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[Conférence] Repenser les matériaux pour relever les défis du big data


Temps de lecture : 2 minutes

Informations pratiques

Localisation : EEIGM 6 rue Bastien-Lepage (entrée par la rue des Frères Lurçat) 54000 Nancy
Date de début : 14/05/2025 20:00 Date de fin : 14/05/2025 21:00

Toutes les dates

  • 14/05/2025 – 20:0021:00

Tous les lieux

  • EEIGM

    6 rue Bastien-Lepage (entrée par la rue des Frères Lurçat)

    54000

    Nancy

Le mercredi 14 mai à 20h00, dans le cadre de son cycle de conférences grand public « Matériaux et société : héritages et innovations », l’Ecole européenne d’ingénieurs en génie des matériaux a le plaisir de recevoir Stéphane Mangin, Professeur à l’Université de Lorraine et chercheur à l’Institut Jean Lamour pour sa présentation intitulée : « Repenser les matériaux pour répondre aux défis du big data ».

Le résumé de la conférence est le suivant :

Le développement du big data, de l’intelligence artificielle (IA) et de l’Internet des objets (IoT) repose sur des volumes croissants de données à stocker, traiter et transmettre. Ces évolutions technologiques entraînent une demande accrue en matériaux performants, essentiels pour la fabrication de dispositifs électroniques et de systèmes de communication.

Cependant, cette demande soulève des défis majeurs : la disponibilité limitée des ressources, les difficultés de recyclage, et l’impact énergétique élevé de leur extraction et transformation. Dans cette conférence, nous explorerons comment repenser les matériaux pour relever ces défis. Nous aborderons les innovations nécessaires pour améliorer l’efficacité des matériaux, réduire leur empreinte écologique et répondre aux besoins d’une transition numérique durable.

Cette réflexion sur les matériaux constitue un enjeu clé pour accompagner la révolution numérique tout en respectant les impératifs environnementaux et sociétaux.

L’entrée sera gratuite dans la limite des places disponibles. La réservation, obligatoire, sur le lien suivant : https://u2l.fr/conference-eeigm-materiaux-big-data