L’expertise de la recherche INSA valorisée par l’Institut universitaire de France (IUF)

Xavier Marie, lauréat au titre de la chaire fondamentale (membre Senior)

Xavier Marie est physicien de la matière condensée. Il est professeur au département de Génie Physique de l’INSA et chercheur au Laboratoire de Physique et Chimie des Nano-Objets (LPCNO, UMR 5215), laboratoire qu’il a mis en place à partir de 2002 et dirigé jusqu’en 2010. Il a intégré l’Institut Universitaire de France (IUF) en 2005 en tant que membre Junior puis en 2015 en tant que membre Senior.

De 2011 à 2018, il a dirigé le Laboratoire d’excellence « Labex NEXT » (Nano, Mesures EXtrêmes et Théorie) qui regroupe plus de 400 personnes de 6 laboratoires toulousains (www.next-toulouse.fr/). Depuis 2019, Il est responsable de l’École Universitaire de Recherche NanoX (Nanoscale Science & Engineering) adossée à ce Labex. Depuis 2021, il co-dirige également l’Institut Quantique Occitan (IQO, https://iqoc.fr) qui regroupe les industriels et académiques de Toulouse et Montpellier dans le domaine des technologies quantiques ; l’IQO est notamment financé par un défi clé de la Région Occitanie.

Son projet de recherche pour la Chaire Fondamentale Senior de l’IUF qu’il vient d’obtenir porte sur le contrôle des propriétés optiques et magnétiques de nouveaux matériaux bidimensionnels. Des couches atomiquement minces aux propriétés différentes peuvent aujourd’hui être assemblées en empilements verticaux appelés hétérostructures de van der Waals (« LEGO atomiques »). Cette ingénierie, à l’échelle de la monocouche atomique, permet la conception de matériaux artificiels aux propriétés inédites avec des applications potentielles dans des domaines aussi variés que l’optoélectronique, la spintronique ou les technologies quantiques.

Robin Bouclier, lauréat au titre de la chaire fondamentale (membres Junior)

À l’interface entre la mécanique et les mathématiques appliquées, R. Bouclier développe des méthodes numériques, principalement isogéométriques, pour la mécanique des solides. Il a débuté ses activités de recherche sur l’Analyse IsoGéométrique (IGA) pour la simulation numérique de structures minces lors de sa thèse à Lyon (2011-2014). Il a ensuite apporté cette approche à Toulouse, d’abord au cours d’un post-doctorat (2014-2015) puis en tant que MCF, dans un cadre de calcul-haute haute-performance (décomposition de domaine multi-échelle) et pour résoudre des problèmes inverses (optimisation de forme de structures & corrélation d’images). À présent professeur des universités à l‘INSA Toulouse, entre l’Institut Clément Ader et l’Institut de Mathématiques de Toulouse, il approfondit ces méthodes en allant jusqu’à l’assimilation données (identification de paramètres physiques), et en développant pour cela des approches hybrides modèles physiques/réseaux de neurones.

R. Bouclier a co-signé une quarantaine d’articles et écrit une série de 2 livres sur l’IGA. Bénéficiant d’une notoriété croissante en IGA et d’un positionnement original mécanique/mathématiques appliquées, il a pris de nombreuses responsabilités tant au niveau local, national qu’international telles que : co-président de la conférence internationale sur l’IGA en 2021 et 2023, coédition de la newsletter 2020 de l’association européenne ECCOMAS, membre du premier conseil d’administration du CSMA Junior et du groupe fondateur de l’association française PhotoMechanics. Il a aussi obtenu plusieurs financements : en particulier, il coordonne actuellement un projet ANR (Agence Nationale de la Recherche) et est « co-chair » d’un projet ANITI (Intelligence Artificielle Toulouse) impliquant des consortiums multidisciplinaires, internationaux et des industriels.

Le projet IUF de R. Bouclier vise à apprendre le procédé de fabrication additive permettant de produire les structures lattices, qui sont devenues aujourd’hui très prometteuses dans la quête d’allègement des structures et ainsi réduire l’impact environnemental des mobilités (notamment dans l’aérospatial). L’approche générale est de tirer parti des données massives désormais accessibles grâce à l’imagerie, et de développer des méthodes numériques innovantes liant mécanique, mathématiques appliquées, et informatique. Plus précisément, la stratégie consiste à construire des jumeaux numériques mécaniques des lattices fabriquées, et de les utiliser comme données de sortie pour apprendre, via des réseaux de neurones, le procédé de fabrication additive.

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