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Séminaire des stagiaires Recherche du Master 2 ISiDIS

Floriant Leprêtre, Guillaume Prin et Amaury Dubois,
Université du Littoral Côte d’Opale, Master 2 informatique ISiDIS.

mercredi 30 août 2017 à 13h30

B014


Floriant Leprêtre

"Apprentissage artificiel pour l’intégration numérique multidimensionnelle"

De nombreux domaines nécessitent des calculs d’intégrales efficaces en grandes dimensions (simulations physiques, finance, synthèse d’images...). Pour cela, les méthodes numériques sont communément utilisées lorsque le résultat analytique n’est pas connu. Ces méthodes sont très variées : certaines sont déterministes, d’autres sont probabilistes, certaines adaptent à un pas de calculs, d’autres adaptent une partition du domaine d’intégration, etc.

Dans ce séminaire, nous présenterons quelques techniques d’intégration numérique multidimensionnelle, puis proposerons un nouvel algorithme de calcul, basé sur une méthode d’apprentissage artificiel, développé dans le cadre d’un stage de fin d’études de master informatique.

Guillaume Prin

Mise en place d’architectures numériques dans un processus de récolte et de transformation de données dans les projets Big Data

Ce travail de recherche est orienté application. Il consiste à manipuler une architecture big data basée sur Generic, permettant de traiter un important volume de données, afin de présenter une vision synthétique de l’ensemble de données auprès de partenaires transmanches (port, Dreal, ...). Les problématiques auront été le chargement, la transformation et l’optimisation de l’affichage des données. Nous présenterons aussi brièvement une seconde architecture big data basée sur CKAN.

Amaury Dubois

Calibration du modèle de croissance de la pomme de terre à l’aide de Métaheuristique

La société WEENAT propose des solutions capteurs pour l’agriculture "connectée" dans un marché en pleine révolution. Depuis peu elle souhaite proposer des outils d’aide à la décision pour les exploitants agricoles. Le modèle mathématique Artis permet de simuler le comportement et la croissance d’une variété de pomme de terre. L’utilisation de Métaheuristique pour étalonner ce modèle de manière automatique permet de répondre à ce besoin. Dans ce séminaire nous présenterons les résultats obtenus dans le cadre du stage de fin d’année de Master 2 en collaboration avec cette entreprise.