Cahier des charges du TER :

Formalisation des modèles neuro-biologiques des

neurones à Spike

FERRO Luca M'SAKNI Charf'Eddin REPETTO Pierre

SALMAN Nader

27 mars 2006

1.0

Table des matières

1 Introduction 21.1 Résumé (ou Objectifs) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2 Fournitures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.3 Dé�nitions et acronymes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2 Organisation du projet 42.1 Processus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2.1.1 Phase de plani�cation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.1.2 Phase d'analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.1.3 Phase de développement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.1.4 Phase de publication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2 Organisation structurelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.3 Limites et interfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.3.1 Limites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.3.2 interfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

3 Gestion 63.1 Objectifs et priorités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63.2 Hypothèses, dépendances, contraintes . . . . . . . . . . . . . . . 6

3.2.1 hypothèses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63.2.2 dépendances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63.2.3 contraintes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

3.3 Gestion du risque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73.3.1 risques généraux possibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73.3.2 risques spéci�ques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73.3.3 stratégies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

3.4 Moyens de contrôle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

4 Technique 94.1 Méthodes et outils employés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94.2 Documentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

5 Calendrier, Budget 105.1 Activité déjà produite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105.2 Découpage en lots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105.3 Dépendances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105.4 Ressources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105.5 Budget . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

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5.6 Echéancier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

6 Fonctions du produit 126.1 Analyse critique de NeuroML . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126.2 Prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

7 Contraintes non fonctionnelles 13

A Diagrammes 14A.1 Echéancier de la phase de plani�cation . . . . . . . . . . . . . . . 14A.2 Schéma du rapport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16A.3 Schéma du prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

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Chapitre 1

Introduction

1.1 Résumé (ou Objectifs)

Lors de la modélisation de cartes neuronales (réseaux de neurones événe-mentiels ) du cerveau réalisée dans le cadre du projet Européen FACETS, leschercheurs en biologie et en sciences de l'information utilisent NeuroML. Il s'agitd'un langage XML permettant de spéci�er les modèles de réseaux de neuronesbiologiques qui sont ensuite simulés de manière analogique ou événementielle :

� les paramètres de ces modèles� les équations qui régissent ces modèles� les éléments qui décrivent la sémantique de ces modèlesCes caractéristiques sont spéci�és très souvent par des �non-informaticiens�.

Ici XML est donc utilisé pour spéci�er non pas des documents mais des donnéesstructurées.

Actuellement, la spéci�cation NeuroML basée sur des Schemas est une sourceprécieuse méritant d'être

1. ré-analysée à la lumière d'autres outils de validation d'une structure XML(DTD, XML Schemas, RELAX, TREX, Schematron) et des outils de spé-ci�cation/manipulation des structures XML (XSL, RDF etc., CDuce) quiseraient peut-être mieux adaptées ;

2. simpli�ée au niveau des outils périphériques (interface utilisateur, entrées-sorties, ...) car NeuroML a été construit �au fur et à mesure� et mérite unemise à plat avant son usage intensif au sein du projet FACETS.

Notre hypothèse de travail est� de se baser sur des sous-ensembles de standards existants, clairement op-timisés en fonction de la présente application ;

� de respecter une contrainte forte sur la manipulation de ces logiciels pardes utilisateurs non- experts ;

� se baser sur un langage de programmation simple nous permettant despéci�er non seulement les données statiques de NeuroML mais aussi desimuler des fonctions ou des calculs présents dans les modèles de neuronesimpultionnels.

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1.2 Fournitures

Voici une liste de tout ce qui sera livré :

Un rapport technique INRIA :� analyse critique de NeuroML� prototypage avec deux neurones

Un prototype concernant NeuroML :� paramétrage d'un éditeur XML� une base de données en reparti

1.3 Dé�nitions et acronymes

Impulsion Une impulsion, ou vecteur de communication, est une unité de basede la communication entre neurones impulsionnels, elle est :� asynchrone� binaire� instantanée

NeuroML (Neuron Markup Language) C'est une application XML per-mettant de décrire des modèles et des réseaux de neurones.

Neurone formel Un neurone formel est une unité de calcul avec plusieursentrées (dentrites) et une sortie (axone). C'est une unité de calcul simplepour le composant de base pour les systèmes connexionnistes.

Neurone impulsionnel Ce terme est utilisé dans deux cadres di�érents : dansle cadre des travaux de modélisation en neurosciences : en particulier, ons'intéresse aux mécanismes physiologiques permettant l'apparition des im-pulsions, ainsi qu'au problème du �codage neuronal�, l'interprétation deséchanges fonctionnels d'information. dans le cadre d'études informatiquessur les réseaux de neurones arti�ciels (connexionnisme). Ces neuroneso�rent la possibilité d'introduire naturellement une dimension temporelledans des réseaux de neurones. Ils se représentent ainsi comme une formeparticulière de système dynamique. Les neurones impulsionnels sont carac-térisés par leurs puissances calculatoires (d'après certaines études), maisaussi utilisés dans le domaine de la robotique autonome. La simplicité duvecteur de communication utilisé o�re un champ d'étude intéressant pourl'informatique (impulsions binaires), voire pour des applications électro-niques.

Neurone Integre-and-Fire (IF) Le neurone intègre-et-tire est un modèle simpledé�ni, entre autres, par une équation di�érentielle décrivant l'évolution dupotentiel de membrane ainsi qu'un mécanisme de seuil d'émission.

Neurone Spike Response Model (SRM) Le neurone SRM est un neuroneintègre-et-tire avec deux particularités :� il modélise l'évolution du potentiel de membrane sous une forme inté-grée, et non sous la forme di�érentielle

� les di�érents termes intervenants dans l'expression du potentiel fontdirectement apparaître le temps de la dernière émission

seuil d'émission (mécanisme) Initiation d'une impulsion neuronale.

Synapse Zone de contact entre l'arborisation terminale d'un neurone et uneautre cellule (neurone, cellule musculaire, cellule glandulaire).

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Chapitre 2

Organisation du projet

2.1 Processus

Nous avons choisi de développer notre rapport technique ainsi que nos pro-totypes de manière incrémentale sur plusieurs phases, dans le but de toujoursgarder autant que possible des versions �opérationnelles� de notre travail et d'enaméliorer le contenu, les fonctionnalités, la �abilité et la robustesse tout au longde l'avancement du travail d'étude. La méthode incrémentale permet égalementun développement plus sécurisé face à des problèmes éventuels et d'avoir unesuccession de �prototypes� : du rapport technique INRIA ou des 2 autres pro-totypes ; se rapprochant de l'application �nale.

2.1.1 Phase de plani�cation

Installation et familiarisation avec les technologies requises par notre sujetde TER.

27 février au 27 mars

Prises de contact avec le client

Cahier des Charges :� Plusieurs réunions ont été réalisé pour la rédaction du cahier des charges.� Mise en place du plan de travail pour les prochaines phases

2.1.2 Phase d'analyse

Cette phase se déroulera tout au long de notre projet. Elle doit nous per-mettre d'avoir un maximum de notions à disposition lors du début du proto-typage. De plus, cette phase identi�e le travail à e�ectuer au sein du rapporttechnique :

13 avril au 10 mai

recherche des opinions de la communauté NeuroML et du travail pré-existant� de la hiérarchie et de la modularité� des données biologique� des aspects mathématiques

étude de la �abilité, robustesse et complétude du langage

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2.1.3 Phase de développement

Le début de cette phase ne sanctionne pas la �n de la phase précédente : elleva plutôt s'insérer dans le cadre de l'analyse pour l'enrichir avec une maquette :

26 avril au 10 mai

analyse et paramétrage des outils d'édition

analyse des outils de simulation (GENESIS, NEURON, ...)

maquette BD et description environnement

étude du kit de développement

2.1.4 Phase de publication

Dans cette phase nous allons mettre en page le rapport (qui doit être déjàdisponible) et nous entraîner pour la soutenance. Ensuite cette phase peut conti-nuer hors du cadre de TER pour une véritable publication.

A partir du 3 mai

Préparation de la soutenance �nale Mise en page �nale des deux livrables.

Hors TER :

Véri�cation Notre client véri�ra le rapport technique et le prototype.

Validation Si le rapport satisfait le client il le validera.

publication En�n si le client juge le rapport valide, il pourra le publier commerapport INRIA.

2.2 Organisation structurelle

La totalité de l'équipe devra contribuer à l'analyse de NeuroML et à la rédac-tion du rapport : il s'agit d'un objectif dont les sous-tâches sont constammentliées entre elles et dépendantes les unes des autres.

Pour plus de détail sur la subdivision des tâches, on fera référence au tableauen section 5.5 Echéancier.

2.3 Limites et interfaces

2.3.1 Limites

Notre but étant de s'emparer des aspects de NeuroML pour en faire unstandard, nous n'allons pas aborder l'analyse d'autres langages similaires. Notretravail porte principalement sur la rédaction d'un document technique. Ce do-cument pourra proposer plusieurs prototypes d'amélioration, mais aucune mo-di�cation ou extension du langage NeuroML ne sera fournie. Une éventuellemodélisation d'une base de données pourrait être abordée, mais uniquement àla suite du rapport et du prototypage : il s'agit d'un objectif facultatif.

2.3.2 interfaces

Vu la nature du projet demandé, nous n'avons qu'un seul lien avec un autreprojet. En e�et, notre TER s'incorpore dans un projet européen FACETS.

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Chapitre 3

Gestion

3.1 Objectifs et priorités

� E�ectuer une analyse critique de NeuroML : il s'agit de l'objectif principal,qui sera traité tout au long du projet.

� Se servir de l'analyse critique pour proposer une amélioration de la repré-sentation des neurones IF et SRM.

� Proposer un prototype d'utilisation de NeuroML et d'interaction entre cedernier et les simulateurs existants (GENESIS, NEURON).

3.2 Hypothèses, dépendances, contraintes

3.2.1 hypothèses

Nous nous retrouvons dans le cadre d'un projet européen, mais aucune normeparticulière doit être respectée.

3.2.2 dépendances

� La phase d'analyse se déroulera tout au long du projet.� La phase de déveleoppement ne pourra être abordée qu'après avoir su�-samment avancé dans l'analyse de NeuroML : elle dépend donc de la phased'analyse.

� La phase de publication ne pourra être commencée que si la phase d'ana-lyse et la phase de développement soient terminées.

3.2.3 contraintes

� Critère de qualité : le rapport sera rédigé en anglais.� En ce qui concerne la réalisation du prototype, nous devons nous conformerau langage NeuroML. De plus, ce prototype doit être facile d'utilisation(utilisateur intelligent mais peu expérimenté).

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3.3 Gestion du risque

3.3.1 risques généraux possibles

1. ne pas avoir dé�ni correctement les objectifs (travail inutile et retard gé-néral)

2. d'autres objectifs sont demandé par le client dans un deuxième temps(impossibilité de respecter le planning, insatisfaction du client)

3. manque de motivation d'un ou plusieurs membres de l'équipe (retard dansle travail, perte de con�ance entre nous)

4. travail isolé et manque de collaboration dans l'équipe (redondance dans letravail e�ectué, di�culté d'assembler les parties)

3.3.2 risques spéci�ques

5. retard dans l'analyse critique (impossibilité de commencer le prototypage)

6. di�culté dans la rédaction en langue anglaise (rapport incomplet, insatis-faction du client)

7. manque de temps ou de compétence pour traiter la maquette BD

3.3.3 stratégies

Plusieurs rendez-vous de l'équipe ainsi que des réunions avec notre enca-drant devraient avoir assuré une correcte compréhension du sujet. Il se peutque d'autres sous-tâches soient découvertes pendent notre travail : nous laisse-rons dans tous le cas la priorité à l'analyse de NeuroML et nous nous adresseronsimmédiatement à notre encadrant. De plus notre client a signé le Cahier DesCharges et il a donc accepté les objectifs.

Le travail personnel et isolé des membres sera très limité : nous aurons denombreux rendez-vous et le travail sera surtout un travail d'équipe et de col-laboration. De plus, un respect strict des devoirs assignés par le chef de projetnous aidera à garder un bon rythme de travail.

Puisque tous le objectifs dépendent de l'analyse critique, cette dernière pou-vant provoquer un retard dans la phase de prototypage, l'avant-dernière semainesera aussi consacrée au traitement des tâches incomplètes.

3.4 Moyens de contrôle

Pour permettre de mener à bien le projet, nousa vons convenus plusieursmoyens de contrôle, et ainsi éviter l'accumulation de retards.

rapport quotidien : ce mini rapport permet de connaître les tâches accom-plies

rendez-vous bi-hebdomadaire : ces rendez-vous ont pour but de synchroni-ser les tâches en désaccord. Ces rendez-vous peuvent être intégrés à desscéances de travail collectif.

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véri�cation hebdomadaire : cette véri�cation est importante. Elle permetde contrôler le retard pris sur l'échéancier.

véri�cation du client : de plus, la véri�cation sera accompagnée d'un rapportà notre client qui nous dira si notre travail est en adéquation avec ce qu'ilattend.

correction du retard : nous avons élaboré une semaine plus souple permet-tant de rattrapper tout retard potentiel.

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Chapitre 4

Technique

4.1 Méthodes et outils employés

Outils de conception �

Outils de développement Editeurs java et XML non dé�nis

Gestion du projet Gantt pour les diagrammes

Gestion des sources la page WIKI du TER

4.2 Documentation

Une majeure partie de la documentation sera disponible sur le Wiki : soitdirectement soit au moyen de documents externes (ps, pdf, jpg, ...) Si program-mation, la documentation sera générée par la javadoc

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Chapitre 5

Calendrier, Budget

5.1 Activité déjà produite

cf. diagramme A.1

5.2 Découpage en lots

Notre découpage en lots est assez spéci�que. Du fait que nous produisonspas un logiciel mais un rapport technique, notre découpage en lots se rameneraau rapport lui-même et au prototype.

5.3 Dépendances

5.4 Ressources

Nos ressources sont peu nombreuses. En e�et, nous sommes nos propresressources, et toute ressource materielle sera personnelle.

5.5 Budget

Aucun budget n'est associé à ce projet.

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5.6 Echéancier

L'échéancier semaine par semaine :

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Chapitre 6

Fonctions du produit

6.1 Analyse critique de NeuroML

Notre analyse critique se fera sous plusieurs critères :� Enumération des spéci�cations� Synthèse de la documentation� Extraction des données biologiques� Analyse de la hierarchie� Utilisabilité

Un schéma de l'architecture peut être vu en section A.2.

6.2 Prototype

� BD, parallellisme� outil d'édition� étudier et décrire l'environnement� liens netre Neuron, Genesis, MorphML

Un schéma du prototype peut être vu en section A.3.

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Chapitre 7

Contraintes non fonctionnelles

Plate-forme matérielle : multi-OS (utilisation de la JVM)

utilisabilité de l'interface : dédiée à des non-informaticiens

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Annexe A

Diagrammes

A.1 Echéancier de la phase de plani�cation

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A.2 Schéma du rapport

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A.3 Schéma du prototype

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