apprentissage à chaque étape en fonction des données capturées de l’écosystème observé. Afin de combler la difficulté expérimentale entre modélisation et réalité, compte tenu de la complexité profonde du système étudié car la modélisation peut alors ´évoluer avec le la matière observée, qui est réactive envers le paysage adaptatif qui va interagir avec lui, cela permettant d’atteindre des horizons inexplorés et non expérimentalement implémentables pour le moment. Mon projet comporte plusieurs étapes. Construction de l’hybride. Développement et mise en pratique d’algorithmes d’interaction. Mise en place de populations microbiennes simples qui peuvent être maintenu et dont le comportement peut être manipulé via la machine. Expériences pour démontrer le principe.

  • Titre traduit

    Study on dynamics of microbial collective behaviour using an original machine-ecosystem interaction


  • Résumé

    No matter the scale of observation, biological systems ranging from molecules to cells, and multicellular organisms to communities, manifest collective behaviours. Many explanatory ideas have been put forward based on local perception. In each of these cases progress has been possible because the collective-level phenotype is obvious and observable to the naked eye, but also because of the objective function targeted in the understanding of these behaviours. Here I constructed a machine-ecosystem hybrid that involve an observation device, coupled to a light landscape generator in an automated loop that contain a learning process at every step based on data captured from the ecosystem being observed. In order to break the reality gap between modelisation and reality, taking into account the deep complexity of the studied system as the modelisation can then co evolve with the observed matter, that is reactive toward the adaptive landscape that interact with it, and then reach unexplored and not experimentally implementable fields of heuristic. My project involves several stages. Construction of the hybrid. Application and development interaction algorithms. Establishment of simple microbial populations that can be sustained and whose behaviour can be manipulated via the machine. Experiments to demonstrate proof of principle.


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