La 6e Semaine d'Etude Maths Entreprises (SEME de Grenoble) : sujets et témoignages.

La 6e Semaine d'Etude Maths Entreprises (SEME de Grenoble) : sujets et témoignages.

La 6e SEME a eu pour cadre l'Université de Grenoble et s'est déroulée du 10 au 14 juin 2013. Elle a été organisée par MaiMoSINE et les chercheurs du Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK) et de l'Institut Fourier (IF) ; les financements ont été apportés conjointement par AMIES et par le  GDR Maths-Entreprises. La formule sur une semaine permet à des doctorants de plancher en petits groupes sur un sujet présenté le lundi par une entreprise, et de proposer le résultat de leurs travaux le vendredi.

Quatre sujets ont été proposés lors de cette SEME. En respectant les volontés des entreprises en termes de confidentialité, nous présentons ici les sujets proposés et des impressions de différents participants à cette SEME.

Halias Technologies : Analyse statistique de défauts en électronique analogique
IFPEN (IFP Energies Nouvelles) : Analyse et filtrage temps-fréquence de "bursts" ultrasonores : identification, classification, séparation
Kolor : Prise en compte de contraintes (Niveau/Courbe) dans les logiciels de retouche photographique.
STMicroelectronics : Une méthode de compression d'image respectant une information perceptuelle


Halias Technologies : Analyse statistique de défauts en électronique analogique

Laurent Testard, fondateur de la société Halias Technologies,doc1

Présentez-nous votre société.

HALIAS Technologies édite le logiciel QTS à l'interface entre les mathématiques appliquées et l'informatique. QTS est utilisé pour appliquer des traitements mathématiques à des résultats produits par des logiciels de simulation de manière à déterminer la qualité des logiciels. QTS est aujourd'hui utilisé pour vérifier la qualité de plusieurs logiciels utilisés dans le domaine de l'énergie (pétrochimie, contrôle industriel, ...).


Pouvez-vous nous exposer le contexte du sujet posé lors de cette SEME ?

Nous envisageons d'appliquer les outils et méthodologies existants au domaine de la micro-électronique. Pour cela, nous devons être capable d'adresser des nouvelles classes de données d'entrée (oscillations, gestion du bruit des signaux) et d'appliquer de nouvelles méthodes d'analyse sur ces données. Une étude préliminaire avec des sociétés partenaires (Freescale à Toulouse, Analog Flavor à Grenoble) nous a permis d'identifier des exemples de signaux et des phénomènes à détecter qui avaient du sens pour les utilisateurs finaux électroniciens. De plus, nous souhaitions bénéficier de premiers éléments sur la classification des signaux en fonction de différents critères métiers calculés sur les signaux : estimation des temps de montée et de descente, niveaux de bruits. Enfin, nous souhaitions automatiser la détection de phénomènes à variation rapide (glitches) sur des jeux de données fournis par Freescale, et appliquer les méthodes de classification sur cette problématique.
De nombreux outils commerciaux existent pour la vérification comportementale des circuits électroniques. L’approche de la société HALIAS Technologie est de proposer un ensemble d’outils pour la vérification de la qualité de ces circuits, notamment à travers l’étude des résultats de leur simulation.

Comment s'est déroulé cette semaine ?

La première journée, nous avons présenté le sujet aux doctorants, et nous avons effectué une première séance de travail avec eux le lundi après-midi. Nous sommes revenus pour une séance de travail intermédiaire le mercredi, et avons assisté à la présentation de leurs résultats le vendredi.

Comment avez-vous jugé le travail des étudiants sur le sujet que vous avez posé et vous a t-il fait avancer dans votre réflexion ?

Le travail présenté est très intéressant, car il nous permet d'envisager d'intégrer dans notre outil QTS des méthodes de classification statistique basées sur le calcul d'indicateurs adaptés au métier du design micro-électronique. Les premiers résultats sont très prometteurs, les doctorants nous ayant montré les résultats de leurs travaux sur un sous-ensemble des jeux de données qui leur avaient été fournis. De plus, les doctorants ont aussi identifié les limites de l'approche mise en place, en exhibant des exemples pour lesquels l'approche retenue ne permettait pas d'obtenir des résultats, ce qui dans notre métier est presque aussi important que de connaître les "cas qui marchent" !

De manière générale, que peut apporter une réflexion mathématique sur les problèmes d’ingénieur que vous rencontrez ?

En résumé, nous sommes très contents du travail fourni par les doctorants et plus généralement de l'ambiance générale de la SEME. Cet évènement nous a permis d'accéder à des ressources et savoir-faire en mathématiques pas forcément accessibles à une petite structure comme la notre. L'accompagnement des équipes par les chercheurs a aussi été très appréciée. L'organisation était sans faille, l'ambiance à la fois professionnelle, studieuse et détendue, bref cette semaine a été un excellente expérience pour nous et nous l'espérons une première étape dans une future collaboration entre l'université et HALIAS Technologies !


IFPEN (Institut Français du Pétrole Energies Nouvelles)doc2

Analyse et filtrage temps-fréquence de "bursts" ultrasonores : identification, classification, séparation

Interview de doctorants

En quelques mots, en quoi consistait le sujet ?doc3

Ester Mariucci, doctorante au LJK de Grenoble : il s'agissait d'un sujet issu du monde de l'industrie pétrolière. En gros, pour extraire du pétrole dans la mer on utilise des tubes métalliques qui subissent, naturellement, une corrosion. Le but était alors d'enquêter sur le phénomène de la corrosion via une analyse des ondes ultrasonores générées par les tubes.  Plus précisément, l'objectif était de discerner des perturbations pertinentes pour donner une classification des signaux acoustiques qui puisse permettre l'identification des différentes typologies de corrosion.

Quelles étaient les difficultés du sujet ?

Thomas, doctorant au LJK de Grenoble : Comme toutes les données réelles, nos signaux contenaient du bruit, des artefacts causés par la quantification ou par des phénomènes externes inconnus. Mais la plus grande difficulté pour moi résidait dans la très faible connaissance que l'on avait sur les données, ce qui nous empêchait d'évaluer précisément nos résultats.

Quelles méthodes mathématiques avez-vous mises en oeuvre ?

Thomas : Nous avons d'abord utilisé des méthodes d'analyse de données classiques en traitement du signal et en statistiques (transformée de Fourier, spectrogramme, décomposition en valeurs singulières, analyse en composantes principales). Ensuite, on a utilisé des algorithmes de classification comme le HAC ou le k-means. Enfin, nous avons travaillé sur des méthodes moins classiques, comme le distance de Wasserstein.

Quelles sont les compétences qui ont été apportées par les différents membres de l'équipe ? Qu'ont elles apporté chacune au projet?

Ester : Il y avait deux personnes qui avaient des très bonnes connaissances de la théorie du signal et qui les ont appliquées pour pousser  plus loin l'analyse ; deux autres, qui étudient pour leur thèse le transport optimal, ont essayé d'appliquer cette théorie au sujet ; un cinquième, travaillant sur les statistiques des valeurs extrêmes, a cherché à calculer la distance entre les spectres, pour en faire une classification.

Comment avez vous réparti le travail au sein de votre équipe ?  Etait-ce compliqué de bosser ensemble alors que vous avez chacun des thématiques très différentes ?

Charles Guyon, doctorant au laboratoire MIA de La Rochelle (Mathématiques, Image et Applications) : Le travail était plutôt homogène pour chacun, tout le monde avait le même rôle ;  travail individuel puis mise en commun et confrontation, puis re-travail individuel, etc. Comme il s'agissait d'un travail exploratoire, il nous fallait plusieurs angles d'attaque et non une seule méthode, ne serait-ce que pour recouper les résultats (le but étant de retrouver les même résultats, aboutir aux mêmes conclusions avec différentes méthodes).

Que t'a apporté cette semaine ?

Charles : Personnellement, je l'ai vécu sans trop de pression, donc c'était plutôt agréable. Et puis ca change de la routine, on rencontre des nouvelles personnes. Cela permet aussi de mettre en pratique sur des données réelles les outils sur lesquels on travaille au quotidien. La participation et le type d'investissement n'est pas le même que pour des confs par exemple.

Recommanderais-tu à un autre thésard de participer à une SEME ?

Charles : Oui, ça reste une expérience intéressante.

 


Kolor : Prise en compte de contraintes (Niveau/Courbe) dans les logiciels de retouche photographique.

 

Une fonction de réponse radiométrique estimée doit être continue et inversible dans un intervalle [0;1]. Ces fonctions sont traditionnellement décomposées sur des bases polynomiales qui ne garantissent pas le respect de toutes ces propriétés. Le problème posé consiste à trouver une base, ou un modèle,   permettant de se déplacer aisément dans l’ensemble des fonctions respectant ces propriétés, ainsi que d'inverser facilement chaque fonction.


STMicroelectronics :Une méthode de compression d'image respectant une information perceptuelle.


Le stockage d'images vidéo s'effectue en mémoire par blocs, avec une dégradation acceptable de la qualité. En considérant  les critères de tolérance de ce que doit être une "belle" image, quelles sont les limites de compression applicables ? Les blocs mémoires peuvent être de tailles variables et leurs composantes triées de façon pertinente. Les contraintes imposées par les constructeurs de composant et par les exploitants d'images fournissent des limites théoriques à explorer.