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Saturday, 27 July 2024

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DANE Strasbourg. Typologie des projets de recherche-action Chambefort, F. (2016, novembre 28). Mise en œuvre d'une démarche de recherche création dans un doctorat en SIC portant sur l'art numérique [Billet]. Carnet des jeunes chercheurs du Crem. Houiller, F. (2016). Sciences Participatives en France. Etats des lieux, bonnes pratiques et recommandations. Incubateur intelligence artificielle pour. INRA. Robbes, B. (2019). Recherches-action, recherches collaboratives en éducation, une analyse. Tricot, A. (2018). De l'utilité des connaissances produites par la recherche en éducation. Diversité, 192

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Recherche-création: « En terme de démarche scientifique, il s'agit de dépasser une posture d'observation. La posture d'interrogation ne peut pas être seulement dans l'observation de ce qui a été fait, mais dans l' anticipation à partir de la conception et de la création. Annuaire Startups Intelligence artificielle - AI | AlloWeb. (…) le numérique est toujours un construit, mais est également toujours en construction, et avoir une démarche de conception permet de saisir cette construction. » (Bouchardon, 2013 cité par Chambefort, 2016). Science participative: « formes de production de connaissances scientifiques auxquelles des acteurs non-scientifiques-professionnels — qu'il s'agisse d'individus ou de groupes — participent de façon active et délibérée » (Houiller, 2016). Cadrage thématique À l'initiative de la DNE-TN2, l'organisation des projets incubateurs académiques s'appuie sur les travaux et les thèmes d'étude fixés par un comité d'orientation. Pour s'informer sur les orientations, thèmes d'étude et de recherche, consulter la description et les pistes d'exploration publiés sur Eduscol.

Celles qui seront ainsi sélectionnées seront accueillies au sein de l'incubateur; Le partenariat avec la recherche académique et appliquée. Elles porteront sur 3 thèmes principaux: Le Machine Learning pour améliorer la prédiction de la production et de la consommation des énergies renouvelables Les technologies d'Apprentissage Automatique permettent de s'adapter au plus près du comportement réel des systèmes sans avoir à développer une solution dédiée à chaque situation: prédiction de production des énergies renouvelables, prédiction de consommation (en fonction des types de consommateurs: industriel, bâtiment tertiaire, infrastructure), prédiction de comportement des capacités de stockage. L'optimisation énergétique grâce à l'IA En fonction des différents contextes (type de production, type de consommateurs, type de contrat, performance des systèmes techniques), l'incubateur permettra aux start-ups de valider les meilleures solutions d'optimisation pour envisager des déploiements à grande échelle.