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SFR MathSTIC

Séparés par des virgules

2025-2026

Vendredi 20 Février 9H-12H Parcours d'innovation en Math-STIC en ligne 

9H-9H05 Introduction David Rousseau, Co-directeur SFR Math-STIC, PU Université d'Angers.

9H05-9H50 "Retour d'expérience sur la valorisation d'une recherche en traitement d'images endoscopiques : création d'une start-up dédiée à la conception de dispositifs médicaux". Christian Daul, PU Université de Lorraine (UL), CRAN UMR 7039 UL/CNRS.

9H50-10H35 "Recherche, Innovation et Transfert au sein de l’ENSEA : retour d’expérience". Aymeric Histace, PU ENSEA, Cergy Université, Directeur adjoint scientifique Interdisciplinarité et interfaces au CNRS.

10H35-10H45 pause

10H45-11H15 "Retour d'expérience sur la collaboration avec la SATT Ouest-Valorisation" Guillaume Mabilleau, MCU-PH, Université d'Angers- CHU d'Angers

11H15-11H45 "Présentation des missions et modalités d'interactions avec la SATT Ouest-Valorisation" Alexandre Gambuto, SATT Ouest-Valorisation.

11H45-12H00 "Mots de conclusions et rappel du calendrier du PUI PREDICT" Bruno Castanier, VP Valorisation, PU Université d'Angers.

Organisation David Rousseau

Vendredi 27Mars 9H-10H30 Conformal Prédiction (en ligne)

Introduction to Conformal Prediction : Jean-Baptiste Fermanian INRIA
Abstract: Conformal prediction is a framework that equips machine learning methods with statistically valid measures of uncertainty. Given minimal assumptions, typically exchangeability of the data, it enables the construction of prediction sets or intervals that achieve a user-specified coverage probability, regardless of the underlying algorithm. I will introduce the core ideas behind conformal prediction and present standard variants, highlighting the trade-offs between computational efficiency and statistical efficiency, and the main limitations of these approaches.The goal of this talk is to provide an introduction to these tools, while giving insight into why conformal prediction has become an important tool for reliable machine learning

Détection en ligne des transitions anormales entre les stades phénologiques à l'aide de la prédiction conforme : Angélina El Ghaziri (IARA UMR IRHS)

Organisation Fabien Panloup - David Rousseau

Vendredi 10 Avril 9H-10H30 Déploiement d'IA génératives souveraines, Amphi L003 Fac des Sciences

9H-9H30 Saber Aloui, Directeur des Services Numérique CHU D'Angers, "IA souveraine au CHU d'Angers enjeux et opportunités de recherche avec la SFR".

9H30-10H00 Thierry Oger, VP en charge du Numérique Univ Angers, "IA souveraine sur GLICID, projet Ilaas"

10H-10H30 Corentin Lothodé,  IR INRAe-IRHS, "Tour d'horizon des IA souveraines dans les EPST".

Organisation David Rousseau

Lundi 4 Mai Introduction à l'analyse topologique de données, 

En L001, 10H-12H Etienne Mann (introduction, Angers) Bertrand Michel (Applications, Nantes).  

Organisation Etienne Mann

Vendredi 29 Mai 9H-12H IA génératives principes, interprétabilité et évaluations, organisation David Rousseau

Vendredi 19 Juin 9H-12H Fabrique de l'esprit critique, organisation David Rousseau

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