Avec plus de 150 ans d’expérience cumulée en modélisation — sciences naturelles et de l’ingénieur, sciences de la vie et médicales, ainsi que sciences de l’environnement et sociales — nous construisons des modèles sur mesure, les validons sur données et remettons des livrables propres et documentés.

Services de simulation et de modélisation

Modelling and Simulation

  • Développement de modèles numériques sur mesure (EDO/EDP, stochastiques, agents-basés).
  • Configuration et exécution de simulations (cadres lagrangien/eulérien, suivi de particules, assimilation de données).
  • Calibrage, validation et benchmarking sur observations ou données de laboratoire.
  • Optimisation et accélération de code existant ; profilage et améliorations algorithmiques.

Outils & langages

Tooling

  • MATLAB, Fortran, C++, Python et R
  • Gestion de données NetCDF/HDF
  • Workflows basés sur Git
  • Déploiement Linux/Windows
  • Livraison de code documenté, notebooks et figures/vidéos prêtes pour publication.

Domaines d’application

Domains

  • Systèmes marins & environnementaux (transport côtier, optique océanique, biogéochimie).
  • Sciences de la vie & médicales (biostatistique, dynamique de biomarqueurs, modélisation du risque).
  • Génomique & phylogénomique (ordre des gènes, détection d’outliers, reconstruction d’états ancestraux).
  • Physique & ingénierie (optique, turbulence, conception et benchmarking d’algorithmes).

Notre façon de travailler

Approach

  • Chaînes reproductibles (code versionné, notebooks annotés, passation claire).
  • Hypothèses transparentes et analyses de sensibilité.
  • Jalons itératifs avec points de contrôle visuels (figures/vidéos) pour un feedback rapide.
  • Projets de petite à moyenne taille réalisés sur notre infrastructure interne.

Certains de nos clients

Client logos

Projets récents

Quelques travaux de modélisation sélectionnés :

Data analysis
  • Simulations de Monte-Carlo et marches aléatoires (Random Walks) en biologie.
  • Tracer de rayons optiques à travers des gouttes de pluie en chute libre.
  • Modélisation de la photosynthèse du phytoplancton (photo-acclimatation & inhibition).
  • Modélisation océanique 3D à 1/4° avec bathymétrie réaliste et forçage/assimilation de données.
  • Modèles de suivi de particules en 1D et 3D.
  • Suivi de la COVID-19 et analyses de scénarios (2020) : suivi quotidien par pays des cas, des tests, des temps de doublement, du CFR/IFR et d’ajustements épidémiologiques simples ; voir la page d’archive du projet.
  • Modélisation de la turbulence par Simulation Cinématique.
  • Modélisation de l’infectivité parasitaire.
  • Reconstruction phylogénétique sur grands jeux génomiques ; sélection de marqueurs, datation moléculaire et états ancestraux.
  • Génomique structurale : évolution du contenu génomique (TE, répétitions, gènes) et de l’organisation (réarrangements).
  • Modélisation du cycle du DMS pour corroborer des observations depuis navires en Méditerranée occidentale.
  • Optimisation et problèmes inverses (moindres carrés, inversion).

Suivi de particules dans une baie côtière

Évolution de deux nuages de particules dans un estuaire méditerranéen peu profond, forcé par le vent et les apports d’eau douce, selon une approche de marche aléatoire d’après Ross and Sharples (2004).

Simulation cinématique (2D) de la turbulence

Simulation cinématique (Kinematic Simulation) 2D de la turbulence d’après Fung and Vassilicos (2003). Des particules de couleurs distinctes visualisent le mélange turbulent.

Diffraction de Fraunhofer par une ouverture circulaire

Amplitude du champ électrique au détecteur pour la diffraction de Fraunhofer par une ouverture circulaire (résolution par méthodes de Runge–Kutta).

Fraunhofer diffraction

Tracer de rayons optiques

Tracer à travers une goutte de pluie de 3 mm en chute libre. Haut : trajectoire, normales de surface (jaune), rayon réfléchi (a) et rayon deux fois réfracté diffusé vers l’avant (b). Bas : différence d’intensité entre polarisations y et z dans l’hémisphère avant, selon le modèle Monte-Carlo de Ross and Bradley (2002).

Optical Raytracing

Modélisation de la perte d’ordre des gènes

Perte d’ordre des gènes (GOL) à partir des gènes mitochondriaux au sein d’un large clade fongique. L’ordre de chaque espèce est représenté par des blocs colorés ; la GOL est modélisée à partir des distances inter-espèces (longueurs de branches) et de la topologie de l’arbre.

Gene Order Loss

Analyse multivariée

Approche graphique multivariée pour détecter les espèces concordantes et discordantes (atypiques) dans une topologie. Distances par paires sur l’arbre → ACP → projection des axes de séparation sur un plan unique pour une visualisation rapide.

Multivariate approach

Modélisation du coronavirus

Au plus fort de la pandémie de COVID-19 en 2020, nous avons suivi l’épidémie et partagé des graphiques et de brèves analyses pour certains pays, en suivant les cas cumulés, les temps de doublement, les volumes de tests, les décès, les cas guéris et des niveaux indicatifs d’immunité collective (voir la page d’archive du projet).

Corona modelling