L’objectif est de réunir des spécialistes de la modélisation mathématique de problèmes biologiques pour faire le point sur des avancées réalisées dans les domaines d’applications tels que : l’électroencephalographie, l’électro-cardiographie, l’épidémiologie, la cancérologie, …
• Modélisation du vivant par équations aux dérivées partielles (problèmes directs ou inverses), par des systèmes dynamiques ou par analyse stochastique.
• Utilisation de la simulation numérique pour la compréhension des phénomènes biologiques.
• l’étude mathématique des modèles des bioprocédés et de dynamique des populations pour la compréhension et le contrôle des écosystèmes et la mise au point des systèmes de traitement.
• Développement de méthodes et techniques mathématiques et numériques qui permettent d’étudier et de modéliser les processus biologiques. Observation et contrôle optimal des écosystèmes.
• Modélisation de l’éco-évolution, de la dynamique cellulaire et de l’ADN.
• Modélisation en électrophysiologie cardiaque, électroencéphalographie, chémotaxie.
• Problèmes de traitement de l’eau et de biofilms.
• Traitement statistique du signal et des images, imagerie médicale.Les nouvelles architectures parallèles et distribuées

Les systèmes complexes: La compréhension des phénomènes naturels, sociaux, épidémiologiques, etc., du monde actuel, devient de plus en plus indispensable aux décideurs politiques et économiques. Les sciences de la complexité connaissent un développement croissant motivé par les enjeux globaux (écologie, santé publique, stabilité sociale) qui concernent, conséquence de la mondialisation, autant les pays industrialisés que les pays en développement.
Les sciences de la complexité requièrent la maîtrise d’outils mathématiques et informatiques sophistiqués ainsi qu’une compréhension en profondeur des thématiques spécifiques auxquelles elles s’appliquent. Aussi chaque sujet spécifique de l’analyse des systèmes complexes se caractérise par un type de modèles et une application thématique.
Les travaux de modélisation de systèmes complexes proposés à ce thème devront avoir un lien fort avec leur application thématique, que ce soit en écologie, en biologie, en épidémiologie, en dynamique urbaine, en sciences sociales, etc. D’un point de vue méthodologique, ce thème porte principalement sur le développement de méthodes de modélisation mathématique (systèmes dynamiques, agrégation de variables, etc.), informatique (systèmes multi-agents, modélisation participative, etc.) et hybride mathématique-informatique.