Travaux personnels axés sur les réseaux de neurones, l'apprentissage automatique,
la modélisation scientifique et la résolution de problèmes complexes.
Les jumeaux numériques sont souvent présentés comme des outils réservés aux grandes industries. Pourtant, leurs principes fondamentaux peuvent être appliqués à petite échelle.
Cet article montre comment un jumeau numérique simplifié, développé avec des outils open-source, permet de surveiller, analyser et anticiper le comportement d'un moteur électrique.
Étude de l'oscillateur harmonique comme système test pour comprendre comment les réseaux de neurones peuvent approximer la solution d'équations différentielles ordinaires. Comparaison entre approche Neural ODE et PINN (Physics-Informed Neural Networks).
DécouvrirExploration du système de Lorenz à travers la simulation numérique. Ce projet montre trois types de comportements dynamiques et prépare le terrain pour des analyses avancées en apprentissage automatique et en modélisation de systèmes chaotiques.
DécouvrirSimulation du mouvement de deux masses en interaction selon la loi de la gravitation universelle de Newton. Ce projet illustre la dynamique du problème à deux corps, la conservation de l'énergie et du moment cinétique.
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