Séminaire équipe EMA
Le séminaire de l'équipe Équations aux dérivées partielles, Modèles aléatoires et Approximation à lieu chaque jeudi après midi, généralement à 14h00.
Responsables : Christophe Bourel et Michel Davydov.
Liste des exposés
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Jeudi 11 décembre 2025
Audrey Chaudron (Université de Rouen Normandie)
13:30 - 14:30 B014
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Jeudi 4 décembre 2025
Franck Vandewiele (ULCO (LISIC))
13:30 - 14:30 B014
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Jeudi 20 novembre 2025
VEM fully discrete discretisations of frictional contact mechanics with application to fluid induced fault reactivation
(⊕ résumé) The simulation of poro-mechanical models in fractured (or faulted) porous rocks plays an important role in many subsurface applications such as fault reactivation by fluid injection in geological storages or the hydraulic fracture stimulation in deep geothermal systems.
One of the key difficulty to simulate such models is the discretization of the contact-mechanical model which must be adapted to geological typically polytopal meshes and to the complex geometry of fracture/fault networks including tips, corners and intersections.
In this talk, we will discuss the application of the first order nodal Virtual Element Method (VEM) combined with either a mixed or Nitsche’s formulation for contact mechanics with Coulomb friction at matrix-fracture interfaces. It will be applied to a fluid induced fault reactivation test case in a simplified CO2 injection scenario.
13:30 - 14:30 100% visio
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Jeudi 13 novembre 2025
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Jeudi 16 octobre 2025
Alaa El Ichi (ISEN Brest)
Algèbre Tensorielle : de nouveaux outils mathématiques pour l’IA et la vision par ordinateur.
(⊕ résumé) Le calcul tensoriel joue aujourd’hui un rôle central dans l’intelligence artificielle moderne, en particulier pour la vision par ordinateur. Les tenseurs offrent un cadre mathématique naturel pour représenter et traiter les données multidimensionnelles (images, vidéos, spectres), tout en ouvrant la voie à de nouvelles méthodes de réduction de dimension, de compression de modèles et de détection de structures complexes.
Dans cet exposé, nous présenterons comment des approches issues de l’algèbre tensorielle permettent de rendre les modèles de deep learning plus compacts, rapides et robustes. Nous illustrerons ces idées à travers des applications concrètes en vision par ordinateur : compression de réseaux de détection d’objets pour la vidéo surveillance en temps réel, et détection d’anomalies dans des environnements industriels complexes.
L’accent sera mis sur le lien entre mathématiques appliquées et applications industrielles, montrant comment les tenseurs dépassent le simple formalisme théorique pour devenir un véritable levier d’innovation en IA et en vision par ordinateur.
13:30 - 14:30 100% visio
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