La Chaire « Data Science & Processus Industriels » renouvelée

Lors de sa première période d’activité, la Chaire « Data Science & Processus Industriels » a permis notamment la création d’une formation à la science des données à l’attention des élèves de l’EMINES, au Maroc. Un bilan positif qui a mené à l’été 2022 à son renouvellement pour cinq ans.

Concept 3D d'une chaine de production automatisée. (iStock / Getty Images Plus - Gorodenkoff)

01 Sep. 2022

International, Chaires, Éducation, Recherche, Mathématiques Appliquées, IA et Science des données, CMAP

La Chaire « Data Science & Processus Industriels » a été lancée en 2018 en partenariat avec l’Université Mohammed VI Polytechnique (UM6P) et la Fondation de l’École polytechnique, soutenue par le groupe industriel OCP. Portée par Eric Moulines, chercheur au Centre de mathématiques appliquées (CMAP*), elle a permis durant sa première période d’activité de mettre en place une formation en Data Science pour les élèves de l’École de Management Industriel de l’UM6P (EMINES), basée à Ben Guerir, au Maroc.

Soixante-deux élèves ont pu bénéficier de cette formation de huit semaines, dispensée annuellement, pendant les quatre premières années du programme. Un cursus original, tant par son format intensif sur quelques semaines, que par son orientation axée vers les processus industriels avec des cas d’application réels. Le programme comprend également un volet de formation pour les enseignants de l’UM6P, afin de pérenniser la transmission de ces savoirs.

Forte de ce succès, la Chaire a été renouvelée cet été pour une durée de cinq ans. En plus du projet d’enseignement qui se poursuit et pourra s’étendre à la formation continue, le programme inclut dorénavant un volet recherche en « Data-centric Engineering and Smart Industry » avec notamment l’encadrement en co-tutelle de quatre thèses de doctorat.

L'ingénierie « data-centrique » (DCE) est une discipline mêlant modèles mathématiques et approches d’apprentissage statistiques. Ces dernières permettent d’enrichir les modèles et aider à surmonter leurs limitations, notamment pour les applications qui nécessitent des prises de décision en temps réel. La « smart industry » consiste à concevoir les futurs systèmes industriels « intelligents ». Dotés de capteurs et d’actionneurs connectés en réseaux, ils seraient capables de fonctionner et prendre des décisions en autonomie grâce à l’intégration de modèles d’apprentissage statistique.

Pour en savoir plus sur les Chaires de science des données et intelligence artificielle de l’École polytechnique, cliquez ici.

*CMAP : une unité mixte de recherche CNRS, Inria, École polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, 91120 Palaiseau, France

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