Conférences à destination des étudiants de Master (archives)

La simulation numérique peut être vue comme une retranscription informatique de modèles mathématiques, engendrant des codes de plus en plus complexes, à mesure que les modèles se complexifient. Cela peut nécessiter un savoir-faire que le chercheur en mathématiques ou physique n'a pas nécessairement. Ainsi cet exposé présentera le métier d'ingénieur de recherche dans le cadre du calcul scientifique.

Fondée en 2008 à Paris, Lokad est née de la volonté de redéfinir l’optimisation Supply Chain via l’utilisation intensive des mathématiques et d’une technologie de pointe. Depuis sa création, Lokad a beaucoup évolué, cherchant en permanence à s’adapter aux problématiques mouvantes de la Supply Chain et à en proposer une vision nouvelle. Lokad propose une approche quantitative en attribuant une probabilité à chaque futur possible et un score basé sur des critères économiques à chaque décision logistique. L'objectif est d’aider les entreprises à choisir en permanence les meilleures décisions possibles. Pour mener à bien cette mission, Lokad a créé en 2015 une équipe de Supply Chain Scientists chargés déployer la technologie et la vision Lokad chez les clients.

Stochastic reduced order models for real-time fluid flow Bayesian inverse problems Lien vers le résumé

Le commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est un organisme public de recherche autour de l’énergie. Il intervient principalement dans les domaines suivants : la recherche technologique et fondamentale, les énergies bas carbone, ainsi que la défense et la sécurité. La direction des applications militaires (DAM) est chargée de répondre aux enjeux de la dissuasion nucléaire.

En interaction avec différentes unités de la DAM, le BSE (Bureau de Synthèse et d'Expertise) développe des études en quantification des incertitudes dans les simulations numériques de systèmes complexes.

Les séries temporelles sont des données spécifiques par construction, dont le format traduit l'évolution d'une grandeur au cours du temps. Ces données sont largement utilisées dans de nombreux secteurs (Énergies, Banques et Assurances, Industrie 4.0, ...) mais les méthodes pour les traiter diffèrent fortement selon les cas d'usages. Cette conférence sera l'occasion de réaliser un tour d'horizon de différents cas d'usages industriels rencontrés chez Sia Partners et les méthodes que nous avons adoptées pour exploiter ces données.