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14e Journées Informatiques IN2P3/IRFU

14–17 nov. 2022
Fuseau horaire Europe/Paris

Comité d'organisation

Session

Présentations Flash

16 nov. 2022, 10:00

Documents de présentation

Aucun document.

  1. 6. Pycoa: Python pour comprendre le Covid-19
    olivier dadoun (LPNHE)
    16/11/2022 10:00
    Exposé court (3 min)

    PyCoa (www.pycoa.fr) est un ensemble de codes Python qui s’adresse aux personnes souhaitant s’approprier et étudier les données
    relatives à la pandémie du Covid 19: lycéens, étudiants, analystes stratégiques, data journalistes et scientifiques.

    Notre logiciel, contrairement à un Dash Board classique, présente l'intérêt de pouvoir accéder directement aux données de la Covid-19
    depuis...

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  2. 11. Tiny ML/DL : Voice Recognition on MCUs
    Imed MAGROUNE
    16/11/2022 10:05
    Exposé court (3 min)

    AI applications on tiny devices : Can we run a full CNN models for voice recognition or object detection on a Micro Controller Units (MCU) with only 516 KB of RAM ?
    In this quick intervention I explain the need, the continuous process of optimization and the techniques of improvement of the codes which allow to make inferences on CNN models on ARM or RISK-V cards for real-time systems...

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  3. 34. CODEEN : COllaborative DEvelopment ENvironement for Euclid spacecraft
    Martin Souchal (APC), Pavel Zakharov ({IRD}UMR7164)
    16/11/2022 10:10
    Exposé court (3 min)

    CODEEN (COllaborative DEvelopment ENvironement) est une plateforme de développement collaboratif basée notamment sur les principes et bonnes pratiques du développement basé sur les tests, de l'intégration continue et de la livraison continue. L'objectif de la plateforme est d'une part d'automatiser l'extraction des codes scientifiques, la construction de ces codes et l'exécution des tests, des...

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  4. 35. Développement d’un Framework basé sur PyTorch Lightning pour l’entraînement de Graph Neural Network (GNN) pour le tracking
    Sylvain Caillou (L2I Toulouse, CNRS/IN2P3, UT3)
    16/11/2022 10:15
    Exposé court (3 min)

    Les phases de R&D en apprentissage profond (Deep Learning) peuvent être coûteuses en temps d’utilisation de ressources CPU et GPU. La définition de plan d’expériences claires, permettant une exploration efficace des hyperparamètres, l’évaluation des performances et le traçage des conditions expérimentales permet de tendre vers une utilisation plus efficace des ressources et donc vers plus de...

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  5. 36. frugalité dans un contexte HPC
    Pierre-François Honoré (CEA/DRF/Irfu - Université Paris Saclay)
    16/11/2022 10:20
    Exposé court (3 min)

    Il nous est demandé de proposer des plans pour répondre à des restrictions sur l’approvisionnement électrique.
    Notre salle machine apparaît comme un consommateur important pour l’IRFU (20% de la consommation totale de l'institut).Nous avons donc recherché des stratégies pour diminuer cette consommation en cas de pénurie.

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  6. 38. Bilan des actions CCRI de l'année
    Françoise BOUVET (IJCLab)
    16/11/2022 10:25
  7. 39. Compliation des présentations
    16/11/2022 10:40
Ordre du jour en construction...