MALICE

L'objectif de l'équipe MALICE est de combiner des expertises complémentaires en apprentissage statistique et en interaction laser-matière afin de favoriser le développement de nouvelles contributions méthodologiques à l'interface du Machine Learning et de l'ingénierie de surface. Les membres de MALICE s'appuient sur des connaissances théoriques et algorithmiques solides en informatique, mathématiques appliquées, statistiques et optimisation. Ils bénéficient également de l'expertise apportée par les physiciens du laboratoire Hubert Curien dans la modélisation de l'interaction laser-matière permettant ainsi des avancées scientifiques conjointes. D'une part, l'ingénierie de surfaces soulève de nombreux défis en apprentissage automatique, notamment (i) un accès limité aux données d'entraînement et à une connaissance physique seulement partielle (typiquement sous la forme d'EDP non linéaires), (ii) la nécessité de dériver des garanties théoriques pour les modèles d'apprentissage informés par la physique et (iii) le besoin de transférer les modèles appris d'un système dynamique à un autre. D'autre part, les avancées réalisées en apprentissage automatique permettent de mieux comprendre la physique sous-jacente aux mécanismes d'interaction laser/rayonnement-matière, et ainsi de relever de nombreux défis sociétaux dans les domaines de l'espace, du nucléaire, de la défense, de l'énergie ou de la santé.