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Premier bilan d’activités de la Chaire IA For Industry

Mathilde Mougeot du Centre Borelli
Mathilde Mougeot
Après 18 mois d’activités, Mathilde Mougeot, titulaire de la chaire Industrial Data Analytics and Machine Learning du Centre Borelli, dresse un premier bilan. Le périmètre de la chaire s’est étendu depuis sa création ; elle rassemble actuellement Atos, CA, Bertin IT, Michelin, SNCF, Banque de France et l’ENSIIE.
La chaire assure également le pilotage scientifique du challenge « IA pour l’Industrie » de la Région Ile-de-France. Nous étudions aussi la constitution d’équipes mixtes (laboratoire-entreprise) autour d’un programme R & D.

« Des programmes scientifiques ont été initiés en transfer learning, signaux sur graphes, recherche opérationnelle, détection d’événements pour la surveillance de systèmes… L’école d’été franco-allemande annuelle en Transfer learning a permis de créer des liens scientifiques entre l’écosystème bavarois et celui du plateau de Saclay » explique Mathilde Mougeot.

« La densification des liens entre les formations de l’ENS Paris Saclay et l’ENSIEE se traduit par 18 stages et 6 recrutements chez les partenaires industriels, 1 doctorant et 5 chercheurs au sein de la chaire.
L’équipe a valorisé ses travaux au travers de 16 publications, 13 communications et 2 algorithmes en open source » poursuit-elle.


Principaux objectifs

  • Développer des programmes scientifiques sur le domaine ;
  • Former les étudiants, doctorants et post-doctorants pour en faire des acteurs de l’IA pour l’industrie ;
  • Animer une communauté scientifique internationale autour du Machine Learning appliqué aux données industrielles, sous forme de colloques et séminaires ;
  • Diffuser les résultats de la recherche par le biais de publications et d’interventions, mais aussi par la production de logiciels libres facilitant le transfert de connaissances et de technologie vers l’industrie.

Laboratoire, le Centre Borelli

Cette chaire est portée par le Centre Borelli, né de la fusion du Centre de Mathématiques et de leurs applications (CMLA) et de l’unité Cognition and Action Group (COGNAC G) qui rassemble 160 membres. Ses principaux axes de recherche sont :

  • La modélisation et la simulation de phénomènes physiques et biologiques complexes ;
  • Les mathématiques et algorithmes pour l’apprentissage et la perception artificiels ;
  • Les neurosciences comportementales chez la personne humaine et l’animal.