Posted on

Cours de mercredi — Gérard Biau

Bonsoir à toutes et à tous,

Les deux cours de mercredi auront lieu
à distance, par Zoom, aux horaires habituels.
Vous trouverez les codes d’accès ci-dessous.

Si vous disposez d’une tablette, d’un Ipad, etc. ou
de tout autre moyen permettant de se rapprocher
d’un tableau et d’échanger des informations
manuscrites par Zoom (photo, etc.), merci de les
préparer, nous expérimenterons pour essayer de garder
une atmosphère conviviale proche d’un véritable cours/TD.

Voici mon téléphone en cas de problème : 06 10 02 71 40.
N’hésitez pas à faire circuler ce message aux
étudiant(e)s qui n’auraient pas accès aux listes
de diffusion (je pense en particulier aux auditeurs libres).

Merci à tous pour votre flexibilité et à mercredi !

Gérard Biau

========================================
Gérard Biau vous invite à une réunion Zoom planifiée.

Sujet : Réunion Zoom de Gérard Biau
Heure : 7 oct. 2020 08:45 AM Paris

Participer à la réunion Zoom
https://us02web.zoom.us/j/86868447038?pwd=QmxIemJyKzI2YzFnT29hT0U1a0VoUT09

ID de réunion : 868 6844 7038
Code secret : 015195
Une seule touche sur l’appareil mobile
+16468769923,,86868447038#,,,,,,0#,,015195# États-Unis d’Amérique (New York)
+16699006833,,86868447038#,,,,,,0#,,015195# États-Unis d’Amérique (San Jose)

Composez un numéro en fonction de votre emplacement
+1 646 876 9923 États-Unis d’Amérique (New York)
+1 669 900 6833 États-Unis d’Amérique (San Jose)
+1 253 215 8782 États-Unis d’Amérique (Tacoma)
+1 301 715 8592 États-Unis d’Amérique (Germantown)
+1 312 626 6799 États-Unis d’Amérique (Chicago)
+1 346 248 7799 États-Unis d’Amérique (Houston)
+1 408 638 0968 États-Unis d’Amérique (San Jose)
ID de réunion : 868 6844 7038
Code secret : 015195
Trouvez votre numéro local : https://us02web.zoom.us/u/kdbmnVjnvj

========================================
Gérard Biau vous invite à une réunion Zoom planifiée.

Sujet : Réunion Zoom de Gérard Biau
Heure : 7 oct. 2020 01:30 PM Paris

Participer à la réunion Zoom
https://us02web.zoom.us/j/82534037865?pwd=aCtZSmdlcTlIeFhPc1ZMK0ZNVmZ1UT09

ID de réunion : 825 3403 7865
Code secret : 112115
Une seule touche sur l’appareil mobile
+13017158592,,82534037865#,,,,,,0#,,112115# États-Unis d’Amérique (Germantown)
+13126266799,,82534037865#,,,,,,0#,,112115# États-Unis d’Amérique (Chicago)

Composez un numéro en fonction de votre emplacement
+1 301 715 8592 États-Unis d’Amérique (Germantown)
+1 312 626 6799 États-Unis d’Amérique (Chicago)
+1 346 248 7799 États-Unis d’Amérique (Houston)
+1 408 638 0968 États-Unis d’Amérique (San Jose)
+1 646 876 9923 États-Unis d’Amérique (New York)
+1 669 900 6833 États-Unis d’Amérique (San Jose)
+1 253 215 8782 États-Unis d’Amérique (Tacoma)
ID de réunion : 825 3403 7865
Code secret : 112115
Trouvez votre numéro local : https://us02web.zoom.us/u/kc79IrNTWj

Posted on

Mise en œuvre de la jauge à 50% décidée par le Gouvernement

Dispositions suite au classement de Paris et la petite couronne en zone d’alerte maximale

Chères et chers collègues, chères étudiantes, chers étudiants,

Le premier ministre a annoncé hier, dimanche 4 octobre 2020, le passage des départements de Paris, de Seine-Saint-Denis, des Hauts-de-Seine et du Val-de-Marne en zone d’alerte maximale à la Covid-19.

Le gouvernement a pris la décision de nouvelles restrictions qui entreront en vigueur demain, mardi 6 octobre, pour une durée d’au moins quinze jours.

Nous devons les respecter pour contribuer à freiner la circulation du virus comme nous l’avons fait jusqu’ici. Grâce au respect des gestes barrière, au 1er octobre, 138 cas covid (103 étudiants et 35 agents) avaient été déclarés à Sorbonne Université depuis le 10 septembre. Le Recteur a annoncé ce matin qu’on comptabilisait 796 cas positif chez les étudiants et 144 chez les personnels pour l’ensemble des universités de la région Ile-de-France (705 000 étudiants et 52 000 personnels). Le port du masque, le lavage régulier des mains et l’absence de contacts physiques sont donc bien les meilleurs moyens de lutter contre la propagation du virus.

Le gouvernement a décidé que « pour les espaces d’enseignement, les bibliothèques et les espaces de restauration, le nombre d’étudiants accueillis est limité à 50 % de la capacité d’accueil maximale de ces espaces ».

Après une année universitaire 2019-2020 marquée pour de nombreux jeunes par des ruptures dans leurs formations, nous devons tout faire pour lutter contre un risque de décrochage de nos étudiantes et étudiants. C’est pourquoi, tant que les décisions gouvernementales nous le permettent, nous faisons le choix avec les Doyens de facultés de maintenir autant que possible des enseignements en présentiel.

En conséquence nous avons décidé de la mise en application des mesures suivantes :

  • les étudiantes et étudiants de la faculté des lettres et de la faculté des sciences et ingénierie, seront accueillis par moitié sur les campus : celles et ceux dont le numéro étudiant se termine par un chiffre impair du 6 au 10 octobre ; celles et ceux dont le numéro étudiant se termine par un chiffre pair la semaine du 12 octobre. Il est donc nécessaire de se munir de sa carte étudiante ou d’une attestation portant le numéro étudiant pour entrer dans les campus.
  • les étudiantes et étudiants en santé seront informés par la faculté de médecine des dispositions mises en œuvre.

Pour qu’il n’y ait pas de rupture dans les formations et pour tenir le programme, l’enregistrement ou le pdf des enseignements et les ressources pédagogiques disponibles seront adressés aux étudiantes et étudiants à distance. Je remercie chaleureusement les équipes pédagogiques et les scolarités pour les efforts qu’elles déploient pour la continuité de la formation dans les conditions compliquées que nous traversons. Les facultés, les UFR, les départements de formation communiqueront directement les modalités précises aux étudiantes et aux étudiants selon le principe évoqué ci-dessus.

Lutter contre la pandémie, c’est aussi se signaler et rester chez soi quand on est malade ou cas contact. En cas de symptômes ou de contact à risque, les étudiantes et étudiants sont invités à se déclarer auprès de leur responsable de formation qui adressera les coordonnées de l’étudiant concerné à la cellule covid par mail cellule-covid@sorbonne-universite.fr afin qu’ils puissent être contactés en retour.

Depuis le 3 octobre, les arrêts maladie transmis en DRH pour cause de COVID ou cas contact, ne seront plus soumis au retrait d’un jour de carence. Les personnels sont donc incités à joindre leur médecin traitant et en parallèle remplir une fiche “Déclaration de la Covid du personnel” disponible en ligne afin de pouvoir être recensés.

Portez-vous bien et prenez soin des autres,

Jean Chambaz

Posted on

Total

Subject : Statistical modelling and uncertainty analysis of battery lifetime.

======Industrial context===

In a global context to reduce the energy consumption and the carbon footprint in order to
fight against the climatic change, a lots of efforts are engaged in particular in transportation with electrification of vehicle and in the energy production with more and more renewable like solar or wind. In this context part of Lithium-Ion batteries in the modern energy management solutions are quickly growing and is becoming one of the critical components in modern electric vehicles or in energy storage solution. However, the cost of such battery remains important in the overall system. In addition the battery performances degrades as long as the battery is used. Indeed, the accurate prediction of how fast the battery will degrade and then how long the battery will be able to be used in the system before having to be replaced is critical. This critical knowledge should avoid to over-size the battery and so is a key advantage for a battery supplier for its competitiveness. Such prediction are adressed today by models which require a lot of intensive tests. In addition the determination of the uncertainty of such model is a key information for battery company to assess the financial risk for commercial bids where they are engaged on the battery lifetime. The goal of the PhD thesis is to develop machine learning methods to estimate in the same way the lifetime of a battery as well as the associated uncertainty.
Saft is a world leader in batteries for lots of different markets and is part of group Total
which has the ambition to become one of the major company in energy. Recently Saft and Total has announced an alliance in particular with PSA to create an European company to adress the volume market of batteries for electrical vehicle in order to help Europe to be competitive and independant against Asian compagnies.

=====Profile=============

The ideal candidate is strongly motivated by environmental questions, passionate about artificial intelligence and engineering, has a solid background in applied mathematics, statistics, and has good scientific writing skills. A proven experience and taste for computer programming and data analysis is required.
Candidates should hold a MSc in Computer Science, Applied Mathematics, Engineering or
related fields. A strong command of English language is also required.

=====Application===========
Application files must be sent to : sebastien.benjamin@saftbatteries.com, antoine.bertoncello@total.com and marianne.clausel@univ-lorraine.fr before October 31 and must include :
— A cover letter or email,
— A CV, including contact information for two or more referees
— A research outcome (Master’s thesis or paper) written by the candidate
— A transcript of grades
Incomplete application files will not be considered.