MUltiScale Interacting Cell Systems, ou MUSICS, est une équipe Inria nouvellement créée au Centre Inria de Lyon, consacrée à la modélisation et à l’analyse multi-échelle de la dynamique cellulaire. Elle est soutenue conjointement par des membres de l’ICJ (Institut Camille Jordan, Université Lyon 1, CNRS et Inria), et du LBMC (ENS Lyon, CNRS) sous la direction de Thomas Lepoutre (Inria et ICJ). MUSICS hérite en partie du personnel et des thématiques de recherche de l’ancienne équipe Inria Dracula, dirigée par Mostafa Adimy, mise en place en 2011.

Axes de recherche

• Axe 1 : Modélisation et analyse théorique en dynamique des populations.
  Cet axe méthodologique concerne la dynamique des populations en général. Il concerne l’étude de questions relatives à l’existence, l’unicité et le comportement asymptotique des modèles de population, décrits à l’aide d’équations aux dérivées partielles (EDP), d’équations intégro-différentielles ou d’équations différentielles à retard. Nous nous concentrons également fortement sur une description intermédiaire : la dynamique des populations structurées. Il s’agit du plus grand axe et il concerne la majorité des membres de l’équipe.
• Axe 2 : Simulation efficace de grandes populations d’individus avec une dynamique interne influencée par la population (signaux chimiques, surpopulation, …).
  Cette approche est particulièrement adaptée lorsque le couplage entre les échelles est fort, mais elle peut aussi être utilisée pour tester la validité des approximations de couplage faible utilisées dans les modèles de population. Elle peut également guider la construction de nouveaux modèles simplifiés (basés sur des observations numériques). De plus, les dynamiques internes évaluées à partir des données seront encodées dans l’outil de simulation avec l’ajout de boucles de rétroaction non linéaires. Cet axe est à dominante computationnelle, mais inclut aussi l’analyse de la limite de grandes populations.
• Axe 3 : Comprendre, analyser et inférer la dynamique interne à partir des données à l’aide d’une description mécaniste.
  Ce axe est plus proche de l’inférence statistique (la description mécaniste ayant des conséquences sur la structure du bruit) et mène à des questions complexes liées aux grandes déviations et au transport optimal. L’axe 3 mêle des questions théoriques profondes liées aux modèles hybrides stochastiques à une confrontation directe avec les données.