L’IRT SystemX, l’institut de convergence DataIA, le Labex DigiCosme, et le Pôle de compétitivité Systematic Paris-Region se sont associés pour créer un nouveau rendez-vous, le « meet-up | Doctorants & Industrie », afin de favoriser les synergies et collaborations entre leurs doctorants et les acteurs du monde industriel.
A destination des doctorants, des industriels, des encadrants et directeurs de thèses, l’événement a réuni une centaine de participants le 14 novembre à Nano-INNOV (Palaiseau) autour de deux objectifs :
- Informer sur les travaux de thèse en cours et les besoins ressentis par les industriels,
- Créer une opportunité de rencontres et d’échanges, pour faire évoluer les travaux des doctorants ou pour un emploi futur.
Les travaux des doctorants sous les projecteurs
Les travaux de thèse des doctorants de l’IRT SystemX, de l’institut DataIA et du Labex DigiCosme étaient mis à l’honneur lors d’une exposition de posters articulée autour de quatre thématiques :
Calcul scientifique et optimisation
- Corentin Houpert, CEA : Inverse problem for randon neutronics
- Adrien Touboul, IRT SystemX : A model of margins in industrial processes
- François Rouchon, IRT SystemX : Optimisation des stratégies de fabrication additive par dépôt de fil à l’arc
- Frédéric Logé, CMAP, Ecole polytechnique : Forecast for Optimisation
- Jeet Desai, IRT SystemX : Optimisation topologique pour la fracture
Réseaux et télécoms
- Lucas Benmouffok, IRT SystemX : Calcul multipartites securisé et blockchains
- Antoine Durand, IRT SystemX : Blockchain consensus for IoT
- Irched Chafaa, CentraleSupélec : Online exponential learning for beam-alignment in multi-user millimeter wave systems
- Tiago Rocha Goncalves, CentraleSupélec : Vehicle platooning schemes considering V2V communications: A joint communication/control approach
- Farah Haidar, IRT SystemX : C-ITS PKI protocol: Performance evaluations in a real environment
- Homa Nikbakht, Télécom Paris : Mixed Delay Constraints on a Fading C-RAN Uplink
- Zheng Li, CentraleSupélec : Rate Splitting for Multi-Antenna Downlink
Science du logiciel, ingénierie système
- Emma Effa, IRT SystemX : Apports des techniques d’apprentissage semi-supervisées dans l’établissement de liens entre artefacts de conception
- Jean Oudot, IRT SystemX : Towards safe and secure transportation systems
- Anas Ammounah, Université d’Évry Val d’Essonne : Mechatronic Control System Architecture for Humanoid Robot
- Wei Chen, IRT SystemX : Test cases generation methodology for autonomous vehicles
- Ilia Iuskevich, IRT SystemX : Human-centered roadmapping for new product development
Science des données et IHM
- Léon-Paul Schaub, DigiCosme : Dialog systems and Memory
- Clément Feutry, DigiCosme : Dataset shift black-box monitoring
- Elies Gherbi, IRT SystemX : Machine learning for intrusion detection in autonomous transportation systems
- Kevin Pasini, IRT SystemX : Modèle LSTM encodeur-prédicteur pour la prévision court-terme d’affluence dans les transports collectifs
- Victor Bouvier, DigiCosme : Controlled representation learning: towards more reliable machine learning
- Jean-Marie John-Mathews, DataIA : Impact des algorithmes en IA dits « éthiques by design »
- Aicha Dridi, DataIA : Deep Learning Applied to Energy consumption
- Victor Pellegrain, IRT SystemX : Learning multimodal representation from complex data for fault diagnosis
- Pascal Un, IRT SystemX : Impact de l’information voyageurs sur le comportement des usagers des transports en commun en situation perturbée
- Clarisse Lawson-Guidigbe, IRT SystemX : Virtual assistant for trust calibration in automated driving: anthropomorphism as a factor
- Natkamon Tovanich, IRT SystemX : A Systematic Review of Online Bitcoin Visualizations
- Marina Bojarski, DataIA : La brevetabilité des inventions générées par une intelligence artificielle
Tout au long de la journée, les participants ont voté pour choisir les meilleurs posters. Et les deux grands gagnants sont…
- Elies Gherbi
Après une formation en mathématique et en informatique, Elies a occupé un poste d’ingénieur en Machine learning. Il a ensuite décidé de relever le défi et d’aborder la recherche en étant doctorant à l’IRT SystemX. Son sujet de thèse concerne l’application de l’intelligence artificielle dans les transports autonomes, avec le développement de modèles capables de détecter les comportements malveillants dans les véhicules. - Kevin Pasini
Kevin a suivi un cursus d’ingénieur à L’ENSIIE avec un double diplôme au sein du master de recherche en Machine learning AIC de l’université Paris Saclay. Il a réalisé son stage de fin d’étude dans le projet MSM (Modélisation de solution de mobilité) de l’IRT sur la « Détection d’anomalie dans les données d’affluences billettiques ». Il est actuellement en thèse dans le Projet IVA (Information voyageur augmenté). Ses travaux présentés au Meet-up concernent une approche de Deep Learning pour la prédiction à court terme des flux de passagers dans les trains de banlieue.
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