dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Données centrées sur les individus Les données centrées sur les individus relèvent elles-mêmes de deux sous catégories, déterminant leur champ d'application. Tout d'abord, certaines bases de données renseignent à la fois les mobilités individuelles et les données socio-démographiques liées à l'individu. Ainsi, les données de migrations alternantes issues de recensement général de la population (INSEE 4 , 2015, 2016)  décrivent les mobilités liées aux motifs travail et études, tout en fournissant pour chaque individu un certain nombre de caractéristiques socio-démographiques. Les fichiers dits « détails » des « Mobilités professionnelles » fournissent pour chaque individu interrogé : la commune de résidence (supposée être le lieu origine des navettes), le lieu de travail (supposé être le lieu de destination), le mode de transport principal déclaré, ainsi que des données d'âge, de catégorie socio-professionnelle, de condition d'emplois etc.
Cette base de données est mise à jour de manière régulière depuis 2006 ; à ce jour, les données les plus récentes datent de 2016. Bien que l'établissement de séries temporelles soit faisable, notons qu'il n'est pas possible de suivre un même individu dans le temps, car il n'existe pas d'identifiant commun entre les différentes années. Ces données géolocalisées permettent également un certain nombre d'appariements avec des données contextuelles utiles à l'analyse des flux (par exemple des taux de chômage localisé, des données d'accessibilité, etc. ). Elles permettent la segmentation des matrices de flux par mode de transport, ce qui est utile pour la calibration des modèles (notamment des modèles gravitaires, inclus ou non dans une démarche de modélisation en 4 étapes). L'ensemble de ces données est disponible par simple téléchargement, sans autre formalité.
expose la méthodologie de traitement. Celle-ci a nécessité deux grandes phases. Dans un premier temps, nous constituons une base de données spatiales avec les communes et leurs centroïdes pour la région Provence Alpe Côte d'Azur. Puis, nous extrayons les flux observés des fichiers des navettes domicile-travail, ainsi que les distances intercommunales. Les traitements ont été réalisés au sein d'un tableur, d'un Système d'Information Géographique (QuantumGIS) et d'un logiciel de traitement statistique (R). Sous R, les flux sont agrégés à la commune selon différents critères (cf. section suivante des résultats). Dans un second temps, nous calculons les flux théoriques en région Provence-Alpes-Côte d'Azur à partir des populations communales, en utilisant un modèle gravitaire généralisé de Newton, via une régression loglinéaire multiple (Josselin et Nicot, 2003).
Remerciements Les auteurs de cet article remercient vivement : -la  Région Provence-Alpes-Côte d'Azur  pour son partenariat et son soutien financier dans ce projet de recherche-action pédagogique impliquant notamment les étudiant. e. s  du Cursus Master Ingénierie « Modélisation Géographique des Territoires » d'Avignon Université ; -Laetitia Faure pour le travail de mise en forme de l'article dans le cadre du transfert de LaTeX à Word.
La figure 5 5 expose la méthodologie de traitement. Celle-ci a nécessité deux grandes phases. Dans un premier temps, nous constituons une base de données spatiales avec les communes et leurs centroïdes pour la région Provence Alpe Côte d'Azur. Puis, nous extrayons les flux observés des fichiers des navettes domicile-travail, ainsi que les distances intercommunales. Les traitements ont été réalisés au sein d'un tableur, d'un Système d'Information Géographique (QuantumGIS) et d'un logiciel de traitement statistique (R). Sous R, les flux sont agrégés à la commune selon différents critères (cf. section suivante des résultats). Dans un second temps, nous calculons les flux théoriques en région Provence-Alpes-Côte d'Azur à partir des populations communales, en utilisant un modèle gravitaire généralisé de Newton, via une régression loglinéaire multiple (Josselin et Nicot, 2003).
8 Les bases de données sont-elles fiables ? Base de données (Bases don) -Objectifs énergétiques : L'évaluation des avancées vers des objectifs de réduction des consommations énergétiques s'appuie notamment sur les bases de données -Politiques publiques : les résultats issus des bases de données influencent la définition et la mise en oeuvre des actions, des plans et des politiques relatives à la transition énergétique : actions à mener, résultats considérés comme « bons », « encourageants », « mauvais », etc.
comprendre la dynamique de l'ensemble. La lecture attentive des plans est l'occasion de multiples commentaires et réflexions. Ainsi, par exemple, la distribution des variables dans le plan caractérise une instabilité du système puisque deux variables « 16. Politiques publiques » et « 8. Bases de données » sont très motrices mais aussi très dépendantes. Il s'agit de variables dites relais qui concentrent les menaces et les opportunités du système, avec des influences fortes sur la « 13. Formation des diagnostiqueurs », la « 14. Fiabilisation du DPE » et les « 15. Processus financier ». La variable « 16. Politiques publiques » est influencée par la variable « 12. Objectifs environnementaux » mais aussi « 18. Médiatisation ». Cette variable « 16. Politiques publiques » influence indirectement le « 6.
Nombre de données renseignées » dans le DPE mais aussi l'exigence de « 7. Qualité et précision des données » et donc les « 8. Bases de données ». Le plan motricitésdépendances fait apparaître le rôle essentiel dans l'évolution du système des variables « 16. Politiques publiques » et des différentes variables relatives aux données (« 8. Bases de données », « 7. Précision et qualité des données », « 6. Nombre de données renseignées »). La variable « 13. Formation des diagnostiqueurs » joue également un rôle important dans le système puisqu'elle est très motrice. Elle constitue un levier pour agir sur le système. La qualité du DPE est fortement influencée par le diagnostiqueur et donc par la qualité de sa formation. De solides connaissances en construction, physique et modélisation énergétique du bâtiment sont essentielles pour appréhender les problématiques complexes liées à l'évaluation de la performance énergétique et à l'identification des scénarios de réhabilitation les plus pertinents répondant aux exigences d'un développement durable.
Les résultats obtenus montrent que c'est autour des variables relais et des variables motrices que peuvent s'élaborer de nouvelles options stratégiques pour le DPE. Les variables relais sont les variables « Politiques publiques » et « Bases de données ». Les variables motrices sont la « Formation des diagnostiqueurs », les « Objectifs environnementaux du DPE », la « Qualification du diagnostiqueur », la « Médiatisation » et l'« Année de construction ». Ces résultats permettent également de considérer des aspects contre-intuitifs du système lorsque les représentations font apparaître que des variables telles que « Documents à disposition des diagnostiqueurs », « Pression du propriétaire du bâtiment », « Processus financier » et « Logiciel utilisé » sont peu influentes et peu dépendantes. Cette étude montre que des pistes d'amélioration du DPE peuvent être envisagées en considérant les problématiques de politiques publiques, de production et d'utilisation des données relatives à la performance énergétique des bâtiments.
Les compétences et les objectifs du diagnostiqueur joueront un rôle dans le respect de cette obligation Les documents disponibles sont-ils suffisants ? Répondent-ils aux attentes des diagnostiqueurs ? 5 Documents à disposition des diagnostiqueurs (Doc dispo) Nombre de données renseignées (Données re) Qualité et précision des données (Precis don) -Qualité et précision des données : La qualité des données renseignées dépend de l'adéquation entre les documents disponibles et la réalité du terrain -Nombre de données renseignées : les documents et guides devraient aider le diagnostiqueur à lever les doutes et éviter la saisie de données dites « inconnues » lors de son diagnostic -Visite sur site : les documents devraient aider le diagnostiqueur à réaliser sa visite sur site de manière à ce qu'il puisse contrôler les points nécessaires à la réalisation du DPE6Combien de données sont renseignées ?Combien sont renseignées comme "inconnues" ?-Base de données : leur fiabilité est fortement influencée par le contenu du DPE, c'est-à-dire par les données saisies7Quelle est la provenance des données ?Combien de données sont renseignées "au jugé" ?-Base de données : elle est influencée par la qualité et la précision des différentes données saisies(Stone  et al, 2014).
Plan de fiabilisation : les retours d'expériences sur le manque de fiabilité du DPE sont relayés dans les médias -Politiques publiques : la médiatisation des DPE influence les processus d'élaboration des politiques publiques Visite sur site (Visite in) Les objectifs du diagnostic sont-ils la réduction des consommations énergétiques et des émissions de gaz à effet de serre ? 12 Objectifs environnementaux (Environn) -Politiques publiques : les objectifs énergétiques et environnementaux nationaux et internationaux peuvent influencer les politiques publiques dans les territoires, à différentes échelles. Quelle est la formation requise pour réaliser les DPE ? 13 Formation du diagnostiqueur (Form diag) Quels sont les actions menées pour fiabiliser les DPE ? 14 Fiabilisation (Fiabilisa) Processus financier (Financier) -Méthode de calcul utilisée : les décisions publiques fixent l'algorithme de la méthode de calcul et réglementent son utilisation Politiques -Formation du diagnostiqueur : l'évolution de la formation dépend de décisions publiques qui modifieront son contenu et ses modalités publiques -Plan de fiabilisation : les politiques publiques orientent le plan de fiabilisation du DPE (Pol publiq) -Processus financiers : le lien entre les aides financières et la performance énergétique est défini par les politiques publiques -Logiciel utilisé : les logiciels doivent être certifiés par l'Etat -Base de données : elles sont gérées par des organismes publics Quelle est la pression exercée par le propriétaire sur le diagnostiqueur pour obtenir une étiquette "avantageuse" ? 17 Pression propriétaire bâtiment (Pression) Comment est médiatisé le DPE ? Médiatisation (Media) ---Formation du diagnostiqueur : un plan de fiabilisation prévoit de revoir la formation(MEDDTL, 2011).
Protocole et mode de diffusion L'enquête comporte trois grandes parties : les caractéristiques des individus et agences répondants, les pratiques numériques au sein des agences, et les pratiques d'implémentation du BIM. Le questionnaire a été saisi dans LimeSurvey, un outil professionnel d'enquête en ligne. Une première version de celui-ci a été administrée à un panel de 6 personnes afin de vérifier l'intelligibilité des questions avant la diffusion. Cela a permis de corriger des points de syntaxe et de vocabulaire dans les questions. Un lien internet a ensuite été créé et diffusé par plusieurs moyens numériques. Le CNOA l'a diffusé début avril 2019 aux 30 000 architectes inscrits dans leur base de données, en deux vagues de mail espacées d'une semaine. Ces modes de diffusion ont permis de recueillir 894 réponses complètes (questionnaire terminé envoyé par le répondant).
Les logiciels utilisés par les architectes Nous avons demandé aux agences d'indiquer les logiciels qu'elles utilisent pour produire des documents graphiques pendant les phases de conception (Figure  1 ). Les répondants pouvaient cocher plusieurs modalités, car la phase d'entretiens a révélé que de nombreuses agences utilisaient plusieurs logiciels permettant d'effectuer des tâches similaires (Vectorworks et ArchiCAD par exemple). 48% des répondants indiquent utiliser AutoCAD, et 46 % SketchUp ; les deux logiciels étant souvent utilisés de manière combinée. 34% des répondants utilisent ArchiCAD, 27% Revit et seulement 5. 3% utilisent Allplan. Les répondants qui ont coché « Autre » ont indiqué des outils de rendu ou les logiciels Draftsight, PowerCADD, ou Arc+. Tout d'abord, on note qu'une majorité d'agences travaille avec AutoCAD.
Remerciements. Ce travail est effectué dans le cadre du projet FUI 18 ERGOFORM qui rassemble quatre partenaires : les entreprises Hussor et Lormac, ainsi que deux laboratoires de recherche, le Laboratoire de Photochimie et d'Ingénierie Macromoléculaire (LPIM) et le laboratoire des sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie (ICube). Les auteurs remercient les partenaires du projet, les pôles de compétitivité Fibres Energivie et Matéralia qui ont labellisé le projet ainsi que la région Alsace Champagne-Ardenne Lorraine, l'EuroMétropole de Strasbourg et la Banque Publique d'Investissement France.
(2016). This solver is the fruit of a European consortium that included Airbus from the beginning of '90s, as well as the main European aeronautics research institutes: KTH, EPFL, IMFT, ICUBE, CERFACS, Univ. of Karlsruhe, ETH-Ecole Polytechnique de Zurich, among other. This consortium is coordinated by CFS Engineering in Lausanne, Switzerland. NSMB is a structured code that includes a variety of efficient high-order numerical schemes and a considerable number of turbulence modelling closures in the context of LES, URANS and hybrid RANS-LES approaches. Since the initial consortium,  Vos et al. (1998) , NSMB highly evolved up to now and includes an ensemble of the most efficient CFD methods, as well as adapted fluid-structure coupling for moving and deformable structures. Nowadays the solver NSMB is mainly developed by the research institutes ICUBE in Strasbourg, IMFT in Toulouse, France and CFS Engineering.
The code is also used by AIRBUS Aerospace department for hypersonic simulations as well as by RUAG Aerospace, EPFL in Switzerland and finally Technical University of Karlsruhe and TUM Munich in Germany. These developments can be found in  Hoarau (2002)  regarding URANS modelling for strongly detached flows,  Martinat et al. (2008) , in the area of moving body configurations,  Barbut et al. (2010)  and  Grossi et al. (2014)  for Detached Eddy Simulation. NSMB solves the compressible Navier-Stokes equations using a finite-volume formulation on multi-block structured grids in parallel. In this work, a preconditioning method was selected based on the artificial compressibility in our compressible solver NSMB in the implicit dual time stepping method with Lower Upper Symmetric Gauss Seidel (LU-SGS).
). L'IA est ainsi sur le point de prendre une place de plus en plus importante dans les organisations et les systèmes de production. Les champs d'application de l'IA dans ces secteurs ne cessent de se multiplier (automatisation de tâches, relation client, logistique, analyse prédictive, diagnostic, analyse de grandes bases de données, etc. ). Dans ce cadre, l'IA est le plus souvent vue comme un ensemble de technologies pouvant produire de nombreux bénéfices, notamment en termes de performance (optimisation de processus internes, rapidité d'exécution de tâches, accroissement de la productivité, etc. ) et parfois en termes de facilitation du travail voire de réduction de la pénibilité en permettant l'automatisation des tâches fastidieuses ou répétitives. Certains discours avancent même l'idée qu'en transférant ces tâches à des systèmes d'IA, il sera possible d'orienter le travail des salariés qui seront « libérés » de celles-ci vers des activités à plus forte « valeur ajoutée ».
La commission européenne envisage même l'explication comme un principe éthique fondamental dans un récent rapport sur l'éthique de l'IA (« Lignes directrices en matière d'éthique pour une IA digne de confiance », 2018). Quelles formes doivent prendre les explications et comment prouver qu'elles sont correctes et fidèles au modèle reste cependant des questions largement ouvertes  (Lipton, 2018 ; Rudin, 2019). Cette question de l'explicabilité va constituer un défi majeur à mesure que les systèmes d'apprentissage machine se diffuseront progressivement dans les situations de travail. La difficulté à comprendre le fonctionnement de ces systèmes peut en effet avoir des conséquences problématiques dès lors qu'ils sont massivement déployés dans la société. Par exemple, Froomkin, Kerr et Pineau (2018) considèrent que le déploiement généralisé de systèmes basés sur l'apprentissage automatique dans le domaine médical pourrait amoindrir la qualité des traitements médicaux et poser le problème de la compréhension par les médecins des diagnostics générés par ces machines, et ce précisément en raison de l'opacité de ce type de système : « Si nous en arrivons au point où la majorité des résultats cliniques recueillis dans les bases de données sont des diagnostics générés par l'apprentissage machine, il pourrait en résulter des scénarios de décisions futures qui ne sont pas facilement vérifiables ou compréhensibles par les médecins humains.
Nous présentons ici le logiciel open source ONELAB de modélisation numérique par la méthode des éléments finis pour les applications photoniques. Nous illustrons à l'aide de quelques exemples une bibliothèque évolutive de modèles paramétrables couvrant une large gamme de dispositifs rencontrés en nanophotonique. Celle-ci permet d'aborder facilement la simulation d'applications réalistes tout en permettant au spécialiste de développer ses propres modèles avancés.
Nous présentons ici une alternative utilisant uniquement des logiciels open source, libres et gratuits, reposant sur la plateforme ONELAB (http://onelab. info). ONELAB permet de piloter de manière interactive tous les éléments de la chaîne de calcul FEFD : définition paramétrique des géométries, maillages, calculs et post-traitements. Pour les applications photoniques, deux logiciels principaux sont pilotés par ONELAB : • Gmsh (http://gmsh. info [1] ), pour la description paramétrique des géométries, le maillage et le post-traitement des résultats ; • GetDP (http://getdp. info [2] ), pour le calcul par éléments finis proprement dit. Des scripts Python peuvent également être pilotés par ONELAB, par exemple pour certaines opérations répétitives, de post-traitement avancé, ou d'optimisation automatique.
ONELAB est disponible sur toutes les plateformes de calcul (Windows, Linux et macOS), et une version mobile peut également être téléchargée pour tablette Android et iOS. Une bibliothèque gratuite d'outils de modélisation spécifiques à la photonique a été développée par les auteurs de cet article pour cette plateforme, pouvant être utile aussi bien au chercheur académique qu'à l'ingénieur qui développe une application industrielle. L'intégralité des modèles, depuis la description géométrique jusqu'aux opérations de post-traitement, en passant par les équations aux dérivées partielles et les propriétés matériaux, sont décrites dans les fichiers d'entrée en format texte. La grande force de la bibliothèque est qu'elle peut être utilisée à plusieurs niveaux, du mode le plus élémentaire ne nécessitant (presque) aucune connaissance mathématique jusqu'au mode expert, où des connaissances à la fois des mathématiques sous-jacentes et de la syntaxe de certains métalangages sont nécessaires : • on peut se contenter de faire varier des paramètres prédéfinis dans l'interface graphique, et procéder ainsi à une étude exploratoire interactive d'un type d'application (réseau de diffraction 2D ou 3D, fibre microstructurée…) ; DOSSIER ONELAB • on peut également spécifier les paramètres en « batch » et faire tourner les simulations sur des supercalculateurs, pour des calculs de très grande taille ou pour de l'optimisation automatique ; • enfin, en se plongeant dans le métalangage de Gmsh et GetDP, on peut modifier les exemples et définir soi-même ses propres modèles mathématiques, sans passer par un langage de bas niveau.
CONCLUSION La présentation succincte de quelques modèles illustre les capacités de ONELAB pour la modélisation en photonique. Pour aller plus loin, le lecteur est invité à consulter les références ci-dessous et surtout à télécharger et à tester le code sur sa machine favorite. , co-créateur de GetDP qui nous a quittés bien trop tôt. Les auteurs remercient l'ANR dans le cadre du financement ANR-16-CE24-0013, de même que la Région Wallonne et la Fédération Wallonie-Bruxelles de Belgique pour les financements WIST3 No 1017086 ONELAB t ARC WAVES 15/19-03.
Ce travail a bénéficié du soutien de l'École universitaire de recherche PSGS HCH Humanités, Création, Patrimoine, Investissement d'Avenir ANR-17-EURE-0021 -Fondation des Sciences du Patrimoine. Sève, 2013 ; Vaiedelich, Fritz, 2017. 2. Vaiedelich et al. , 2007 ; Le Conte et al. , 2012 ; Le Moyne et al. , 2012. 3. On se réfère ici à l'instrumentarium occidental. Les instruments extra-européens requièrent à notre sens une réflexion plus large qui reste à mener. 4. Soutenu par la Fondation des Sciences du Patrimoine et la Région Île-de-France, ce projet est porté par le Musée de la musique, qui a un rôle d'animation et de recherche dans le domaine de la musique et de ses instruments (décret du 15 décembre 2015 concernant le Musée de la musique, intégré à l'établissement public Cité de la musique-Philharmonie de Paris).
Acknowledgements MBA would like to thank the  Isaac Newton Institute of Mathematical Sciences, Cambridge , for support and hospitality during the programe "Growth,  Form and Self-Organization " where work on this paper was undertaken and also during the program "Complex analysis: techniques, applications and computations" where it was finalized. She also acknowledges the partial support from the  Simons Foundation , the  EPSRC  grant no  EP/K032208/1 , the  EPSRC  grant no  EP/R014604  and from  ANR  under the contract  MECATISS  ( ANR-17-CE30-00007 ).
REMERCIEMENTSLes auteurs remercient Reasmey TAN et Julien SCHAUBER pour les nombreux échanges et discussions permettant la réalisation et le suivi efficace du procédé LUMELEC. Philippe ARGUEL est Professeur à l'Université Toulouse III -Paul Sabatier où il est responsable du Master 1 « Systèmes et Microsystèmes Embarqués ». Il enseigne l'optique et l'optoélectronique à différents niveaux de formations et il s'implique depuis plusieurs années dans des actions de diffusion de culture scientifique. Il mène ses activités de Recherche au sein de l'équipe Photonique du LAAS-CNRS où il étudie l'intégration photonique dans les microsystèmes. Jérémie GRISOLIA est Professeur des Universités à l'INSA de TOULOUSE où il est directeur du Département de Génie Physique depuis 2018. Il enseigne en physique générale, physique des dispositifs à semi-conducteurs, instrumentation physique, tests et mesures, systèmes embarqués, nanotechnologies, microsystèmes… Sa recherche se développe au sein du Laboratoire de Physique et Chimie de Nano-Objets (LPCNO), à l'interface entre physique et chimie, pour la réalisation et l'étude de dispositifs mémoires (nanocristaux de silicium, changement de phase…) et du couplage entre plasmonique et transport électronique dans les assemblées de nanoparticules pour la réalisation de capteurs innovants.
M. , 2004, "Geosimulation: object-based modeling of urban phenomena", Computers, Environment and Urban Systems, vol. 28, 1-8. https://www. wiley. com/en-fr/ Geosimulation%3A+Automata+based+modeling+of+urban+phenomena-p-9780470843499 Sykes P. , 2010, "Traffic Simulation with Paramics", 131-171 in J. Barceló (Éd. ), Fundamentals of Traffic Simulation. International Series in Operations Research & Management Science. Springer New York. http://link. springer. com/chapter/10. 1007/978-1-4419-6142-6_4 Taillandier P. , Grignard A. , Gaudou B. , Drogoul A. , 2014, "Des données géographiques à la simulation à base d'agents : application de la plate-forme GAMA", Cybergeo : European Journal of Geography, No. 671, http://cybergeo. revues. org/26263 NOTES 1. Le code informatique du modèle SCAUP (. gaml) et les données associées ( includes) sont téléchargeables à l'adresse suivante : https://github.