Parcours Recherche
Topic outline
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Pour qui un Parcours Recherche ?
Les ingénieurs sont souvent amenés à travailler de concert avec des chercheurs, voire — pour les cadres dirigeants de grands groupes — à les encadrer. Toutefois, si les activités de certains ingénieurs peuvent s'apparenter à de la recherche, cette profession comporte ses spécificités qui sont parfois méconnues des ingénieurs. A l'IMT Atlantique, les étudiants ont à quelques reprises l'occasion de côtoyer les activités de recherche menées par les enseignants-chercheurs et certains projets pédagogiques sont d'ailleurs directement issus de ces activités. Ils n'ont en revanche pas souvent l'opportunité de découvrir ce monde à tête reposée, de se questionner sur son fonctionnement et sur ses finalités. Pourraient-ils tirer profit d'une observation et d'une analyse des pratiques, méthodes et démarches des chercheurs pour leur propre pratique professionnelle ?
Le Parcours Recherche (sur les 3 ans de formation) s’adresse ainsi à des étudiants sélectionnés chaque année, ayant montré une volonté d’approfondir un domaine scientifique. Il peut intéresser :
- Des étudiants ayant dès l’entrée à l’école une attirance pour certains domaines des sciences et souhaitant les approfondir pendant leur scolarité,
- Des étudiants curieux de découvrir des méthodes pédagogiques et scientifiques différentes laissant plus de place à l’autonomie, à l’initiative et à la créativité.
- Des étudiants à très fort potentiel n’étant pas suffisamment “challengés” dans l’offre de formation classique.
A toutes les étapes du Parcours Recherche au long des 3 années, les activités proposées sont réputées être pratiquées de manière individuelle ou, au maximum, en binôme.
Pour quoi un Parcours Recherche : objectifs
- Découvrir ou approfondir une ou plusieurs thématiques développées dans l’une ou plusieurs des équipes de recherche de l’IMT Atlantique.
- Analyser et appliquer les démarches et les méthodes mises en œuvre dans un projet ou une étude de recherche.
- Comprendre les pratiques et le fonctionnement de la recherche, en acquérant des connaissances sur les acteurs du monde de la recherche d'aujourd'hui et sur sa structuration.
- Tirer parti de ces analyses et observations pour les mettre à profit dans sa propre expérience professionnelle, et éventuellement orienter son choix de parcours professionnel.
- Au final, “savoir de quoi on parle” lorsqu'on évoque le milieu de la recherche en France : acquérir le vocabulaire et les notions minimales associées à ce domaine.
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Présentation synthétique
Le CODEV Recherche est une alternative au CODEV SI. Tous les étudiants FISE 1A sont amenés à choisir soit l’un soit l’autre.
Le CODEV Recherche a les mêmes objectifs pédagogiques (voir prochaines sections) que le CODEV SI : c’est essentiellement sur la forme de l’exercice que les différences sont notables. Concrètement, le CODEV Recherche devrait typiquement avoir pour objectif de reproduire les résultats présentés dans un papier scientifique, ou de tester des variations autour de tels résultats. Idéalement, si cela est possible, les étudiants d’un groupe de CODEV Recherche sont encadrés par un doctorant en lien avec l’encadrant.
Le CODEV Recherche se déroule en binômes ou en monômes. L’exercice se déroule en plusieurs phases:
- Lors d’une première phase (typiquement en janvier (avant S4)), les étudiants prennent contact avec un encadrant potentiel. Ils peuvent définir ensemble un sujet.
- Lors d’une seconde phase (typiquement S5 à S12), ils rentrent dans le cœur du sujet. Pendant cette phase, les étudiants du CODEV Recherche suivent certains enseignements liés au CODEV SI (formation “cahier des charges”, formation “rapport”), sans lien avec l’encadrant du sujet. En parallèle, ils doivent organiser des réunions régulières avec leur encadrant (ou le doctorant associé) pour être guidés dans l’exercice. Il est prévu 3h30 au calendrier des étudiants chaque semaine pour avancer sur le CODEV Recherche.
- Lors d’une troisième phase, les étudiants doivent rédiger un rapport présentant les travaux effectués et suivant grosso-modo la même trame que pour le rapport du CODEV SI.
NOTA BENE: contrairement au CODEV SI, il n’est pas demandé de cahier des charges ni de codes informatiques. Le seul livrable attendu est le rapport final.
Livrable
Un rapport technique présentant le travail accompli est attendu. Il sera évalué tant sur le fond que sur la forme. Celui-ci devra être rendu en même temps que le rapport demandé pour le CODEV SI.
Il n’y a pas d’exigences sur la longueur ou sur la forme du rapport, mais un indicateur approximatif est de prévoir une dizaine de pages.
Liste des enseignants à contacter pour le CODEV Recherche (S2)
Vous trouverez ci-dessous une liste d’enseignants s’étant montrés volontaires pour encadrer un projet S2 Recherche. Cette liste est donnée à titre indicatif. Une liste à jour sera fournie au moment du choix des sujets.
Vous remarquerez que les mêmes mots-clés sont présents plusieurs fois. Les enseignants-chercheurs ont choisi des mots clés définissant leur recherche, et ce n’est donc pas étonnant.
D'autres sujets peuvent être trouvés pour des critères particuliers.
Camilla KARNFELT camilla.karnfelt@imt-atlantique.fr
LTCC (Low temperature Co-fired Ceramics)
SVM (Sacrificial Volume Material)
essais pratiques au labo
analyser les résultats et trouver la meilleure solution
électronique ultra-miniaturisée
Vincent CASTEL vincent.castel@imt-atlantique.fr & Jeremy BOURHILL jeremy.bourhill@imt-atlantique.fr
Magnon-photon coupling
3D printed microwave cavities
Deep strong coupling
Spin teleportation
Quantum communications
Nicolas JULLIEN Nicolas.Jullien@imt-atlantique.fr
Management
fonctionnement des groupes en ligne
extraction de données
analyse de données
machine learning
économie sociale et solidaire
Fabien DAGNAT fabien.dagnat@imt-atlantique.fr
sécurité du logiciel et Sûreté du logiciel, vérification, preuve
reconfiguration dynamique, mise à jour à chaud de logiciels
compilation, analyse de logiciels, environnement de développement
modélisation de systèmes complexes, outils de modélisation flexible et adaptable
Alain PEDEN alain.peden@imt-atlantique.fr
ondes millimétriques
radar automobile (mise en œuvre, modélisation système)
caractérisation de matériaux (banc de mesure, outil d'extraction de la permittivité, modélisation)
Vincent GRIPON vincent.gripon@imt-atlantique.fr
Intelligence Artificielle
Deep Learning
Apprentissage automatique avec peu d'exemples
Apprentissage automatique et théorie des graphes
Traitement de signaux sur graphes
Robustesse et interprétabilité de l’Intelligence Artificielle
Daniel BOURREAU daniel.bourreau@imt-atlantique.fr
Radômes et parechocs
Intégration antennes et radar derrière un radôme (automobile en particulier)
Effet des intempéries (pluie, boues, ...) sur la réponse du système
Caméra THz
Cécile BOTHOREL cecile.bothorel@imt-atlantique.fr
Machine Learning
Graph Mining
Graph embeddings
Temporal Motifs
Social Network Analysis
Social Dynamics
Patrice PAJUSCO patrice.pajusco@imt-atlantique.fr
Propagation channel modeling with ray tracing
Antenna array for 4G and 5G network
Software define radio for space-time channel sounding
Localization and direction finding
Back Scatter communications
John PUENTES john.puentes@imt-atlantique.fr
chaîne de traitement d'images médicales
application de libraires existantes
Tomographie
segmentation et extraction de la surface d'une structure osseuse
estimation du volume
comparaison inter-séquence
Adrien MERLINI adrien.merlini@imt-atlantique.fr
Mind-machine interfaces
intracranial virtual reality
Neurosurfing
Unity 3d
massively parallel high performance computing
François Rousseau francois.rousseau@imt-atlantique.fr
Medical Imaging
Image Processing
Machine Learning
Deep Learning
Ronan Fablet ronan.fablet@imt-atlantique.fr
AI & Ocean science
deep learning
inverse problems
end-to-end learning
dynamical systems
remote sensing
Oceanography
marine ecology
Pierre-Henri CONZE pierre-henri.conze@imt-atlantique.fr
medical image analysis
deep learning
Segmentation
abdominal radiology
Superpixels
image synthesis
longitudinal follow-up
domain adaptation
François GALLEE francois.gallee@imt-atlantique.fr
Submillimeterwave system
3D Antenna measurement
Phaseless measurement
Vincent NOURRIT vincent.nourrit@imt-atlantique.fr
vision humaine
affichage 3D
psychophysique
Francesco FERRANTI francesco.ferranti@imt-atlantique.fr
high-dimensional uncertainty quantification
robust optimization
compressed sensing
energy and data transfer in augmented reality devices
brain simulation
cardiovascular simulation
Mathieu LEONARDON mathieu.leonardon@imt-atlantique.fr
Intelligence Artificielle embarquée
C++11
High Performance Computing
Channel Coding
Object-Oriented Programming
Panagiotis PAPADAKIS panagiotis.papadakis@imt-atlantique.fr
Analyse de forme 3D
Apprentissage robotique
Lina Fahed lina.fahed@imt-atlantique.fr
Data Mining
Sequence mining
Pattern mining
Graph mining
Graph embedding
Graph neural networks
XAI (eXplainable Artificial Intelligence)
Gilia Lioi giulia.lioi@imt-atlantique.fr
Interfaces cerveau-machine
Apprentissage profond
Neuroimagerie
Multimodal learning
Connectivité cérébrale
Sébastien Houcke sebastien.houcke@imt-atlantique.fr
code correcteur
guerre électronique
analyse train binaireÉvaluation
L’évaluation est permise par deux canaux :
- L’évaluation du rapport par un enseignant encadrant d’un autre sujet
- L’évaluation du travail du groupe par l’encadrant référent
Sont évalués :
Consignes plus précises pour l’évaluation :
Évaluation du rapport :
CST11:
- Le rapport permet-il de bien rendre compte du travail accompli ? En particulier, identifie-t-on bien le problème traité, les solutions envisagées, et le travail de développement réalisé par l’étudiant ou les étudiants ?
- globalement oui: N3=, seulement partiellement: N3-, totalement: N3+
CST14:
- La description de la solution est-elle complète ? La description est-elle claire et organisée convenablement ?
- Globalement oui: N2=, seulement partiellement: N2-, totalement: N2+
CST15:
- Les résultats présentés sont-ils convaincants pour répondre au problème posé ? La solution mise en œuvre est-elle correctement décomposée en éléments plus simples ? La façon dont les résultats ou le code sont présentés permettent-ils de se convaincre qu’ils sont corrects ?
- Globalement oui: N2=, seulement partiellement N2-, totalement: N2+
Évaluation par les encadrants du projet :
CST06:
- L’étudiant ou les étudiants du projet ont-ils su bien comprendre comment décomposer la solution envisagée ? Les résultats obtenus sont-ils à la hauteur de ce qui était attendu ?
- Globalement oui: N2=, seulement partiellement: N2-, totalement: N2+
CST09:
- L’étudiant ou les étudiants ont-ils été assidus ? Ont-ils déclenché des réunions régulièrement et tenu informés de leurs avancements ?
- Globalement oui: N2=, seulement partiellement: N2-, totalement: N2+
CST13:
- Les étudiants ont-ils bien identifié le travail à réaliser ? Ont-ils fait preuve d’une organisation dans la communication de leurs résultats au fil du projet ?
- Globalement oui: N2=, seulement partiellement: N2-, totalement: N2+