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La Fondation participe à l’acquisition d’une imprimante 3D métal

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Acquise en 2020 par l'Ecole, l'achat de cette imprimante 3D métal a été rendue possible grâce aux fonds collectés dans le cadre de la campagne de mobilisation du printemps 2019, dédiée au co-innovation lab des Ponts

Cet outil répond à un besoin pour l’école de rester à la pointe de l’innovation pour

La recherche

Elle permettra la construction de pièce pour effectuer des essais mécaniques, des pièces de connexion pour certaines parties structurelles. Chaque pièce pourra être créée à la demande et avec une extrême précision, le tout dans un délai restreint.

L’enseignement

Elle sera utilisée par les élèves en cours de prototypage rapide, et plus largement pour les projets de département. Elle permettra d'ouvrir de nouvelles et belles opportunités pour développer la créativité des élèves.

La Fondation a financé cette acquisition à hauteur de 119 000 €

CET OUTIL RÉPOND À UN BESOIN POUR L'ÉCOLE DE RESTER À LA POINTE DE L'INNOVATION POUR

La recherche

Elle permettra la construction de pièce pour effectuer des essais mécaniques, des pièces de connexion pour certaines parties structurelles. Chaque pièce pourra être créée à la demande et avec une extrême précision, le tout dans un délai restreint.

L’enseignement

Elle sera utilisée par les élèves en cours de prototypage rapide, et plus largement pour les projets de département. Elle permettra d'ouvrir de nouvelles et belles opportunités pour développer la créativité des élèves.

Le procédé d'impression 3D métal à longtemps été utilisé pour faire de la recherche. Depuis quelques années, nous sortons de ce cadre, pour se rapprocher de l'industrialisation. Il devenait évident que nous devions doter l'école de cet instrument de pointe, pour l'enseignement tout d'abord, pour notre recherche, mais aussi pour compléter Build'in, la plateforme de l'école dédiée au nouveaux modes de construction, à destination des chercheurs et industriels.

Laurent Maghdissian

Ouverture du Mastère « Transport et Aménagement Urbain » en Côte d’Ivoire

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Cette initiative permet le développement de l’Ecole pour concevoir et co-créer des formations en Afrique pour l’Afrique. 

Nous vous parlions de ce projet en 2017.

Le lancement du Master Professionnel en « Transport et Aménagement urbain » destiné aux cadres ingénieurs travaillant sur l’aménagement du Grand Abidjan, a eu lieu le 27 janvier 2020.

Ce Mastère est le fruit de la coopération entre l’École et l’Institut National Polytechnique Houphouët Boigny (Côte d’Ivoire), avec le soutien de la Banque Mondiale.

L’École des Ponts ParisTech a pour rôle d’initier le transfert de compétences vers les équipes pédagogiques de l’INP-HB. Elle assure l’accompagnement des équipes du Mastère dans la tenue de ce dernier, c’est-à-dire en termes de capacités organisationnelles, en vue de sa pérennisation.

Sophie Mougard, directrice de l’École des Ponts ParisTech, est venue à la rencontre de la première promotion fin février à l’occasion du séminaire « Ville Durable », événement amorçant le Sommet Afrique France 2020.

Institut National Polytechnique Félix Houphouët-Boigny

QU’EST-CE QUE LE MASTÈRE TRANSPORT ET AMÉNAGEMENT URBAIN ?

Ce Mastère est une formation technique et managériale de haut niveau financé par la Banque mondiale qui aborde les concepts et préceptes contemporains de la mobilité ainsi que l’usage des outils au service de la planification, de la pratique des projets et de leur opérationnalisation.

Le Mastère Transport Et Aménagement Urbain a été conçu autour d’axes stratégiques : l’étude approfondie des besoins en compétences métiers en s’appuyant sur les acteurs économiques et institutionnels, publics et privés du Grand Abidjan.
L’objectif est de répondre à un besoin important de main d’œuvre de haut niveau pour garantir les grands projets d’infrastructures, notamment la construction de ligne de métros ou le projet d’intégration ville-port du Grand Abidjan.

Le Mastère est dirigé par une équipe pédagogique composée d’enseignants-chercheurs et de professionnels des deux grandes écoles assurant ainsi un enseignement de haut niveau en prise directe avec les besoins de la profession et du Grand Abidjan. Il conduit à un diplôme de l’établissement ivoirien.

Le programme s’organise autour de 10 modules d’enseignement présentiel d’une semaine par mois, un Séminaire « Ville à Construire » et la soutenance d’une thèse professionnelle.  

LES CANDIDATS : QUI SONT-ILS ?

La formation du Mastère Professionnel TAU est ouverte uniquement aux professionnels et acteurs des transports urbains disposant d’une expérience professionnelle en lien avec le programme du Mastère.  

La première promotion compte alors à ce jour 19 apprenants dont 5 femmes, diplômés dans les domaines de l’ingénierie des travaux publics, économique des transports ou encore issus de masters spécialisés en politique économique, urbanisme, transport et mobilité durable. Les apprenants occupent majoritairement des fonctions de cadre en poste dans les entreprises et institutions parties prenantes dans les secteurs du Transport, de l’Urbanisme, de la Construction et de la Télécommunication : chargé d’étude en route et transport, expert routier chargé de suivi-évaluation des projets, etc.

Questions à Spyros Gidaris, lauréat ex-aequo du prix de la meilleure thèse 2019

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Retour : Prix de thèse 2019

Spyros Gidaris

du laboratoire d’informatique Gaspard-Monge (LIGM)

pour sa thèse intitulée “effective and annotation-efficient deep learning for image understanding”, sur un sujet traité aujourd’hui par beaucoup de chercheurs, mais dont la qualité scientifique a été jugée de niveau mondial.

1. can you summarize your thesis ?

My PhD thesis is divided into two parts. The subject of the first part was to use deep learning in order to devise methods that are able to semantically interpret the scene depicted on an image, i.e., to recognize the type of objects from which a scene consists of, and to localize those objects on the scene. For example, given an image from the front view of a car, such a method should be able to estimate where is the road and where the pavement on scene that it sees, as well as to localize and recognize objects of interests on the scene, such as other cars, humans, or obstacles on the road. The goal of the first part was to advance the state-of-the-art to this very interesting and practical type of image understanding problems.

Deep learning-based image understanding models, as those that I had to develop for the first part of my thesis, have been proven very successful. However, they have a major limitation, in order to successfully learn to perform such image understanding tasks, they require millions of manually annotated training images. By manually annotation I mean that for each training image, a human must specify what is the desired output that an image understanding system must have for this image. So, in the scene understanding case, the human should annotate with bounding boxes and pixel-wise labels the objects that exist in the image. This is very tedious and error-prone task that might take several minutes per image to be performed. Therefore, as you can understand, in this way it is very difficult and expensive to deploy deep learning based systems for real-life applications, such as self-driving cars, automatic diagnosis from medical images, etc. So, the goal of the second part of my thesis was to explore and propose methods that would allow to apply deep learning for image understanding problems using very limited amount of manually annotated training data.

2. To be awarded the "Best Thesis of the Year" award, what does this mean for you?

Being awarded for my thesis is a very proud moment for me. It means to me that the result of all my hard workd during my PhD, is recognized as valuable and interesting by Fondation des Ponts. Also, it motivates me to continue working hard addressing the challenging and interesting problems of AI (Artificial Intelligence). Therefore, I feel very grateful for that to Fondation des Ponts.

3. What aspects do you think your thesis makes the difference?

I think what made the difference is that with my PhD thesis I contributed to some very challenging and practical problems of automatic image understanding, which is essential to the development of numerous AI applications, such as self-driving cars, devices that provide assistance to visually impaired people, or intelligent transportation systems (e.g., vehicle tracking, traffic anomaly detection, …).

4. A fact that marked you during the jury, an anecdote or an appreciable moment ?

I did my presentation via teleconferencing, which unfortunately did not allow to have much interaction with the jury members. So, I don’t have such a moment.

5. What next ? What are you going to do with this money ?

I am thinking of spending the money to a trip somewhere in the world that I have never been before.

6. Two words ?

Patience and perseverance.