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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

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Revivez notre évènement de l’année : « Horizons technologiques : iA, blockchain, quantique by Carnot TSN »

Retour sur l'Événement "Horizons technologiques : iA, blockchain, quantique by Carnot TSN" : un voyage technologique et historique. Le 24 septembre 2024, l'institut Carnot Télécom & Société numérique a organisé une journée captivante dédiée aux dirigeants et responsables R&D. Accueillis dans le cadre somptueux de l'Horizon de Khéops à Paris, les participants ont exploré les avancées en iA, blockchain et technologies quantiques
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[Vidéo] La plateforme TTOOL, simulation et expérimentation de configuration de réseaux

Plongez dans l'univers de la plateforme TTOOL : vous en apprendrez plus sur la technologie utilisée, les modalités et les applications de cette plateforme labellisée institut Carnot Télécom & Société numérique,. La plateforme est composée de chercheurs situés sur les campus de Palaiseau (Télécom Paris) et Sofia Antipolis.

[Belle histoire] Projet INRIA MALICE : l’IA pour percer les mystères de l’interaction laser-matière

Réunissant des chercheurs et enseignants-chercheurs du laboratoire Hubert Curien, l’équipe-projet Inria MALICE vise à favoriser la collaboration entre physiciens et experts de l’intelligence artificielle. Leur objectif : développer de nouvelles méthodes de machine learning pour mieux comprendre l’interaction laser-matière, un enjeu majeur en ingénierie des surfaces. Et ce, malgré les écueils que représentent la connaissance physique partielle des phénomènes et le manque de données.

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