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[PODCAST] L’apostrophe – Comprendre l’industrie du futur

17 mai 2021 • Big Data & IA - Cybersécurité - Industrie du futur - Réseaux & IoT

Premier épisode de L’apostrophe, une émission produite par I’MTech pour décrypter les grandes problématiques sociotechniques. Dans ce premier podcast, focus sur la transformation de l’industrie, entre numérisation et servicisation.

Invités :

Mylène Lagardère, enseignante-chercheuse en matériaux à IMT Nord Europe
Xavier Boucher, professeur en transformation des organisations à Mines Saint-Étienne

Une émission présentée par Benjamin Vignard.

L’apostrophe est un podcast réalisé par l’IMT et soutenu par le Carnot Télécom & Société numérique.

Dernières actualités

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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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L’institut Carnot TSN au cœur de l’innovation industrielle à Global Industrie 2026

À l’occasion de Global Industrie 2026, l’institut Carnot TSN a réaffirmé son engagement au service de l’innovation industrielle, aux côtés de trois autres instituts réunis sur le stand du Réseau des Carnot. Pendant quatre jours, ce stand collectif porté par le Réseau des Carnot s’est imposé comme un véritable point de rencontre pour les industriels en quête de solutions concrètes.
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[BELLE HISTOIRE] Faciliter la détection du cancer du sein grâce à l’IA

La tomosynthèse du sein, ou mammographie 3D, vise à améliorer le diagnostic précoce du cancer du sein à l’aide d’images 3D plus précises mais pouvant comporter des dégradations provenant des contraintes associées à l’examen. Des limites qu’Arnaud Quillent a cherché à dépasser grâce au deep learning, dans le cadre d’une thèse CIFRE réunissant l’entreprise GE HealthCare et le LTCI, laboratoire de l’école Télécom Paris, composante de l’institut Carnot TSN.

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