Programme – Vendredi 23 juin 2023

Lieu : UFR STAPS, 700 avenue du Pic Saint Loup, 34090 Montpellier

Matin / Bâtiment EuroMov – plateformes et patio

9h00 – 9h30 : Accueil petit déjeuner

9h30 – 12h00 : Visites des plateformes de l’unité de recherche, démonstrations, posters, rencontres et échanges avec les chercheurs et entrepreneurs

Après-midi / Bâtiment P1 – Grand Amphithéâtre

14h00  :  Introduction

14h15 – 15h00 : KeyNote1     Dr. Fabrizio, De Vico Fallani (INRIA Head of Research, Paris Brain Institute ICM) – « The science of brain-computer interfaces »

15h00 – 15h45 : KeyNote2     Prof. Pierre Druilhet (Professor of Data Science at Université Clermont Auvergne, UMR 6620 CNRS Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal) – « Construction d’un modèle de prévision de blessure »

16h00 – 17h30 : Célébration des 10 ans : rétrospectives et discours

17h30 : Cocktail au Patio d’EuroMov

Dr. Fabrizio DE VICO FALLANI

NRIA Head of Research at the Paris Brain Spine Institute (ICM).

European Council Research (ERC) Consolidator Grant, section PE7 in 2020.

Modeling – brain functioning – complex network – brain disease

Title: The science of brain-computer interfaces

Abstract: Interacting with the external environment without moving the muscles is not impossible. Brain-computer interfaces have been introduced more than 20 years ago to address this question, allowing people to use their brain activity to control external devices, such as computer inputs, robotic arms, and prostheses. In this presentation, I will explain the basic principles behind the science of brain-computer interfaces, providing examples from real experiments, contextualizing the historical background, and elucidating the current challenges and future directions.

Prof. Pierre DRUILHET

Professeur des Universités en Mathématiques Appliquées Département « Ingénierie Mathématique et Data Science »

Polytech Clermont / INP Clermont Auvergne depuis 2007.

Membre du Laboratoire de Mathématiques Blaise Pascal (UMR CNRS 6620)

Modélisation, matériaux et instrumentation – Sport, activité physique, santé, bien-être – blessure, algorithme, modélisation, statistique.

Titre : Construction d’un modèle de prévision de blessure

Résumé : A partir du suivi longitudinal d’une équipe de football professionnel, nous comparons plusieurs modèles évaluant la probablité de blessure sans contact en match.
Ces modèles prennent en compte plusieurs facteurs dont la charge d’entrainement, le temps de récupération, les blessures antérieures etc.
Nous analysons ensuite l’importance relative de ces facteurs dans le risque de blessure.