Cette session avait pour objectif d’accompagner des apprenants issus d’horizons variés dans la découverte des fondamentaux du Deep Learning, afin de leur permettre d’appréhender la mise en œuvre des algorithmes/codes associés et d’envisager leur adaptation aux problématiques de recherche propres à chacun des apprenants.

En préambule de la formation, les participants ont été accueillis pour un après-midi de visites et de découvertes au sein de deux structures partenaires du PEPR DIADEM : le CEA Tech et l’ICMCB (Institut de Chimie de la Matière Condensée de Bordeaux). Cette immersion leur a permis de découvrir plusieurs projets de recherche ainsi que les plateformes expérimentales associées.

Visite et présentation des projets ciblés

Au CEA Tech, Gunay Yildirim et Frédéric LECRAS ont présenté les activités menées dans le cadre du projet ciblé HIWAY-2-MAT autour de la synthèse combinatoire par dépôt de couches minces (PVD). Afin d’offrir une vision plus large des activités menées sur le site, Gunay a également sollicité plusieurs collègues pour présenter d’autres projets en cours, notamment dans les domaines de la cobotique et des applications THz. Cette immersion a été particulièrement appréciée des participants, offrant un aperçu concret de travaux de recherche aussi variés que passionnants.

L’après-midi s’est ensuite poursuivi à l’ICMCB, où Aline Rougier et Lionel Teule-Gay ont présenté d’autres aspects du projet HIWAY-2-MAT à travers différents équipements dédiés à la caractérisation des couches minces.

Puis, Cyril Aymonier nous a fait découvrir un laboratoire utilisé dans le cadre du projet 2FAST qui explore l’utilisation de procédés de synthèse miniaturisés et continus afin d’optimiser et accélérer le développement de nouveaux matériaux.

Après les visites, Glenn Clothier du Laboratoire de Chimie des Polymères Organiques (LCPO) a présenté le projet AMETHYST dont l’objectif est d’accélérer le développement de matériaux polymères plus performants et durables grâce à la combinaison de l’intelligence artificielle et de méthodes expérimentales à haut débit.

La journée s’est achevée avec la présentation du projet RUBIS par Fabrice Rossignol dont l’objectif est d’optimiser la conception et la fabrication de céramiques et composites thermostructuraux en s’appuyant sur la science des données et l’intelligence artificielle autour de matériaux et procédés de fabrication avancés.

Focus sur la formation

Une fois encore, la diversité était au rendez-vous. Doctorants, post-doctorants, techniciens, ingénieurs et chercheurs ont suivi cette formation, avec des spécialités parfois très éloignées les unes des autres. Ce constat illustre parfaitement l’intérêt croissant pour l’intelligence artificielle et la capacité des méthodes de Deep Learning à s’appliquer à une grande variété de problématiques scientifiques et techniques.

Le programme proposait une introduction à deux thématiques majeures de la vision par ordinateur : la classification d’images et la détection d’objets. Cette approche a permis aux participants d’acquérir une première compréhension des concepts fondamentaux tout en les mettant en pratique à travers des travaux dirigés.

Ces remarques constituent également une piste d’amélioration précieuse pour les prochaines éditions. Nous réfléchissons ainsi à faire évoluer l’organisation de cette formation afin de permettre une meilleure assimilation des concepts et un approfondissement de certaines thématiques. C’est tout l’intérêt de nos formations sur mesure : pouvoir les faire évoluer en fonction des retours et des besoins des participants.

Un formateur qui rend le Deep Learning accessible

Au-delà de la qualité du contenu, les participants ont particulièrement salué les qualités pédagogiques de Jean-Luc Charles. Ancien Maître de conférences HDR à l’ENSAM, il a su rendre accessibles des concepts parfois perçus comme complexes, grâce à des explications détaillées, une progression claire et de nombreux exemples concrets.

Son enthousiasme communicatif et sa passion pour les méthodes d’intelligence artificielle ont été largement appréciés. Au-delà des aspects techniques, les participants sont repartis avec une meilleure compréhension des enjeux et des évolutions du Deep Learning, enrichissant ainsi leur culture générale. Une transmission réussie, qui a contribué à faire de cette session une expérience particulièrement enrichissante.

Merci à l’ensemble des participants et aux équipes locales

Tout d’abord, nous tenons à remercier Cyril Aymonier, directeur de l’ICMCB, pour sa présentation de 2FAST et pour avoir rendu possible l’accueil de cette formation au sein du laboratoire.

Nous remercions également les intervenants qui ont pris le temps de nous présenter leurs projets :

• Gunay Yildirim, Frédéric LECRAS, Aline Rougier et Lionel Teule-Gay pour HIWAY-2-MAT.
• Glenn Clothier pour AMETHYST
• Fabrice Rossignol pour RUBIS

Nous adressons également nos remerciements à Lucie Bard et Mario Maglione du PEPR DIADEM, basés à l’ICMCB, pour leur soutien logistique et leur disponibilité.

Enfin, nous adressons un remerciement tout particulier à Jean-Luc Charles, notre formateur, pour sa bienveillance communicative, sa pédagogie et son expertise, qui ont largement contribué à la réussite de cette formation.

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