Nos domaines
d’expertise

Les chercheurs du Carnot Télécom et Société numérique interviennent dans de nombreux domaines. Leurs compétences pluridisciplinaires et complémentaires leur permettent en effet de couvrir tout le spectre de l’innovation.

En collaboration avec nos partenaires, ils développent des solutions innovantes afin de relever les défis auxquels sont confrontées les entreprises. Et les secteurs d’application sont multiples : industrie, santé, transports, télécoms…

Nos chercheurs contribuent ainsi à répondre aux enjeux majeurs liés à la transformation numérique, qu’ils soient économiques, sociaux ou environnementaux. Et ce, en mobilisant des expertises variées, allant de l’industrie du futur à la smart city, en passant par l’Internet des objets ou encore la cybersécurité.

Découvrez ci-dessous nos 8 domaines d’expertise scientifique et technique.

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Réseaux & internet des objets

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Big Data & IA

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Cybersécurité

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Industrie du futur

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Smart City

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Mobilité intelligente

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Médias du futur

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Santé numérique

Quelques projets

Voir tous nos projets d’innovation et de transformation

[BELLE HISTOIRE] Chaire ValaDoE : accélérer la transition énergétique grâce aux données

Portée par IMT Atlantique, la chaire ValaDoE mobilise les données et l’intelligence artificielle pour optimiser la production, la distribution et le stockage de l’énergie à l’échelle locale. Renouvelée en 2025 pour cinq ans, elle poursuit ses recherches sur les systèmes multi-énergies, les réseaux intelligents et la flexibilité énergétique.
27 octobre 2026/par India Senouci

L’institut Carnot Télécom & Société numérique aux Rendez-vous Carnot 2026 : des rencontres au service de l’innovation numérique

Les 21 et 22 octobre 2026, l’institut Carnot Télécom & Société numérique (TSN) a participé aux Rendez-vous Carnot, à l’Espace Champerret, à Paris. Cette édition, marquée par les 20 ans du Réseau des Carnot, a réuni les acteurs de la recherche et de l’innovation autour d’un objectif commun : renforcer les collaborations entre laboratoires et entreprises pour répondre aux grands défis technologiques et industriels.
27 octobre 2026/par India Senouci

[BELLE HISTOIRE] Une infrastructure de calcul de pointe au service de la recherche en intelligence artificielle

Depuis dix ans, l’école Télécom Paris dispose d’une grande infrastructure de calcul, constituée notamment grâce au soutien de l’institut Carnot TSN. Une plateforme de premier ordre qui permet aux équipes de recherche et aux étudiants de l’établissement d’entraîner et de tester gratuitement leurs modèles d’IA.
21 juillet 2026/par India Senouci

[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.
2 juin 2026/par India Senouci

[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.
5 mai 2026/par India Senouci

[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.
28 avril 2026/par India Senouci

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