Projets collaboratifs financés par l'ANR, des consortiums industriels ou des instituts partenaires, en optimisation, transition énergétique et aérospatial.
ANR SOS2ID — Stochastic Optimization Schemes, Infinite Dimensional and Inertial Dynamics
Analyse et conception de schémas d'optimisation stochastiques et inertiels, en dimension finie et infinie : équations modifiées, comportement en temps long, réduction de variance, optimisation sous contraintes.
Porteur : C.-E. Bréhier (LMAP–UPPA) — Partenaires : IMT–INSA Toulouse, IMB Bordeaux, Inria Lille — Correspondante locale du pôle toulousain : A. Rondepierre
2025 →
InDra — appel MAELE, Aerospace Valley
Amélioration de l'autopilote de drones électriques : conception et comparaison de lois de commande optimale à partir du modèle aérodynamique du drone, pour optimiser son autonomie et sa consommation.
Consortium : DELAIR (coordinateur), IMT, ADAGOS
Financement : Bpifrance, Direction régionale Midi-Pyrénées
En cours
2023 – 2027
+ Afficher les 6 contrats terminés– Masquer les contrats terminés2016 – 2025
ANR MICROBLIND — Blind inverse problems and optical microscopy
Nouvelles théories et algorithmes pour les problèmes inverses aveugles (identification conjointe d'un opérateur et d'un signal), appliqués à la microscopie optique : super-résolution, déconvolution.
Porteur : P. Weiss (CNRS, ITAV) — Équipe : IMT–INSA Toulouse, CNRS Sophia Antipolis, CNRS Marseille
Terminé
2022 – 2025
IRT Saint-Exupéry — projet R-Evol
Participation via la co-direction de la thèse de Yann David sur les architectures multi-fidélité pour l'optimisation multidisciplinaire (MDO), financée par l'IRT dans le cadre du projet.
Terminé
2021 – 2024
R&T CNES — Gestion de risques de collision en propulsion électrique et constellations
Adaptation des méthodes d'évitement de collision à une propulsion électrique, dont la loi de commande est continue plutôt qu'impulsionnelle.
Porteur : D. Arzelier — Partenaires : CNES, LAAS-CNRS, IMT–INSA Toulouse
Terminé
2020 – 2022
R&T CNES — Automatisation et système bord autonome pour la gestion des risques de collision
Généralisation des méthodes de la thèse de R. Serra au cadre des rencontres multiples (constellations de satellites menacées par un ou plusieurs débris).
Porteurs : D. Arzelier, M. Joldes — Partenaires : CNES, LAAS-CNRS, IMT–INSA Toulouse, Thales Alenia Space
Terminé
2020 – 2022
ANR MaSDOL — Mathematics of Stochastic and Deterministic Optimization for Deep Learning
Nouvelles méthodes d'optimisation déterministe et stochastique pour l'apprentissage profond à géométrie complexe : accélération et systèmes dynamiques, algorithmes stochastiques et échantillonnage, GANs, transport optimal.
Porteur : S. Gadat (TSE) — Partenaires : TSE, IMT–INSA Toulouse (coord. locale C. Dossal), IMB Bordeaux
Terminé
2019 – 2024
R&T CNES — Probabilité de collision globale et prise en compte dans le maintien à poste de satellites
Calcul de la probabilité de collision globale d'un satellite, ou d'une constellation, avec un ensemble de débris, en considérant plusieurs rapprochements simultanés sur un horizon temporel donné plutôt que des couples satellite–débris indépendants.
Porteuse : M. Joldes — Partenaires : CNES, LAAS-CNRS, IMT–INSA Toulouse
Terminé
2016 – 2018
Cinq thèses dirigées ou co-dirigées depuis 2012, principalement en optimisation et ses applications.
Étude d'algorithmes inertiels type Nesterov pour l'optimisation accélérée non convexe et stochastique
Étude théorique de l'accélération par inertie de Nesterov en optimisation non convexe et/ou stochastique : conditions géométriques garantissant une accélération provable (angle vers les minimiseurs sous condition de Polyak–Łojasiewicz, corrélation moyenne des gradients en stochastique), et utilisation du système de Nesterov continuisé pour améliorer les garanties de convergence en optimisation fortement quasar-convexe.
Dir. : J.-F. Aujol, Ch. Dossal, A. Rondepierre — financée
PEPR PDE-AI
Oct. 2023 – Oct. 2026
+ Afficher les 4 thèses précédentes– Masquer les thèses précédentes2015 – 2024
Architectures bi-niveau et algorithmes multi-fidélité pour l'optimisation multidisciplinaire en haute dimension
Étudiant : Yann David — soutenue oct. 2024
Nouvelle architecture bi-niveau imbriquant deux problèmes d'optimisation, résolue par descente par coordonnées par blocs pour améliorer convergence et passage à l'échelle ; intégration de méthodes multi-fidélité en MDO combinant modèles coûteux haute-fidélité et approximations basse-fidélité, avec des critères pour classifier ces dernières.
Dir. : A. Rondepierre, co-enc. F. Gallard (IRT Saint-Exupéry) — financée IRT (projet R-Evol)
Mai 2021 – Oct. 2024
Étude de méthodes inertielles en optimisation et leur comportement sous conditions de géométrie
Convergence des algorithmes inertiels (FISTA notamment) sous conditions de croissance géométrique, sans hypothèse d'unicité du minimiseur : stratégies de redémarrage garantissant une décroissance exponentielle de l'erreur sans connaître les paramètres de géométrie, et systèmes dynamiques à frottement contrôlant les oscillations.
Dir. : J.-F. Aujol, Ch. Dossal, A. Rondepierre — financée ANR MaSDOL
Oct. 2020 – Sep. 2023
Opérations de proximité en orbite : évaluation du risque de collision et calcul de manœuvres optimales pour l'évitement et le rendez-vous
Étudiant : Romain Serra
Nouvelle méthode de calcul certifié de la probabilité de collision en rencontre rapide, et de la probabilité instantanée de collision, sous incertitude gaussienne pour des objets à géométrie sphérique. Calcul de manœuvres optimales d'évitement et de rendez-vous selon le scénario de rapprochement (mouvement relatif rectiligne, rapprochement lent, consommation minimale).
Dir. : D. Arzelier (LAAS-CNRS), A. Rondepierre — financée CNRS / Airbus D&S
Déc. 2012 – Déc. 2015
Approche novatrice pour la conception et l'exploitation d'avions écologiques
Étudiant : Sylvain Prigent
Nouvelle approche holistique de l'optimisation multidisciplinaire de la conception avion, agrégeant aux modèles classiques des modèles plus précis de propulsion et de trajectoire, avec intégration de la minimisation de l'impact climatique aux objectifs. Application à un concept d'avion à propulsion hybride électrique-fuel.
Dir. : P. Maréchal (UPS), A. Rondepierre — thèse CIFRE Airbus
Mai 2012 – Avr. 2015