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PMEs, ETIs, start-ups, major groups… how can you work with the Carnot TSN institute?

5 décembre 2023 • industry of the future

Watch a video presentation of Carnot Télécom & Société numérique. How do you work with the first Carnot in digital sciences in France? This motion design sheds light on the stages involved in setting up a partnership between the Carnot TSN institute and its researchers in the laboratories of excellence, and the company wishing to accelerate its digital transformation (identifying the need, R&D, creating the technology, training in its use, etc.).

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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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