Publications

Carnot TSN publie son rapport d’activité 2020-2021

23 décembre 2021 • Transformation numérique

Placé sous le signe de la transformation numérique de l’industrie, le rapport d’activité 2020-2021 du Carnot Télécom & Société numérique revient sur une année d’engagements et de projets stratégiques au service de l’innovation des entreprises et du développement économique. Au sommaire :

Chiffres-clés 2020
Faits marquants
Actions de ressourcement scientifique
Partenariats stratégiques
Projets d’innovation et de transformation

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Dernières actualités

Big Data & IA, Industrie du futur, Médias du futur, Réseaux & IoT, Smart City

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

Big Data & IA, Cybersécurité, Industrie du futur, Mobilité intelligente

[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.

Industrie du futur

[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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