Transition industrielle

Développement de solutions pour les grands défis de la cybersécurité spécifiques aux environnements Cloud, afin d’assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données, des applications et des services

MATISSE est un projet de recherche européen HORIZON-KDT-JU réunissant plus de 30 partenaires de 7 pays afin de développer une approche avancée pour l'ingénierie efficace et la validation des systèmes industriels en utilisant des jumeaux numériques (DT). En intégrant les DT aux technologies de pointe, MATISSE vise à mieux simuler, tester et prédire le comportement des systèmes. Cette approche innovante permet aux entreprises d'optimiser leurs processus industriels, de réduire les erreurs et d'augmenter la productivité, tout en simplifiant les opérations complexes. A cette fin, MATISSE propose de créer un cadre incorporant des méthodes et des outils pour l'ingénierie et la validation efficaces et continues des systèmes industriels qui sont supportés par des DT. Le projet exploite notamment les avantages des techniques basées sur les modèles, guidées par les données et en nuage pour permettre des services de validation et de vérification qui améliorent considérablement la productivité et la qualité.

Le projet SuperviZ s’inscrit dans l’axe « sécurité des systèmes » du PEPR cybersécurité et touche le domaine de la « sécurité des systèmes, des logiciels et des réseaux ». Plus précisément, il cible la détection, la réponse et la remédiation aux attaques informatiques, sujets regroupés sous l’appellation de « supervision de sécurité ». La supervision cherche à renforcer les mécanismes de protection préventifs et à pallier leurs insuffisances.

Le projet Train-Cyber-Expert a pour but de construire des ressources pédagogiques, sous forme de contenus numériques et de plateformes technologiques, organisés par blocs de compétences, dans une optique de modularité, de réutilisation et de pédagogie centrée sur les compétences conduisant à des certifications.
Ces ressources seront déployées chez les partenaires afin d’accroître ou de renforcer leurs offres de formation. Le cœur de métier des partenaires académiques étant la diplomation de niveau master (Bac+5, niveau 7), l’offre de formation principale déclinée chez ceux-ci sera orientée vers ce niveau de diplomation. Ils développeront donc une offre de master, mastère spécialisée, ingénieur de spécialité en cybersécurité et post-master, en privilégiant l’alternance de manière à faciliter l’insertion professionnelle des participants.

L’industrie du futur s’invite dans le métavers.

Le métavers ne se limite plus aux jeux en ligne ou aux interactions sociales : il devient une technologie clé pour l'industrie. Au travers du projet 5GMetaverse, cinq écoles de l’Institut Mines-Télécom cherchent à adapter les réseaux de demain aux besoins de la réalité augmentée et virtuelle. Le projet vise notamment à développer des solutions concrètes pour l’optimisation des processus industriels, la téléassistance et la collaboration homme-machine.
 

Face aux enjeux climatiques actuels, les exigences réglementaires et sociétales adressées aux démolisseurs se multiplient : maîtriser les nuisances du chantier, améliorer la sécurité des salariés, trier les déchets et les acheminer vers les filières de recyclage, promouvoir le réemploi, réduire les émissions de CO2, faciliter ou encourager le réemploi des produits recyclés… Cela nécessite des transformations profondes chez les professionnels de la démolition qui sont amenés à se repositionner comme des experts de la déconstruction sélective, dotés d’une nouvelle technicité.

SEED est un programme doctoral porté par IMT Atlantique, soutenu par l’Union Européenne ainsi que des partenaires industriels et académiques. 

Au total 40 doctorants suivront ce programme spécifique. Un programme guidé par l’innovation et qui adopte une approche interdisciplinaire, intersectorielle et internationale.
 

Le projet CyberSecDome propose une solution proactive pour protéger les infrastructures numériques contre les cybermenaces. Il comprend quatre éléments clés : une infrastructure numérique, des jumeaux numériques, des outils de sécurité alimentés par l'IA et une interface utilisateur en RV. Cette approche assure la continuité des opérations malgré les cyberattaques potentielles, facilite la formation et les tests en toute sécurité, et améliore les capacités de réponse grâce à une interface VR interactive. Les CyberSecDomes interconnectés forment un réseau global pour une collaboration efficace, une identification des menaces et des stratégies de réponse globales, tout en garantissant un échange de données sécurisé et respectueux de la vie privée.

Le projet OptiHSoins a pour objectif de développer un outil d'aide à la décision innovant pour la gestion des plannings des équipes soignantes dans les hôpitaux. L’ambition est de pouvoir améliorer la satisfaction des soignants, l'efficience des services hospitaliers et la qualité des soins, en tenant compte des contraintes réglementaires, budgétaires et humaines. L’outil sera co-conçu avec les utilisateurs afin de favoriser son appropriation et son efficacité.

Les systèmes de production reconfigurables (en anglais Reconfigurable Manufacturing Systems, RMS) sont donc des systèmes de production conçus pour pouvoir s’adapter aux changements de demande. Leur flexibilité peut également permettre de concevoir des systèmes de production durables.

TRANSFEE concerne l’acquisition d’équipements de pointe positionnés sur les grands enjeux de l’industrie de demain dans les domaines des transitions environnementales, énergétiques, et alimentaires. En renforçant les plateformes et plateaux techniques du GEPEA et en positionnant ces équipements sur un objectif commun porté par les 2 différentes tutelles du GEPEA (Nantes Université, IMT-Atlantique, ONIRIS, CNRS), TRANSFEE vise à accroitre l’excellence scientifique tout en apportant des solutions concrètes sur plusieurs thématiques-clés que sont la gestion sobre et optimisées des (bio)ressources, la préservation de la qualité de l’environnement (air-eaux), la covalorisation matière-énergie de résidus ou déchets industriels, et l’exploitation de ressources marines et en particulier microalgues. Le projet TRANSFEE vient également consolider la relation recherche formation par mutualisation aux formations de tous niveaux (ex : BUT, Ecole d’Ingénieurs, Master Internationaux, formation continue).

Le projet HOPES financé par l’ANR 2021 à hauteur de 270 KE est porté par une jeune chercheuse RESTREPO RUIZ Maria-Isabel et porte sur la planification d’horaires de travail et de tournées des employés sur un horizon de plusieurs périodes pour les services à domicile. HOPES proposera des outils d'aide à la décision innovants pour résoudre ces problèmes complexes en tenant compte des règles de travail, des préférences individuelles et de différentes sources d'incertitude. Pour cela, nous nous baserons sur la formulation et la conception de nouvelles approches d'optimisation intégrant des techniques tirées de la science des données et de l'optimisation déterministe et stochastique. Au lieu de proposer une méthode qui ne fonctionne que pour une application spécifique, HOPES vise à proposer un cadre général qui peut être étendu pour résoudre différentes variantes du problème. Les outils d'aide à la décision développés devraient améliorer la qualité de service pour les utilisateurs, le bien-être des employés et améliorer la planification et l'exécution des opérations des services à domicile.

Dans l’optique d’identifier des vecteurs de renforcement de la démocratie à travers la responsabilité, la transparence et l'efficacité de la production médiatique et une citoyenneté active et inclusive, le projet vise à clarifier dans quelle mesure les médias européens remplissent leurs fonctions démocratiques. En appliquant une méthode innovante, le projet couvrira (1) les perspectives des notions de démocratie représentative et participative telles qu'elles existent dans les sociétés européennes, (2) l'ensemble des médias d'information, indépendamment du canal de distribution, de la propriété et de la source de financement, (3) le cadre juridique et (auto)réglementaire dans lequel les entreprises de médias et le journalisme opèrent, (4) le potentiel des médias à promouvoir et à soutenir la participation politique (côté offre), et (5) les modèles d'utilisation des médias, les besoins de communication et les attitudes démocratiques des publics (côté demande) dans les États membres de l'UE.

DIVA est le pôle européen d'innovation numérique de la région Pays de la Loire, en France. Il vise à soutenir la transformation numérique des PME. Il consiste en un guichet unique qui fournit des services vers la mise en œuvre de l'intelligence artificielle, des données et de la robotique verte et centrée sur l'humain au sein des entreprises et des administrations publiques.

FABulous développera une technologie industrielle d'écriture directe laser (lithographie multiphoton) pour réaliser des traitements de surfaces avec une topographie 3D à l'échelle nanométrique afin de fabriquer des métasurfaces 3D fonctionnelles à haute résolution pour des produits avancés ultra-légers. Ces métasurfaces seront capables de manipuler la lumière avec une flexibilité sans précédent et ouvriront la possibilité de concevoir et de fabriquer des produits plus petits, plus légers et plus respectueux de l'environnement, en remplaçant les composants encombrants et/ou les revêtements chimiques actuellement utilisés pour améliorer l'efficacité et la performance des produits optiques dans des applications telles que la conception et la fabrication de capteurs, de feux de circulation diurnes (DRL) pour automobiles et de générateurs d'énergie solaire.

L'objectif principal d'ASSISTANT est de développer une collection de jumeaux numériques intelligents qui s'adapteront automatiquement à l'environnement de fabrication. Ces jumeaux numériques aideront à la conception et au fonctionnement d’un système de production complexe, collaboratif et reconfigurable, mixte/multi-modèle, à partir des données collectées par les dispositifs de l'internet des objets (IOT).