Actualités

PME, ETI, start-up, grands groupes…comment collaborer avec l’institut Carnot TSN ?

5 décembre 2023 • Industrie du futur

Découvrez en images une présentation du Carnot Télécom & Société numérique. Comment collaborer avec le premier Carnot en sciences du numérique au niveau national ? Ce motion design vous apporte un éclairage sur les étapes de mise en place d’un partenariat entre l’institut Carnot TSN et ses chercheurs au sein des laboratoires d’excellence, avec l’entreprise qui souhaite accélérer sa transformation numérique (identification du besoin, R&D, création de la technologie, formation à son utilisation…).

Dernières actualités

,

[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.
, ,

[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.

Besoin d’informations ?