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     "title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet",
     "section": "",
-    "text": "Pour clustering de collections sur données réelles :\n→ L’intuition de Pierre semble être confirmé, les dissimilarités semblent arrêter de varier sensiblement pour de grandes valeurs (Q_1,Q_2).\n\n❓Je n’arrive plus à reproduire le bug pour l’inférence…\nS’assurer que ça marche et relancer\n\nCreuser et explorer avec easy16s !\nDé-bugger les simulations :\n\n⌛ Inférence : Relancer simus d’inférence avec n = 240 pour voir si la qualité augmenter (se rassurer). En fait on est déjà à 240, j’ai relancé avec M = 4 au lieu de M = 2. En attente résultats MIGALE -> BUG, dois creuser mais juste des problèmes techniques -> Visiblement il y a d’autres problèmes que juste le plan de parallélisation.\n\n⌛Bon le bug ne se reproduit plus… les jobs sont juste trop longs (> 120h) j’ai relancé, il ne reste que 182/972 conditions.\n\n\nKmeans sur la densité des réseaux subdoré pour pré-partitionner et clusteriser. Car densités déséquilibrées.\n\n\n\n\n\nFaire GNN-VAE Doré et sub-Doré avec kmeans et clustering sur l’espace latent J’ai commencé à regarder un peu\n\n\n\nReference 1\n\n\n\n\n\n\nLancer colBiSBM sur OTU\\times Sample → problème du chargement en mémoire des données à voir\nLancer colSBM sur OTU\\times OTU\nCreuser TabNet de Christophe Regouby et les exercices\nRegarder SPARTA Rennes\nLire Papiers compositional data (Aitchison et al. intro)\nLire article multi-niveaux Saint-Clair\nDemander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)\nEcrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. \\begin{align*}\ni \\rightarrow &~N^1_i \\subseteq N^2_i \\subseteq N^3_i & \\text{Taxonomie}\\\\\nZ^0_i \\overset{?}{=} & Z^1_i \\overset{?}{=}  Z^2_i \\overset{?}{=} Z^3_i & \\text{Groupes fonctionnels}\n\\end{align*}"
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-    "text": "Lecture en cours\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n✅ Morton et al. (2021) VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes"
+    "text": "Lecture en cours\n\nOT\n\n⌛ Mazelet, Flamary, et Thirion (s. d.) Intéressant pour le transport optimal entre graphes de tailles différentes\n⌛ Nenna (s. d.b) Pour comprendre le problème d’OT régularisé pour l’entropie.\n⌛ Nenna (s. d.a)\n\n\n\nInférence de graphes\n\n✅ Morton et al. (2021) VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform. Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes\n⌛ Aitchison (1982)"
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     "title": "Bilan semaine 27 2025 : 30 juin - 4 juillet",
     "section": "A discuter",
-    "text": "A discuter\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS"
+    "text": "A discuter\n\nCongés P&S\nQuand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?\n\n\nThèse\n\nQue prévoir pour le CSI ?\n\nUn petit rapport ?\nUne présentation\n\nComment valider les enseignements comme formations Adum ?\nDes recommandations de formations ?\n\n\n\nInterprétation écologiques résultats de Baldock\n\n❓ Point avec Elisa ?\n\n\n\nInférence\n\npbs : variance, bcp de zero, covariables, offset et taxonomie (Reseaux arretes differents niveaux : Genre, OTU …)\n\n\nCombine networks at different taxonomic levels\n\n\nInférence + GREMLINS"
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suivi/2025-13/2025-13.html

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     </div>
     
@@ -223,6 +229,9 @@ window.Quarto = {
   </ul></li>
   <li><a href="#a-discuter" id="toc-a-discuter" class="nav-link" data-scroll-target="#a-discuter">A discuter</a>
   <ul class="collapse">
+  <li><a href="#congés-ps" id="toc-congés-ps" class="nav-link" data-scroll-target="#congés-ps">Congés P&amp;S</a></li>
+  <li><a href="#thèse" id="toc-thèse" class="nav-link" data-scroll-target="#thèse">Thèse</a></li>
+  <li><a href="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" id="toc-interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="nav-link" data-scroll-target="#interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</a></li>
   <li><a href="#inférence" id="toc-inférence" class="nav-link" data-scroll-target="#inférence">Inférence</a></li>
   </ul></li>
   </ul>
@@ -271,11 +280,11 @@ Reference&nbsp;1
 <ul>
 <li>Lancer <em>colBiSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times Sample</span> → problème du chargement en mémoire des données à voir</li>
 <li>Lancer <em>colSBM</em> sur <span class="math inline">OTU\times OTU</span></li>
-<li>Creuser <a href="https://raw.githubusercontent.com/cregouby/R-toulouse-tabnet/main/Tabnet_RR2023_fr_pdf.pdf">TabNet</a> de Christophe Regouby et les <a href="https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch">exercices</a></li>
+<li>✅ Creuser <a href="https://raw.githubusercontent.com/cregouby/R-toulouse-tabnet/main/Tabnet_RR2023_fr_pdf.pdf">TabNet</a> de Christophe Regouby</li>
+<li>TabNet pratiquer les <a href="https://github.com/cregouby/Tutoriel_torch">exercices</a></li>
 <li>Regarder <strong>SPARTA</strong> Rennes</li>
 <li>Lire Papiers compositional data (Aitchison et al.&nbsp;intro)</li>
 <li>Lire article multi-niveaux Saint-Clair</li>
-<li>Demander à JA si elle connaît des réseaux d’interactions connus par les experts (idée d’intégrer une connaissance experte et de voir les différences de structure par rapport à celle attendue)</li>
 <li>Ecrire et étudier les modèles pour différents niveaux taxonomiques. <span class="math display">\begin{align*}
 i \rightarrow &amp;~N^1_i \subseteq N^2_i \subseteq N^3_i &amp; \text{Taxonomie}\\
 Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=}  Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp; \text{Groupes fonctionnels}
@@ -296,12 +305,35 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=}  Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
 <section id="inférence-de-graphes" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence-de-graphes">Inférence de graphes</h3>
 <ul>
-<li>✅ <span class="citation" data-cites="Morton2021.11.09.467939">Morton et al. (<a href="#ref-Morton2021.11.09.467939" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes</li>
+<li><p>✅ <span class="citation" data-cites="Morton2021.11.09.467939">Morton et al. (<a href="#ref-Morton2021.11.09.467939" role="doc-biblioref">2021</a>)</span> VAE with Multinomial Logistic Normal distribution using Isometric Log Ratio tranform. Plus rapide que les autres méthodes et performances équivalentes</p></li>
+<li><p>⌛ <span class="citation" data-cites="aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a">Aitchison (<a href="#ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" role="doc-biblioref">1982</a>)</span></p></li>
 </ul>
 </section>
 </section>
 <section id="a-discuter" class="level2">
 <h2 class="anchored" data-anchor-id="a-discuter">A discuter</h2>
+<section id="congés-ps" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="congés-ps">Congés P&amp;S</h3>
+<p>Quand est-ce qu’on ne se voit pas ? Et donc quand est-ce qu’on se voit après ?</p>
+</section>
+<section id="thèse" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="thèse">Thèse</h3>
+<ul>
+<li><p>Que prévoir pour le CSI ?</p>
+<ul>
+<li>Un petit rapport ?</li>
+<li>Une présentation</li>
+</ul></li>
+<li><p>Comment valider les enseignements comme formations Adum ?</p></li>
+<li><p>Des recommandations de formations ?</p></li>
+</ul>
+</section>
+<section id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock" class="level3">
+<h3 class="anchored" data-anchor-id="interprétation-écologiques-résultats-de-baldock">Interprétation écologiques résultats de Baldock</h3>
+<ul>
+<li>❓ Point avec Elisa ?</li>
+</ul>
+</section>
 <section id="inférence" class="level3">
 <h3 class="anchored" data-anchor-id="inférence">Inférence</h3>
 <ul>
@@ -320,6 +352,9 @@ Z^0_i \overset{?}{=} &amp; Z^1_i \overset{?}{=}  Z^2_i \overset{?}{=} Z^3_i &amp
 </section>
 
 <div id="quarto-appendix" class="default"><section class="quarto-appendix-contents" role="doc-bibliography" id="quarto-bibliography"><h2 class="anchored quarto-appendix-heading">Les références</h2><div id="refs" class="references csl-bib-body hanging-indent" data-entry-spacing="0" role="list">
+<div id="ref-aitchisonStatisticalAnalysisCompositional1982a" class="csl-entry" role="listitem">
+Aitchison, J. 1982. <span>«&nbsp;The <span>Statistical Analysis</span> of <span>Compositional Data</span>&nbsp;»</span>. <em>Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological)</em> 44 (2): 139‑77. <a href="https://www.jstor.org/stable/2345821">https://www.jstor.org/stable/2345821</a>.
+</div>
 <div id="ref-mazeletUnsupervisedLearningOptimal" class="csl-entry" role="listitem">
 Mazelet, Sonia, Rémi Flamary, et Bertrand Thirion. s.&nbsp;d. <span>«&nbsp;Unsupervised <span>Learning</span> for <span>Optimal Transport</span> Plan Prediction Between Unbalanced Graphs&nbsp;»</span>.
 </div>