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France RELANCE – Préservation de l’emploi de R&D

Un des objectifs du plan France Relance est de sauver l’emploi des personnels de recherche et développement touchés par La crise sanitaire. Cette mesure promeut aussi Les partenariats entre public et privé et encourage l’emploi de jeunes diplômés.

Lancé le 3 septembre 2020 par le ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’innovation, le plan France Relance porte une mesure destinée d’une part à préserver les emplois en R&D des entreprises et, d’autre part, à mettre à la disposition de celles-ci des jeunes diplômés. Les enjeux sont donc à la fois humains et économiques : permettre l’insertion professionnelle de jeunes ingénieurs, docteurs ou diplômés de master et consolider les équipes de recherche industrielle qui travaillent sur les enjeux de transition environnementale et numérique et sur la souveraineté technologique de la France et de l’Europe.

Quatre grands objectifs sont ici visés : soutenir l’investissement des établissements et des entreprises dans la recherche en partenariat; préserver l’emploi et la montée en compétences du personnel en R&D: concourir à l’échange d’idées entre recherche publique et recherche privée par la mise à disposition d’experts sur des projets communs; et soutenir l’emploi des jeunes diplômés.

Pour les entreprises de 20 salariés au maximum

Concrètement, l’État prend en charge une partie de la rémunération du personnel de R&D engagé dans le cadre d’un contrat de recherche entre une entreprise et un laboratoire Arts et Métiers, Toutes les entreprises à but lucratif créées avant le 1° janvier 2019 peuvent bénéficier de ces aides, si elles disposent de salariés capables de conduire des travaux: de R&D et de mener la recherche collaborative dans la durée. Le bénéfice de la mesure est ouvert à toutes les catégories d’entreprises d’au maximum 20 salariés — la priorité étant clairement donnée aux PME, TPE et start-up.

En décembre 2020, en vue de déployer ce dispositif, le groupe Arts et Métiers a écrit un courrier au ministère, cosigné ENSAM et AMVALOR. Cette demande portait sur le financement de 75 contrats de recherche sur deux ans. Appuyée sur un travail de synthèse impliquant l’ensemble des laboratoires Arts et Métiers, elle listait précisément les projets de R&D en cours de discussion avancée avec les partenaires industriels. Les relations de proximité avec les ETI PME et TPE y étaient particulièrement mises en avant, Le ministère a répondu favorablement à l’ensemble de la de mande en avril 2021, ce qui a permis de mettre en place de nombreux projets. Opérateur contractuel pour le compte d’Arts et Métiers, sous convention avec l’Agence nationale de la recherche, AMVALOR a perçu les subventions liées aux contrats de recherche. 

25 contrats dans les starting-blocks

Anticipant l’accord du ministère, AMVALOR avait préparé des contrats spécifiques de recherche et des conventions de mise à disposition des personnels ds le début 2021. Ving-cinq contrats impliquant une trentaine de salariés ont été signés en fin d’année, Une vingtaine de projets supplémentaires est en cours de finalisation : validation avec le partenaire industriel du programme technique et scientifique, plan de financement définissant le reste à charge pour le partenaire. Les pouvoirs publics ont prolongé le dispositif : des projets peuvent être déposés avant l fin mai 2022 ex les contrats de recherche correspondants finalisés avant le 1“ octobre.

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Un projet ?

Le laboratoire LISPEN décroche un projet ANR Jeune Chercheur, porté par Arnaud Polette, enseignant-chercheur sur le campus Arts et Métiers d’Aix-en-Provence. Le projet GENERAT3D vise à générer automatiquement des données multimodales d’assemblages de pièces mécaniques pour l’apprentissage machine en rétro-conception de produits. 

L’objectif de GENERAT3D est de développer des méthodes de génération automatique de grands volumes de données pour alimenter des méthodes d’apprentissage machine pour la rétro-conception de pièces et d’assemblages mécaniques. 

Des méthodes de génération de données artificielles pour l’apprentissage machine 

Récolter et labelliser des données pour l’apprentissage machine est un travail qui peut s’avérer chronophage, tout particulièrement dans le contexte multimodal de la rétro-conception de produits où il est nécessaire d’avoir une labellisation par pièce et par assemblage dans plusieurs types de représentations 2D et 3D. Pour cela des méthodes d’augmentation de données CAO, de génération d’images photo-réalistes, de nuages de points « tels que scannés », ainsi que de cartes de profondeurs seront développées. Des cas d’études utilisant ces données seront développés lors du projet afin d’illustrer leurs exploitations. 

Impacts et retombées prévus pour l’Industrie du Futur 

La mise à disposition de ces méthodes de génération de grands volumes de données (ainsi que de jeux de données déjà générés) permettra en premier lieu la mise en place de nouvelles méthodes de rétro-conception de produits telles que l’aide à la rétro-conception ou l’automatisation de la rétro-conception. 

À plus long terme, ces méthodes seront également profitables à d’autres applications en lien avec l’ingénierie des systèmes dans un contexte d’Industrie du Futur où l’apprentissage machine permet aujourd’hui de lever de nouveaux verrous scientifiques, telles que la conception de produits, le fonctionnement en temps réel des jumeaux numériques, la détection d

 

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