23 au 25 novembre 2026
Bâtiment M • salle M001 • campus de La Garde
MEDIA 2026 est organisé par le laboratoire IMATH et SeaTech de l’Université de Toulon
MEDIA — Modélisation, Équations aux Dériv(é)es Partielles et Intelligence Artificielle — place au centre de ses échanges une question devenue incontournable en calcul scientifique : comment faire dialoguer les modèles mathématiques, les méthodes numériques et les approches d’intelligence artificielle pour mieux représenter, simuler, identifier et prévoir des systèmes complexes ? Son titre porte lui-même cette rencontre. L’« é » entre parenthèses n’est pas un simple jeu graphique : les « dérivées » sont celles des mathématiciens, au coeur des équations aux dérivées partielles ; les « dérives » évoquent le déplacement assumé du calcul scientifique vers l’intelligence artificielle, ses nouveaux outils, mais aussi les questions de fiabilité, de validation et d’interprétation qu’ils soulèvent.
Cette histoire prend sa source dans CALAME — CALcul haute performance, intelligence Artificielle et ModElisation. Le calame, plume taillée dans le roseau, est à la fois un outil de précision et de création. « CALAME est la plume ; MEDIA en est le départ, puis l’envol : une plume qui quitte la page pour ouvrir de nouveaux dialogues entre modélisation, calcul et intelligence artificielle. » CALAME I a rapproché calcul intensif, intelligence artificielle, recherche et formation à travers des stages, des projets étudiants et l’évolution des enseignements à SeaTech. Cette dynamique a donné naissance à MEDIA 2024, première édition d’un rendez-vous conçu pour confronter les méthodes, partager les expériences et ouvrir de nouvelles collaborations.
Portée par CALAME II, MEDIA 2026 franchit une nouvelle étape. La conférence ne présente pas l’IA comme un substitut aux méthodes classiques : elle cherche au contraire à comprendre où et comment les deux familles d’approches peuvent se compléter. Les méthodes de résolution des EDP apportent une structure mathématique, des propriétés de conservation, des cadres d’analyse et des garanties de précision ; les méthodes d’IA offrent de nouvelles possibilités pour apprendre à partir des données, construire des approximations rapides, accélérer certaines étapes de calcul ou résoudre des problèmes d’identification. Leur articulation soulève cependant des questions essentielles : comment intégrer la physique dans l’apprentissage ? comment mesurer l’erreur et la robustesse ? comment traiter des données rares ou bruitées ? comment préserver l’interprétabilité et la cohérence des modèles ?
Du 23 au 25 novembre 2026, ces questions seront abordées à travers une progression associant initiation, exposés scientifiques, applications et travaux pratiques. Les interventions couvrent notamment la résolution et l’approximation des EDP, les méthodes informées par la physique, les problèmes inverses et l’identification de paramètres, l’accélération des simulations, ainsi que des applications scientifiques et industrielles. L’objectif est double : donner des clés de compréhension aux étudiants, doctorants et ingénieurs qui découvrent ces approches, et créer un espace de discussion critique pour les chercheurs, enseignants-chercheurs et partenaires industriels qui les développent ou les utilisent. MEDIA 2026 veut ainsi faire dialoguer théorie, calcul, données et applications, sans opposer les disciplines ni masquer les limites de chaque méthode.
Consulter le site de MEDIA 2026 : https://media2026.scienceconf.org
Les conférences sont également accessibles en direct par visio sur Teams.
