14.10.2025

Conférences: Intelligence artificielle et apprentissage automatique pour les sciences de l'ingénieur

Zwei junge Männer an einem Tisch mit einigen Instrumenten und einem großen Bildschirm
© Oliver DietzeSteffen Klein (à gauche) et Christopher Schnur, membres de l'équipe du professeur Andreas Schütze, ont participé au développement d'un système de maintenance qui associe l'intelligence artificielle à des capteurs collectant des données sur l'état des machines : le système attribue de manière autonome les modèles de signaux aux états de dommage, d'usure ou de défaillance, rendant ainsi l'état d'une installation visible en permanence et apprenant de nouveaux états à partir des données pendant le fonctionnement.

L'intelligence artificielle (IA) n'est pas seulement un sujet d'informatique, elle est également indispensable dans les sciences de l'ingénierie: au semestre d'hiver 2025-2026, une série de conférences mettra en lumière la manière dont les ingénieurs utilisent l'IA, en particulier l'apprentissage automatique, ainsi que les méthodes basées sur les données en général pour l'industrie.

Organisées par le département de Systems Engineering de l'Université de la Sarre, les conférences sont ouvertes au grand public et auront lieu tous les jeudis à partir du 23 octobre, de 16h à 17h30, au campus de l'université (bât. C4 3, amphithéâtre 0.02).

Le texte suivant a été traduit automatiquement de l'allemand et n'a pas été post-édité.

Les données sont à la base de la société de l'information moderne, tant pour les réseaux sociaux que pour la production industrielle, par exemple. Qu'il s'agisse de techniques de soudage, de simulation de collision ou de robotique, des capteurs qui enregistrent diverses données, des ordinateurs intégrés pour le traitement des données ainsi que des algorithmes et des modèles permettant de tirer les bonnes conclusions sont toujours présents. Les sciences de l'ingénierie n'utilisent pas seulement des modèles physiques pour décrire le comportement des systèmes, mais aussi, de plus en plus, des approches dites basées sur les données. Celles-ci observent le comportement du système à l'aide de résultats de mesure et peuvent, après une phase d'apprentissage, faire des prévisions et optimiser les processus.

Le cycle de conférences actuel enseigne à la fois les bases des données, la qualité et le traitement des données nécessaires, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, ainsi que les méthodes générales d'optimisation et de traitement des données qui, sans centres de données cloud, s'exécutent directement sur des capteurs intelligents. En outre, des applications concrètes basées sur les données sont présentées à titre d'exemple, notamment pour la description des alliages à mémoire de forme, pour les processus de soudage et l'amélioration de la sécurité passive des véhicules, ainsi que pour les robots souples basés sur des élastomères diélectriques, jusqu'à leur utilisation dans les techniques de contrôle non destructif (CND).
Deux conférences avec démonstrations au Centre de mécatronique et de technologie de l’automatisation (ZeMA, 29 janvier 2026) et au Fraunhofer IZFP (5 février 2026) clôtureront la série. Elles porteront spécifiquement sur les domaines de la robotique et de l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) tels que Chat-GPT pour des applications industrielles.

Le cycle de conférences s'adresse aux étudiants et aux collaborateurs scientifiques de l'université ainsi qu'aux utilisateurs industriels qui souhaitent découvrir les bases et les concepts clés de l'IA/ML ou qui planifient eux-mêmes des applications concrètes et recherchent des idées ou des partenaires de coopération. Les enseignants, les formateurs et le grand public sont également invités à assister à cette série de conférences.

Informations complémentaires :
Vous trouverez toutes les dates et un lien pour participer en ligne via Teams à l'adresse suivante :
https://www.uni-saarland.de/fachrichtung/systems-engineering/perspektiven-der-ingenieurwissenschaften.html

Pour toute question, veuillez contacter :
Prof. Dr. Andreas Schütze
Lehrstuhl für Messtechnik
E-Mail: schuetze(at)lmt.uni-saarland.de
Tel.: 0681 302-4663

Vous pouvez utiliser la photo de presse gratuitement en mentionnant le nom du photographe comme crédit photo dans le cadre du présent communiqué de presse et des reportages sur l'université de la Sarre.