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Carnot TSN publie son Rapport d’Activité 2021-2022

13 octobre 2022 • Big Data & IA - Cybersécurité - Industrie du futur - Médias du futur - Réseaux & IoT - Santé numérique - Smart City

Placé sous le signe de la transformation numérique de l’industrie, le rapport d’activité 2021-2022 du Carnot Télécom & Société numérique revient sur une année d’engagements et de projets stratégiques au service de l’innovation des entreprises et du développement économique. Au sommaire :

  • Édito
  • Qui sommes-nous ?
  • Chiffres-clés 2021
  • Faits marquants
  • Focus 5G
  • Améliorer l’industrie du futur  par la recherche et l’innovation
  • Le réseau Carnot
  • L’équipe Carnot TSN

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Rapport d’Activité 2022 au format PDF

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[BELLE HISTOIRE] Une IA pour optimiser la chirurgie de l’arthrose du genou assistée par robot

Dans le cadre d’une thèse menée avec Ganymed Robotics et le LaTIM (laboratoire sous cotutelle d’IMT Atlantique, école composante de l’institut Carnot TSN), Anna Gounot développe des modèles d’IA capables de prédire l’état du cartilage du genou à partir d’images scanner, afin d’améliorer la précision de la pose de prothèses pour traiter l’arthrose.

[VIDEO] La plateforme Hadaptic Evident : une plateforme d’expérimentation au cœur de la santé numérique

Au croisement des technologies numériques, de la santé et des usages, la plateforme Hadaptic Evident de Télécom SudParis, école composante de l'institut Carnot TSN, s’impose comme un dispositif unique d’expérimentation et de co-innovation. Labellisée par l’institut Carnot Télécom & Société numérique, elle illustre concrètement la capacité de la recherche académique à répondre aux grands défis sociétaux liés à l’autonomie, au vieillissement et au bien-être.
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[BELLE HISTOIRE] Faciliter le quotidien des recruteurs à l’aide des graphes et du deep learning

Dans le cadre d’une thèse CIFRE réunissant le cabinet de recrutement Easy Partner, le laboratoire SAMOVAR de Télécom SudParis, école composante de l’institut Carnot TSN, et l’Efrei, Éric Behar a développé un outil d’aide à destination des recruteurs. Grâce à une représentation sous forme de graphe et à un modèle de deep learning, son système de recommandation peut ainsi identifier des candidats pertinents pour une offre de poste et, inversement, des offres correspondant à un candidat.

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