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[PODCAST] Sport augmenté : le numérique en piste

29 juillet 2024 • Industrie du futur - Médias du futur - Smart City

Entre big data, casque de réalité virtuelle et motion capture, les technologies prennent une place de plus en plus importante dans les préparations sportives. La « tech », un ingrédient indispensable dans la recette des médailles d’or ? C’est le sujet de cet épisode de L’apostrophe.

Invités : Jacky Montmain et Pierre Slangen, chercheurs à IMT Mines Alès.

Une émission présentée par Ingrid Colleau, produite par l’Institut Mines-Télécom et soutenue par l’institut Carnot Télécom & Société numérique.

Dernières actualités

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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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