Identification de systèmes dynamiques microbiologiques complexes par filtrage non linéaire

Résumé : L'étude statistique des systèmes dynamiques microbiens rencontrés dans la fabrication et la conservation des aliments est d'un grand intérêt pour les microbiologistes (accroissement des connaissances sur ces systèmes, analyse de risques alimentaires). La prédiction des évolutions de populations bactériennes passe par la modélisation et l'identification de tels systèmes par des techniques appropriées. Cependant, la spécificité de ces systèmes dynamiques (systèmes stochastiques à espace d'état non linéaire) dans lesquels les variables d'intérêt (effectifs) ne sont qu'estimées au travers d'un processus complexe de prélèvements, dilutions, mises en culture et comptages, compromet l'application des méthodes classiques (moindres carrés, maximum de vraisemblance). On doit alors avoir recours à des techniques plus spécialisées, par exemple de type estimations séquentielles. Dans cette communication, nous présentons les premiers résultats de l'application d'une telle approche à un système dynamique simulé bien connu des microbiologistes. Elle repose sur la mise en œuvre d'un nouveau filtre particulaire aux propriétés théoriques récemment étudiées et d'un logiciel utilisateur convivial, spécialement développé.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:09:19
Dernière modification le : mercredi 29 novembre 2017 - 15:52:00
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 21:40:22

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Jean-Pierre Vila, Jean-Pierre Gauchi, Caroline Bidot. Identification de systèmes dynamiques microbiologiques complexes par filtrage non linéaire. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386650〉

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