Une journée de recherche pour passer en revue les avancées scientifiques dans les domaines du digital et de la modélisation. Cette initiative organisée par le centre de recherche De Vinci Research Center a permis aux enseignants-chercheurs de l’ESILV de présenter leurs dernières contributions autour des thématiques comme l’intelligence artificielle ou la modélisation de la rupture fragile.
La journée de recherche a pour but de créer des synergies entre les membres des quatre groupes du laboratoire de recherche De Vinci Research Center : le business group (la recherche académique en gestion), le finance group (la recherche académique en finance), le digital group (la recherche informatique, big data et intelligence artificielle) et le modeling group (la recherche en mécanique, mathématiques et ingénierie des méthodes numériques).
Le Digital Group : un regard sur les avancées de l’intelligence artificielle dans l’extraction de données
Imen Ouled Dlala, enseignante-chercheuse en informatique au Pôle Léonard de Vinci, a présenté ses recherches sur l’intelligence artificielle symbolique pour l’extraction de données : « Symbolic Artificial Intelligence for Data Mining »
La fouille de données est une étape primordiale du processus d’extraction de connaissances à partir des données. Elle a pour but d’analyser de grandes quantités de données afin de découvrir des connaissances.
L’extraction des itemsets fréquents à partir d’une base de données transactionnelle est l’une des tâches principales de la fouille de données, qui consiste à identifier divers types de motifs afin de répondre aux besoins des utilisateurs ou des applications.
C’est dans ce contexte que se situe le travail de recherche d’Imen. En effet, elle présente une approche déclarative basée sur SAT pour l’extraction des itemets fréquents. Les approches déclaratives se distinguent par leurs flexibilités et permettent d’extraire divers types de motifs par ajout de contraintes. Cependant, ces approches présentent des limites pour traiter des grandes masses de données.
Pour pallier ce problème, cette enseignante-chercheuse du Digital group a proposé d’utiliser une technique de partitionnement de la table transactionnelle. Cela permet de ramener l’énumération de tous les itemsets fréquents en l’énumération des itemsets fréquents de sous-problèmes de taille réduite. Cette approche permet un passage à l’échelle et se montre plus performante que les approches basées sur la programmation par contraintes.
Le Modeling Group : Un nouvel éclairage sur la rupture de matériaux numériques modèles
Thuy Nguyen, membre du Modeling Group, a exposé ses recherches sur la fracture fragile et les nouveaux métamatériaux résistants et légers : « Brittle fracture and Novel tough, lightweight metamaterials ».
Prévoir quand les matériaux cassent est une problématique qui occupe scientifiques et ingénieurs depuis des siècles. En étudiant la rupture de matériaux numériques modèles, les chercheurs des DVRC et CEA-Saclay apportent un éclairage nouveau sur cette question.
Ils démontrent que la résistance à rupture n’est pas sélectionnée par le bilan d’énergie [1,2] mais par la manière dont les champs continus de la mécanique peuvent être raccordés à la nature discrète des solides à l’échelle atomique / microstructurale [3].
La forme mathématique spécifique – singulière – prise pas le champ au voisinage de la pointe de fissure [4] fournit une solution à ce raccordement et, par la suite, un moyen de prédire la résistance à rupture d’un solide à partir de sa structure atomistique [3].
Au-delà du cas des solides « classiques », cette étude fournit un jeu d’outils qui permettra de développer une nouvelle gamme de métamatériaux architecturés à la fois ultralégers et résistants pour réduire l’empreinte carbone et la consommation énergétique des véhicules dans les domaines du transport et de l’aéronautique.
C’est dans cette voie que se lance maintenant l’équipe des DVRC et CEA-Saclay dans le cadre du projet LightToughMetaMat.
Composés d’enseignants-chercheurs de l’EMLV, l’École de Management du Pôle Léonard de Vinci et l’ESILV, l’École d’Ingénieurs généraliste, ces groupes de recherche se proposent de favoriser les interactions et la production scientifique autour de plusieurs disciplines, comme : le digital, l’informatique, le Big Data, l’ingénierie, les mathématiques appliquées, la mécanique, le management, la finance et le marketing.
Créé afin de structurer la recherche académique et partenariale dans un cadre formalisé, le centre de recherche De Vinci Research Center met au premier plan l’interdisciplinarité entre les sciences de l’ingénieur et les sciences de gestion. Le laboratoire de recherche du Pôle Léonard de Vinci offre une base solide pour diffuser une culture de recherche dans les formations de l’ESILV et l’EMLV.