Le mois de
l’optimisation

L’efficacité à tous les coups

C’est pour quoi ?

Dans le cadre de la popularisation des sciences, le laboratoire XLIM et le GDR « Mathématiques de l’Optimisation et Applications » vous proposent un cycle de 4 conférences autour de la thématique «Optimisation », domaine des mathématiques cherchant à maximiser ( ou à minimiser) un critère sous des contraintes.

C’est pour qui ?

Ouvert à tous : collégiens, lycéens, étudiants de tous horizons, grand public curieux, entreprises, enseignants, chercheurs…

CONFÉRENCES
ÉCHANGES

LES 7 14 21 ET 28

NOVEMBRE 2019

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Seconde(s)

L’optimisation À travers l’histoire :

son ÉVOlution et son dÉveloppement

7 NOV. 2019

L’optimisation au quotidien, son histoire
et les métiers qui en découlent

Samir Adly, Institut de recherche XLIM
Reg Alcorn, artiste peintre

Dans cette conférence Samir Adly entamera un voyage à travers l’histoire depuis le principe des moindres actions (et les prémisses du calcul des variations) jusqu’à aujourd’hui. Il montrera l’utilité de l’optimisation dans certains domaines des sciences à travers des exemples. Ensuite Il parlera des développements que l’optimisation a subi après la seconde guerre mondiale avec l’émergence de l’algorithme du simplexe et les travaux de G. Dantzig. Il évoquera aussi les liens de l’optimisation et la recherche opérationnelle et plus récemment avec l’intelligence artificielle et le traitement des données massives. La fin de la présentation sera consacrée aux métiers de l’optimisation en lien avec l’industrie.
L’exposé sera accompagné par un artiste peintre qui fera une performance en direct. Tout le long de la conférence, Reg Alcorn peint en dialogue avec l’exposé

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OPTIMISER LA FORME

14 NOV. 2019

Des formes géométriques optimales
dont le triangle de Reuleaux

Antoine Henrot, École des Mines de Nancy

Contrairement à ce que le titre pourrait laisser croire, dans cette conférence nous n’allons pas chercher à optimiser sa forme physique, mais des formes géométriques dans le plan ou dans l’espace. A l’aide d’exemples historiques, industriels ou simplement ludiques, nous montrerons comment cette activité mathématique très ancienne: chercher à optimiser la forme d’objets pour les rendre plus performants, moins coûteux, plus légers… À connu un fort développement ces trente dernières années particulièrement en France.
Les mathématiques mises en oeuvre pour résoudre et étudier ces questions sont très diverses (analyse, géométrie, optimisation, équations aux dérivées partielles, calcul scientifique). Les problèmes sont souvent faciles à énoncer et très difficiles à résoudre. Nous donnerons aussi quelques exemples de problèmes non encore résolus, ou résolus relativement récemment après être restés ouverts pendant plusieurs siècles.
 

Jour(s)

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Tout est sous contrôle :

les mathématiques
optimisent le quotidien

21 NOV. 2019

L’optimisation au service
des missions spatiales interplanétaires

Emmanuel Trélat, Sorbonne Université (Paris 6)

De façon empirique, nous parvenons à faire beaucoup de choses avec plus ou moins d’efficacité et de réussite. Quand il s’agit de faire un créneau, les conséquences peuvent parfois être risibles… Mais quand il s’agit de propulser une fusée ou de planifier des missions interplanétaires, il vaut mieux ne pas rater son coup. La théorie du contrôle est une branche des mathématiques qui permet de contrôler, d’optimiser et de guider des systèmes sur lesquels on a une action, comme par exemple une voiture, un robot, une navette spatiale, une réaction chimique ou de manière générale un quelconque procédé que l’on tente de mener vers un certain état final désiré.
Emmanuel Trélat donnera un aperçu des champs d’application de cette théorie à travers différents exemples, parfois cocasses, mais aussi historiques. Il vous montrera que l’étude de cas simples de notre quotidien, loin d’être anodins, permettent d’aborder des problématiques comme le transfert orbital ou les missions spatiales interplanétaires.

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Optimisation
et apprentissage

28 NOV. 2019

L’optimisation au service de l’intelligence
artificielle : du gradient stochastique
à la programmation mixte en nombre entiers

Stéphane Canu, INSA de Rouen

Beaucoup de questions en l’apprentissage statistique sont liées à des problèmes d’optimisation. De ce fait, l’apprentissage statistique, n’est pas un simple utilisateur de méthodes d’optimisation, mais un champ en évolution rapide qui génère de lui-même des problèmes spécifiques et de nouvelles démarches en optimisation. Nous allons présenter ces interactions entre les deux disciplines de l’optimisation et l’apprentissage d’un point de vue historique. Nous aborderons les méthodes itératives dans un cadre linéaire et non linéaires et la résurgence dans de nouveaux con-textes de cadres établis tels que la programmation linéaire et quadratique, les méthodes de premier ordre, les approximations stochastiques, les relaxations convexes et les méthodes proximales. Nous terminerons en évoquant de nouvelles perspectives en apprentissage comme le transport optimal et la programmation mixte en nombre entiers.

NOS INTERVENANTS

Samir ADLY & Reg ALCORN

Samir ADLY est professeur à l’Université de Limoges. Son domaine de recherche est l’optimisation et ses applications.
Reg ALCORN, peintre, depuis des années, se passionne  pour les  mathématiques et collabore  à de nombreux projets de vulgarisation. Ses œuvres s’inspirent des thématiques suivantes : géométrie dans la nature , fractales, pavage…

Antoine HENROT

Antoine Henrot est professeur à l’Université de Lorraine. Il assure ses enseignements à l’Ecole des Mines de Nancy (où il est responsable du Département Mathématiques Appliquées) et sa recherche à l’Institut Elie Cartan. Il est l’auteur de plus de 80 publications dans des revues internationales et de 4 livres. Son domaine de recherche de prédilection est l’optimisation de forme ainsi que la géométrie spectrale.

Emmanuel TRÉLAT

Emmanuel Trélat est professeur à Sorbonne Université (Paris 6) et dirige la Fondation Sciences Mathématiques de Paris. Ses travaux de recherche portent sur la théorie mathématique du contrôle dans ses aspects géométriques et numériques et ont été récompensés par de nombreux prix, notamment pour avoir conçu le logiciel désormais utilisé pour le guidage des lanceurs Ariane. 

Stéphane CANU

Fondateur du département « informatique » de l’INSA de Rouen Normandie, Stéphane Canu est Professeur des universités à l’INSA et membre du Laboratoire de recherche LITIS dont il a été directeur de 2005 à 2012. Il est chargé de cours à l’école Polytechnique depuis 2017. Il fait de la recherche depuis 35 ans dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la science des données. Il coordonne le programme Deep in France financé par l’ANR sur la question cruciale de la sobriété énergétique de l’apprentissage profond. Il est membre du conseil d’administration de la Normandy French Tech et conseiller scientifique des startup Saagie et OmicsTool. Il à été nommé par l’Usine nouvelle parmi « les 100 Français qui comptent dans l’IA ».

UN GRAND MERCI À

L’ORGANISATEUR

 

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