LAUREATS 2020

Un grand bravo à tous les étudiants ESIEE Paris qui nous ont présenté des projets innovants, ingénieux malgré les conditions de préparation. Merci à tous les membres du jury.

18 projets finalistes (PDF)

Les Lauréats :

Prix de l’Innovation

« MALIS Morphologie Mathematique et deep learning »

Le but du projet est d’implémenter le Maximin Affinity Learning of image segmentation (ou MALIS). Il s’agit d’une méthode utilisée pour segmenter des images, en général dans le domaine médical. Le but original de la méthode est de segmenter des neurones (connectomes) de drosophiles, afin de mieux comprendre comment les neurones intéragissent entre eux et donc de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau..

Participants : Raphaël LAPERTOT – Quentin GARRIDO – Annie LIM – Tiphanie LAMY VERDIN – Josselin LEFEVRE. Etudiants de 4^e année.

Tuteur ESIEE : Laurent Najman

Ce prix a été remis et récompensé par Texas Instruments (TI) représenté par Dominique Poissonnier, University Research Texas Instruments Europe par une dotation de 1 000 €.

Prix du Meilleur Projet Technique

« HEAD-UP DISPLAY »

Une grande partie de la population utilise le vélo. Dans le même temps, le nombre de morts à vélo ne cesse d’augmenter. L’un des principaux problèmes des cyclistes : la nécessité pour eux de sortir leur smartphone pour s’orienter. Le Head-Up Display a donc pour objectif d’augmenter et d’améliorer la sécurité des cyclistes. Il se place sur n’importe quel type de casque de vélo. Il permet d’afficher l’ensemble des informations jugées nécessaires au cycliste devant lui.

Participants : Helder LISBOA-BRITES – Quentin MONTAUD – Romain PAULINO DE OLIVEIRA – Anthony FAURE. Etudiants de 3^e année.

Tuteur ESIEE : Sylvain DUPONT-LEGENDRE

Ce prix a été remis par Denis Bureau, Enseignant en développement logiciel et récompensé par ESIEE Paris par une dotation de 900 €.

Prix Santé Environnement Handicap

« ASDLearn, l’outil d’aide au diagnostic précoce de l’autisme »

Les troubles du spectre autistique (TSA) représentent un large panel de troubles du neurodéveloppement. Un diagnostic est difficilement posé avant 18 mois, tandis que les enfants atteints peuvent présenter des caractéristiques vocales particulières dès 6 mois. Prendre en charge précocement l’enfant pourrait alors favoriser son développement cognitif. L’équipe projet a développé ASDLearn, un outil d’aide au diagnostic, à destination des médecins, utilisant du Deep Learning. Il permet l’enregistrement vocal d’un enfant, génère une image de spectrogramme – représentation 2D de la signature vocale – associée, et la compare à notre base de données à travers un réseau de neurones qu’ils ont pré-entraîné.

Participants : Davina LUXIMON – Yasmine DJEMAME – Kathyna CHEKROUN – Julien BREUILLER – Johanna FORTUNAT – Gabin VANDERMARLIERE – Léa ELBAZ – Lisa DE CAMPOS. Etudiants de 4^e année.

Tuteur ESIEE : Nadia Madaoui

Ce prix a été remis et récompensé par AKKA Technologies représenté par Cathy Brunet, Responsable Recrutement et Marque Employeur, Service Diversité et RSE par une dotation de 800 €.

Mention spéciale TI Digital Marketing

« Impedancellmeter »

Impedancellmeter a pour but de fournir un dispositif pour la caractérisation de microélectrodes d’implants neuronaux utilisés pour la réhabilitation fonctionnelle. Ce projet repose sur la technique de l’impédancemétrie. Pour quantifier l’impédance des électrodes, Impedancellmeter s’appuie sur différents étages électroniques et une carte MSP432P401R de Texas Instruments. A l’aide d’un oscillateur (AD9833), notre système émet un signal sinusoïdal variant en fréquence qui est appliqué à un tissu biologique. Le signal est, ensuite, réceptionné par un convertisseur analogique-numérique. Cela permet d’appliquer au signal une série d’opérations mathématiques afin de calculer l’impédance (module et phase). Les mesures effectuées sont envoyées par bluetooth (BLE) sur une interface graphique afin de visualiser les données. Ces graphiques permettent de déduire l’état de santé du tissu biologique.

Participants : Bérénice BLOND – Valentin HELIAS – Thibaud LE DU – Luc MEUNIER – Marine PATY. Etudiants de 3e année.

Tuteurs : Patrick Poulichet – Lionel Rousseau

Ce prix a été remis et récompensé par Texas Instruments représenté par Dominique Poissonnier, University Research Texas Instruments Europe par une dotation de 800 €.

Prix Coup de Coeur du Public

« Simulateur de Ventilation Artificielle »

La ventilation artificielle est le procédé permettant d’alimenter en air un patient en détresse respiratoire. Comme nous avons pu le voir au travers des récents événements ( COVID-19 ) la ventilation artificielle peut permettre de sauver des vies ! En réalité, les ventilateurs artificiels sont le dispositif médical sauvant le plus de vies au monde. Durant la crise sanitaire, le manque d’appareil respiratoire a été extrêmement médiatisé, mais chose qui ne l’a malheureusement pas été est aussi le manque de personnel médical formés à utiliser les respirateurs artificiels. C’est sur ce point que ce projet propose une solution innovante en permettant aux médecins du monde entier de se former gratuitement sur notre application web reproduisant fidèlement un respirateur artificiel connecté à un patient. Le projet se veut être extrêmement facile d’utilisation et pédagogique qui inclus des questionnaire ainsi que des tutoriels pour pouvoir faciliter la prise en main ainsi que l’absorption des connaissances par l’utilisateur ! L’application web s’inscrit dans l’élaboration d’un MOOC nommé EIVASION qui a pour but de former les médecins aux principes non seulement théoriques, mais aussi pratiques de la ventilation artificielle. L’ensemble des données, questionnaires, caractéristiques patients… sont issus de sources médicales et vérifiées.

Participants : Julien Venant – Yacine Taalla – Zakaria Boukhechem – Adam Ben kahla – Rana ATFEH – Johanne ISIK. Etudiants de 4^e année.

Tuteurs : Adrien Ugon – Alain Lacombe

Ce prix a été remis par Christine Cévaër, chef de projet JdP et Vice-Présidente du jury et récompensé par une dotation ESIEE Paris ET et l’AA-ESIEE de 600 €.