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Sébastien Picault est ingénieur (Telecom Paris) et docteur en informatique de l'Université Pierre et Marie Curie (Paris VI, Sorbonne Universités). Maître de conférences à l'Université de Lille, au Centre de Recherches en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL, UMR CNRS 9189) de 2002 à 2019, ses travaux de recherche sont centrés sur les méthodes, algorithmes et architectures de modélisation et de simulation dans les systèmes multi-agents et multi-niveaux, au carrefour de l'Intelligence Artificielle (IA) et du Génie Logiciel. Habilité à diriger des recherches en 2013, S. Picault a rejoint INRAE à BIOEPAR en 2016 et a été recruté comme Chargé de recherche en 2019. Il développe des méthodes d'IA pour élaborer un cadre générique pour la conception et la simulation de modèles épidémiologiques (EMULSION). Son objectif est de fiabiliser et  d'accélérer la conception de modèles épidémiologiques mécanistes, tout en garantissant la lisibilité, la modularité et la révisabilité des modèles pour impliquer plus étroitement les scientifiques non modélisateurs dans leur élaboration.

Thèmes de recherche

• Modélisation épidémiologique
• Simulation multi-agents
• Modélisation multi-niveaux
• Intelligence Artificielle
• Génie logiciel

Liens

ORCID: 0000-0001-9029-0555

https://www.researchgate.net/profile/Sebastien_Picault

Publications récentes

• Cecilia H., Arnoux S., Picault S., Dicko A., Seck M. T., Sall B., Bassène M., Vreysen M., Pagabeleguem S., Bancé A., Bouyer J., Ezanno P. 2021. Dispersal in heterogeneous environments drives population dynamics and control of tsetse flies. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 288(1944):20202810 [IF19=4.637] DOI: 10.1098/rspb.2020.2810.
• Ezanno P., Picault S., Beaunée G., Bailly X., Muñoz F., Duboz R., Monod H., Guégan J.-F. 2021. Research perspectives on animal health in the era of artificial intelligence. Veterinary Research, 52(1):40 [IF19=3.357] DOI: 10.1186/s13567-021-00902-4.
• Ezanno, P., Picault, S., Winter, N., Beaunée, G., Monod, H., and Guégan, J.-F. 2020. Intelligence artificielle et santé animale. INRAE Productions Animales 33(2):95-108 [IF19=0.741] DOI: https://productions-animales.org/article/view/3572.

• Cecilia H., Arnoux S., Picault S., Dicko A., Seck M. T., Sall B., Bassene M., Vreysen M., Pagabeleguem S., Bance A., Bouyer J., Ezanno P. 2019. Environmental heterogeneity drives tsetse fly population dynamics and control. Peer Community in Ecology,  :493650. DOI: 10.1101/493650.

• Picault S., Huang Y.-L., Sicard V., Arnoux S., Beaunée G., Ezanno P. 2019. EMULSION: transparent and flexible multiscale stochastic models in epidemiology. PLOS Computational Biology, 15(9): e1007342. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1007342

• Picault S., Ezanno P., Assié A. Combining early hyperthermia detection with metaphylaxis for reducing antibiotics usage in newly received beef bulls at fattening operations: a simulation-based approach. SVEPM: Conference & Annual General Meeting, Mar 2019, Utrecht, Netherlands. pp.148-159

• Ezanno P., Beaunée G., Picault S., Arnoux S., Sicard V., Beaudeau F., Rault A., Vergu E. 2018. Gestion des maladies endémiques du troupeau aux territoires : contribution de la modélisation épidémiologique pour soutenir la prise de décision (projet MIHMES, 2012-2017). Innovations Agronomiques, 66:53-65.

• Mathieu P., Morvan G., Picault S., 2018. Multi-level agent-based simulations: Four design patterns. Simulation Modelling Practice and Theory 83, 51-64. [IF17=2.092] DOI: 10.1016/j.simpat.2017.12.015.

• Maudet A., Touya G., Duchêne C., Picault S. 2017. DIOGEN, a multi-level oriented model for cartographic generalization. International Journal of Cartography, 3(1):121-133 DOI: 10.1080/23729333.2017.1300997.

• Nongaillard A., Picault S. 2017. Modélisation multi niveau du bien-être social dans un SMA : Application aux problèmes d'affectation et d'appariement. Revue d'Intelligence Artificielle, 31(6):709-734.