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Les Cookies

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Plusieurs possibilités vous sont offertes pour gérer les cookies. Tout paramétrage que vous pouvez entreprendre sera susceptible de modifier votre navigation sur Internet et vos conditions d’accès à certains services nécessitant l’utilisation de Cookies.

Vous pouvez exprimer et modifier à tout moment vos souhaits en matière de cookies, par les moyens décrits ci-dessous.

Les choix qui vous sont offerts par votre logiciel de navigation

Vous pouvez configurer votre logiciel de navigation de manière à ce que des cookies soient enregistrés dans votre terminal ou, au contraire, qu’ils soient rejetés, soit systématiquement, soit selon leur émetteur.

Vous pouvez également configurer votre logiciel de navigation de manière à ce que l’acceptation ou le refus des cookies vous soient proposés ponctuellement, avant qu’un cookie soit susceptible d’être enregistré dans votre terminal.

Nous vous informons que si votre navigateur est configuré de manière à refuser tous les cookies, vous ne pourrez pas profiter de fonctions essentielles de notre site. Nous vous invitons à paramétrer votre navigateur au mieux.

La configuration de chaque navigateur est différente. Elle est décrite dans le menu d’aide de votre navigateur, qui vous permettra de savoir de quelle manière modifier vos souhaits en matière de cookies.

Vous trouverez ci-dessous des éléments de paramétrage des principaux navigateurs.

Internet explorer

  1. Dans le menu « Outils » en haut à droite de la barre de navigation, sélectionnez « Options Internet »
  2. Cliquez sur l’onglet « Confidentialité »
  3. Vous pouvez paramétrer vos choix concernant les cookies à l’aide d’un curseur. Si vous cliquez sur « Avancé » vous pouvez faire une gestion manuelle et avancée des cookies
  4. Sauvegardez vos préférences en cliquant sur « OK »

Mozilla Firefox

  1. Dans le menu en haut de la page cliquez sur « Outils » puis « Options »
  2. Sélectionnez l’onglet « Vie privée »
  3. Paragraphe Historique : Dans le menu déroulant « Règles de conservation », cliquez sur « utiliser les paramètres personnalisés pour l’historique »
  4. Les paramètres qui s’affichent vous permettent de paramétrer vos choix concernant les cookies et leur durée de conservation (refuser tous les cookies, d’accepter les cookies en refusant les cookies tiers)
  5. Sauvegardez vos préférences en cliquant sur « OK »

Google Chrome

  1. Cliquez sur l’icône personnaliser et contrôler Google Chrome située en haut à droite de la barre de navigation
  2. Sélectionnez « Paramètres » puis activez « afficher les paramètres avancés »
  3. Dans la partie confidentialité, activez le menu « paramètres de contenus »
  4. Paramétrez vos choix concernant les cookies, sélectionnez « Blocage des sites tiers »

Safari

  1. Dans la barre de menu en haut, cliquez sur « Safari », puis « Préférences »
  2. Sélectionnez l’icône « Confidentialité »
  3. Paramétrez vos choix concernant les cookies (Blocage des sites tiers)

Analyse de données

Le List, institut de CEA Tech, développe des algorithmes et des outils logiciels pour traiter et analyser une grande variété de données issues d’appareils de mesure (biologie, industrie agroalimentaire, contrôle de procédé…) ou de réseaux de capteurs (bâtiments, équipements industriels, véhicules…). Ces données sont souvent difficiles à interpréter car très volumineuses et complexes ou hétérogènes. Les chercheurs les rendent exploitables à travers des méthodes de traitement avancé du signal brut et d’apprentissage automatique de modèles statistiques permettant de développer des outils d’analyse de résultats ou d’aide à la décision.

Ils collaborent avec des industriels dans des domaines variés : énergie, santé, transports, sécurité…

Parmi nos partenaires académiques

Centre Scientifique et Technique du Bâtiment, INP Grenoble (GipsaLab et G2ELab), INSA de Rouen (LITIS), INRIA, INRA, Direction des Sciences du Vivant du CEA

Atouts

  • Capacité à traiter des données complexes ou hétérogènes, par exemple spectrométrie multidimensionnelle, réseaux de capteurs (températures, pressions, vitesses, signaux électromagnétiques, mouvement…), gestion de grands volumes de données
  • Savoir-faire générique capitalisé sous la forme de briques algorithmiques et de plateformes logicielles réutilisables
  • Extraction et structuration de l’information à des fins d’utilisation opérationnelle

 

Technologies majeures

Extraction de motifs temporels et apprentissage de dictionnaire

Extraction de motifs temporels et apprentissage de dictionnaire CEA LIST

Descriptif

La base de données d’un monitoring d’équipement multi-capteurs est analysée pour détecter des motifs élémentaires (ex : pic d’une courbe) qui se répètent régulièrement, indépendamment de leur position temporelle ou de leur intensité. Ces motifs sont répertoriés automatiquement dans un dictionnaire de 10 à 20 éléments, soumis à un expert ou validé automatiquement en termes de pertinence puis intégré au monitoring. Cette approche dite par décomposition parcimonieuse utilise uniquement les données observées et est plus rapide que la conception d’un modèle physique.

Applications

Monitoring d’équipements ou de procédés industriels, analyse de données biologiques 

Projets majeurs

  • OpenViBE2 (ANR)
  • UNSUPERVISED-BRAIN (Digiteo)

Publications

Visualisation de données en grande dimension

Visualisation de données en grande dimension - CEA LIST

Descriptif

La visualisation de données complexes en grande dimension (par exemple les données collectées chaque seconde pendant plus d’un an par plusieurs centaines de capteurs de température, consommation électrique, consommation d’eau etc.) est un problème difficile. Des méthodes de réduction de la dimension (projection non linéaire en 2D ou 3D) qui préservent ou mettent en évidence leur structure multidimensionnelle sont développées. Ces méthodes de visualisation sont utilisées pour concevoir des outils fiables et efficaces de fouille interactive de données complexes.

Applications

Analyse de containers par interrogation neutronique, analyse de comportements énergétiques de bâtiment, caractérisation d’usages réels de systèmes industriels

Projets majeurs

Publications

Apprentissage en ligne de modèles statistiques d’état ou de comportement

Apprentissage en ligne de modèles statistiques d’état ou de comportement - CEA LIST

Descriptif

Des fonctions d’apprentissage en ligne de modèles statistiques sont intégrées dans des outils de monitoring d’équipements, pour suivre leur fonctionnement ou leur état de santé et prédire leur vieillissement alors même qu’on ne dispose pas de modélisation physique fine. De tels outils de monitoring ont été développés et validés pour le suivi en ligne de l’état de charge et du vieillissement de batteries de véhicules électriques en usage réel (en collaboration avec le Liten).

Applications

Batteries électriques, pile à combustible, réseaux de distribution d’eau

Projets majeurs

Publications