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Mehraveh Javan's presentation, "Improving One-shot Neural Architecture Search for Computer Vision," will take place this afternoon. Pizza and coffee will be provided starting at 12:00 PM.

Le dimensionnement des systèmes énergétiques hybrides constitue un problème complexe en raison de l’incertitude qui affecte à la fois les ressources renouvelables, la demande énergétique et les conditions d’exploitation. Concevoir une architecture adaptée suppose de trouver un compromis entre plusieurs objectifs souvent contradictoires, tels que le coût, la fiabilité, la part d’énergie renouvelable et le recours aux sources d’appoint. Cette complexité est renforcée par la taille de l’espace de recherche et par la difficulté à évaluer efficacement un grand nombre de configurations possibles. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle offre des perspectives intéressantes pour accompagner le processus de dimensionnement. Elle permet d’explorer plus efficacement les solutions, de mieux intégrer les compromis multicritères et de soutenir une prise de décision plus flexible face à des environnements variables. Cette présentation discutera ainsi du rôle de l’IA comme levier méthodologique pour le dimensionnement intelligent des systèmes énergétiques.

Bio : Docteur en génie des systèmes de l’ÉTS, Inoussa Legrene a mené, sous la supervision des professeurs Tony Wong et Louis-A. Dessaint, des travaux de recherche en optimisation, intelligence artificielle et aide à la décision, appliquées aux systèmes complexes, notamment en énergie. Aujourd’hui affilié au Centre de recherche du CHUM, il contribue au développement d’outils d’analyse de données au service de la recherche. Son parcours s’inscrit à l’interface de la recherche, de l’innovation et de l’action, avec une attention particulière portée à l’impact concret et à la création de solutions utiles aux organisations et à la société.