Atelier "Fabrique ton PINNs II" au Forum Teratec 2026
Paris, Palais des congrès
En partenariat avec le Forum Teratec, le Groupe Calcul propose de rejouer l'atelier "Fabrique ton PINNs" qui avait eu lieu en décembre 2025. Cet atelier s'adresse à des chercheurs, ingénieurs ou étudiants souhaitant découvrir les réseaux de neurones informés par la physique (PINNs). Il contiendra une introduction théorique aux PINNs, une présentation de deux bibliothèques dédiées Jinns et ScimBa, ainsi que des sessions pratiques.
Le Forum Teratec est un rendez-vous annuel (conférences & exposition) du HPC, de la simulation numérique, de l'IA, et du calcul quantique. Il réunit depuis plus de 20 ans les acteurs qui conçoivent, utilisent et transforment le calcul numérique hautes performances. Il aura lieu durant 2 jours, les 20 et 21 octobre 2026, pour connecter la science, la technologie et l'industrie.
Un écosystème unique en France avec :
- 2000 décideurs attendus
- Plus de 20 keynotes, tables rondes et ateliers
- 100 exposants majeurs et émergeants du HPC, de l'IA, et de la simulation numérique (Infrastructure et machines de calcul, logiciels et plateformes de simulation, services et intégration, applications sectorielles, formation, recherche et innovation)
Les inscriptions à l'atelier sont actuellement ouvertes, vous pouvez vous inscrire via la pastille d'inscription en haut de la page. Le nombre de place est limité à 50 personnes. Les pré-requis pour participer à cet atelier sont une bonne connaissance de Python et des notions de base en apprentissage automatique (par exemple, par le biais de la formation Fidle).
Afin de pouvoir accéder à l'atelier, il est nécessaire de s'inscrire au Forum Teratec en suivant ce lien et en utilisant le code de gratuité INSGC26 réservé aux membres de la liste du Groupe Calcul.
mardi 20/10
09:15 09:30
Accueil
09:30 10:30Introduction à la théorie des PINNs
Victor Michel-Dansac
10:30 12:15Tutoriel : un PINNs en JAX en partant de zéro
Hugo Gangloff, Nicolas Jouvin, Rémi Imbach, Victor Michel-Dansac
After a short introduction to the [JAX library][1], we will continue with a tutorial.
In this tutorial, we will illustrate the Physics-Informed Neural Network (PINN, Raissy et al, 2019) approach to approximate the solution of a physical problem modeled by a Partial Differential Equation (PDE). We will:
- build a Neural Network (NN) to serve as a parameterized function uθuθ, - use the autodiff engine to evaluate the residual of the PDE for the candidate solution uθuθ, - train the NN (i.e. tune parameters θθ to minimize the residual of the PDE) so that uθuθ approximates the solution u∗u∗ of the PDE.
12:15 13:15Pause déjeuner
13:15 14:45Présentation et tutoriel pour la bibliothèque jinns
Hugo Gangloff, Nicolas Jouvin
We will present the [jinns Python library][1] designed for PINNs parametric & inverse problems with JAX. Following a hands-on tutorial on a jupyter notebook, participants will discover key features of the library on a toy example.
14:45 15:00Pause café
15:00 16:30Présentation et tutoriel pour la bibliothèque Scimba
Rémi Imbach, Victor Michel-Dansac
After introducing the [Scimba library][1], we will continue with two tutorials. In the first tutorial, we will solve a 2D Poisson PDE on an annulus with mixed boundary conditions using a Scimba PINNs. The second tutorial covers the use of some time-discrete schemes available in Scimba for solving the rotating transport problem.
- Hugo Gangloff, INRAE
- Rémi Imbach, INRIA
- Nicolas Jouvin, INRAE
- Victor Michel-Dansac, INRIA
- Matthieu Boileau
- Roland Denis
- Benoît Fabrèges
Sommaire
