Auteur/autrice : Yann Tournesac

Dans le cadre du plan d’investissement France 2030, l’UTC se félicite de participer au cluster PostGenAI@Paris lauréat de l’appel IA-Cluster et financé à hauteur de 35 M€ sur les 5 prochaines années aux cotés de Sorbonne Université et des membres de l’Alliance Sorbonne Université (ASU) en tant qu’école d’ingénieur de premier plan.

Dans ce magnifique projet, l’UTC apportera à l’ASU mais également au territoire des Hauts-de-France toute son expertise, ses connaissances et ses ressources en matière de science et de technologie pour contribuer aux objectifs majeurs et ambitieux de ce projet de cluster, dans le but de faire avancer la recherche et l’innovation en IA et ainsi de contribuer à faire de la France un leader mondial dans le domaine de l’IA et de l’analyse de données.

L’UTC est porteur en particulier sur les thématiques du véhicule autonome et du renouveau industriel et est impliqué dans des applications dans les domaines de la santé et de l’énergie par des développements méthodologiques, applicatifs et pédagogiques dans les différents Projets d’Accélération Collaboratifs (PACs) de PostGenAI@Paris.

L’ambition du cluster PostGenAI@Paris, qui sera financé à hauteur de 35 M€ sur 5 ans, est de contribuer à la stratégie française en IA, en créant un pôle d’excellence international dédié à l’IA post-générative.

Le cluster piloté par SU réunit les membres de l’Alliance de Sorbonne Université (Sorbonne Université, l’université de technologie de Compiègne (UTC), le MNHN, le pôle supérieur d’enseignement artistique Paris Boulogne-Billancourt, France Education International, Insead, l’ENSCi-Les Ateliers, CNRS, Inria, Inserm, IRD) mais également d’autres institutions académiques de “premier plan”, avec des expertises complémentaires, telles que l’AP-HP, l’université Paris-Panthéon-Assas, le Cnam ou encore Sciences Po. Ce consortium est  soutenu par plus de 60 partenaires industriels.

Le cluster couvre trois domaines principaux : les technologies de rupture, la santé et les sociétés résilientes. La mise en œuvre du programme scientifique de PostGenAI@Paris repose sur deux grands piliers :

• Le premier de ces piliers prend la forme de 21 programmes d’accélération collaboratifs (PACs), qui permettent d’articuler étroitement recherche, formation et innovation.
• Le second pilier du cluster s’articule autour d’un programme transverse, conçu pour “encourager l’interconnexion entre les membres du consortium et garantir l’agilité et l’évolution du cluster”.

Félicitations à Domitille Mallet et Alienor Royer, étudiantes à l’UTC, qui sont arrivées en 4^è position (sur 140 projets) lors de la finale du concours Black-Out Challenge 5 : l’innovation technologique au service de l’environnement.

Ce concours était organisé par Safran Électronic & Defense, et consistait à présenter une innovation écologique pour Safran. Domitille et Alienor ont inventé “Revolusmog” : un filtre qui récupère des particules fines émises lors de la combustion incomplète du kérosène dans les moteurs d’avions.

En savoir plus

Le jeudi 23 mai 2024, notre équipe a fièrement participé au Challenge UTAC. L’UTAC Challenge est le premier challenge étudiant européen organisé dans un environnement réel, dédié au futur de la mobilité autonome et connectée.

Un projet ambitieux

Il y a seulement trois mois, le projet proposé et suivi par Lounis ADOUANE (Professeur, Département Informatique / Heudiasyc (UMR CNRS-UTC 7253)) et Cyril PETER (Président du club UTonome), a démarré avec une équipe de 9 étudiants de l’UTC et 5 encadrants, partant de zéro, en compétition avec des équipes qui participent depuis trois années consécutives. Nous sommes extrêmement fiers d’avoir présenté notre vision du futur de la mobilité à travers UTonome On Demand (UTOD). L’ambition du projet UTOD est d’aboutir à des systèmes de transport coopératifs intelligents d’une ville du futur, en modernisant ses moyens de transport en commun, les rendant plus efficients et durables. Il s’agit plus spécifiquement de la gestion et du contrôle d’une flotte de véhicules intelligents (autonomes et propres) dénommés UTaxis, opérant dans des centres urbains denses. La flotte d’UTaxis doit s’adapter à une demande de transport temps réel asynchrone tout en répondant à des enjeux de sobriété énergétique, et cela, sans mettre en péril sa sécurité et son efficacité. Ces déplacements partagés et à la demande visent des gains en termes de temps de trajets et d’énergie globale consommée par les UTaxis lorsque les usagers se déplacent de leurs points de départ respectifs vers les zones d’arrivée souhaitées.

Les résultats

Compte tenu de la complexité et de la diversité des sujets couverts par notre projet, nous avons décidé de concourir dans la catégorie libre du défi. Nos efforts nous ont permis d’obtenir une remarquable deuxième place dans cette catégorie ! De plus, notre dévouement, notre organisation et notre cohésion d’équipe nous ont permis de remporter le prestigieux prix de la « Meilleure école » du concours !

Prochaines étapes

L’équipe est déterminée à participer à la prochaine édition de ce concours, cette fois-ci avec des véhicules réels ! Trois mois de travail acharné nous ont permis d’arriver jusqu’ici, et nous comptons bien continuer sur cette lancée et fournir des résultats à la hauteur de cette première édition l’année prochaine ! Le lien étroit entre le triptyque (UTC formation/projets – Association UTonome – Laboratoire de recherche Heudiasyc) sera renforcé pour la prochaine édition.

Félicitations à Elise Leroyer qui a remporté la finale du concours Fleurs d’éloquence le vendredi 17 mai, en répondant “non” à la question : “y a‑t-il de la fuite dans les idées ?” !

Vous aimeriez participer à la prochaine édition ?
Contactez delphine.chedaleux@utc.fr !

Créé en 2012, le concours Fleurs d’éloquence est destiné à tous les étudiants des établissements de Sorbonne Université, ayant suivi la formation « Fleurs d’éloquence », quels que soient leur niveau et leur discipline. Il rassemble des étudiants de disciplines diverses : arts, lettres et langues, sciences humaines ou encore sciences exactes.