Prochaine session deeptech Scikit-learn, la boîte à outils de l’apprentissage automatique débutant le 12 décembre

Prochaine session deeptech Méthodes formelles pour les protocoles de cybersécurité les 16 et 17 décembre

Prochaine session deeptech Analyse des données de santé sensibles par l’apprentissage fédéré le 18 décembre

Prochaine session executive education Apprentissage automatique, les briques technologiques pour les PME le 7 janvier – GRATUIT

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SOFA, le moteur de simulation multiphysique

 Module deeptech 
Particulièrement utilisée dans des applications médicales ou robotiques, la plate-forme SOFA permet de modéliser la physique d'objets rigides et déformables, et leurs interactions. Par l'utilisation de scripts Python ou XML, il est possible de développer efficacement de nouvelles simulations utilisant les modèles et d’algorithmes de SOFA. © Inria / Photo C. Morel

Session:

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Objectifs

L’objectif de la session de formation est d’accélérer vos développements en simulation avec SOFA. Tenant compte de votre profil et votre expertise, la formation permet d’assurer la maitrise des bases théoriques (mathématiques, physique et informatique) tout en présentant l’étendue de la communauté SOFA. Des tutoriels permettent enfin une prise en main pratique pour utiliser, développer avec SOFA afin de démarrer vos projets dans les meilleures conditions.

Public cible : ingénieurs développeurs informatique et ingénieurs R&D.

Pré-requis

Programme

  • aperçu de SOFA et de sa communauté ;
  • exemples et applications utilisant SOFA ;
  • tutoriel pour les utilisateurs ;
  • du calcul au code ;
  • tutoriel sur le développement.

Intervenant(s)

  • Hugo Talbot

    Ingénieur de recherche Inria

    Hugo Talbot a réalisé des études d’ingénieur en mécanique et a obtenu en 2010 un diplôme de l’institut de technologie de Karlsruhe (Allemagne) et de l’INSA de Lyon (France). Il a soutenu son doctorat en simulation médicale chez Inria en 2014. Ses travaux ont porté sur la simulation en temps réel de l’activité électrique du cœur humain. De 2014 à fin 2015, Hugo a ensuite travaillé sur la simulation de la cryoablation et l’électrophysiologie cardiaques en tant qu’ingénieur de recherche. Depuis 2016, Hugo Talbot est le coordinateur du projet open source SOFA. Les objectifs d’Hugo sont d’accompagner les travaux de recherche et les projets industriels se basant sur SOFA, de favoriser les collaborations et d’assurer, avec les membres du consortium, la définition d’une feuille de route technique.

    © Inria / coll. part.

  • Paul Baksic

    Ingénieur de recherche Inria spécialisé en SoftRobotics

    Paul Baksic a réalisé des études d’ingénieur en robotique médicale et a obtenu en 2018 un diplôme de l’école d’ingénieur Télécom Physique Strasbourg ainsi qu’un master de l’Université de Strasbourg. Il a soutenu son doctorat en robotique en 2022 à l’Université de Strasbourg. Ses travaux ont porté sur la commande robotique pour l’insertion d’aiguille dans le cadre de la radiologie interventionnelle. Cette procédure médicale utilise des aiguilles déformables pour atteindre des zones profondes d’organes mous comme le foie. À cause du couplage mécanique entre l’aiguille et les tissus, afin d’automatiser cette insertion, Paul s’est appuyé sur une simulation par éléments finis temps-réel de cette insertion pour d’abord automatiser le geste puis a proposé une méthode de partage de la commande pour augmenter le geste du praticien. Depuis 2023, Paul Baksic travaille au sein du consortium du projet open source SOFA. Ses tâches portent à la fois sur le maintien et la modernisation de l’intégration continue du projet, ainsi que dans le développement du logiciel même en enrichissant la base de code pour les besoins de la communauté.

    @Paul Baksic

1 jour
650 / pers.

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Objectifs

Une fois que vous avez fait vos premiers pas avec le framework SOFA, il peut être intéressant de faire un pas de plus sur des sujets techniques et scientifiques spécifiques. Ce cours avancé est donc dédié aux utilisateurs qui ont déjà une expérience avec SOFA et qui souhaitent renforcer un ou plusieurs domaines d’expertise.

Public cible : ingénieurs développeurs informatique et ingénieurs R&D.

Pré-requis

  • Module débutant du cours.

Programme

En fonction de vos objectifs de simulation, le cours peut se concentrer sur différents sujets :

  • les contraintes dans SOFA ;
  • solveurs et réglages numériques ;
  • modèles mécaniques ;
  • détection des collisions ;
  • développement de votre plugin.
SPÉCIALE SOFT-ROBOTICS  (Course in English)
  • basis on time integration in SOFA ;
  • soft robots: actuators ;
  • soft robots: kinematic jacobian ;
  • soft robots: inverse kinematics ;
  • questions & usecases.
SPÉCIALE CONTRAINTES & COLLISIONS (Course in English)
  • basis on time integration in SOFA ;
  • contrains in SOFA ;
  • collisions detection ;
  • questions & usecases.

Intervenant(s)

  • Hugo Talbot

    Ingénieur de recherche Inria

    Hugo Talbot a réalisé des études d’ingénieur en mécanique et a obtenu en 2010 un diplôme de l’institut de technologie de Karlsruhe (Allemagne) et de l’INSA de Lyon (France). Il a soutenu son doctorat en simulation médicale chez Inria en 2014. Ses travaux ont porté sur la simulation en temps réel de l’activité électrique du cœur humain. De 2014 à fin 2015, Hugo a ensuite travaillé sur la simulation de la cryoablation et l’électrophysiologie cardiaques en tant qu’ingénieur de recherche. Depuis 2016, Hugo Talbot est le coordinateur du projet open source SOFA. Les objectifs d’Hugo sont d’accompagner les travaux de recherche et les projets industriels se basant sur SOFA, de favoriser les collaborations et d’assurer, avec les membres du consortium, la définition d’une feuille de route technique.

    © Inria / coll. part.

  • Paul Baksic

    Ingénieur de recherche Inria spécialisé en SoftRobotics

    Paul Baksic a réalisé des études d’ingénieur en robotique médicale et a obtenu en 2018 un diplôme de l’école d’ingénieur Télécom Physique Strasbourg ainsi qu’un master de l’Université de Strasbourg. Il a soutenu son doctorat en robotique en 2022 à l’Université de Strasbourg. Ses travaux ont porté sur la commande robotique pour l’insertion d’aiguille dans le cadre de la radiologie interventionnelle. Cette procédure médicale utilise des aiguilles déformables pour atteindre des zones profondes d’organes mous comme le foie. À cause du couplage mécanique entre l’aiguille et les tissus, afin d’automatiser cette insertion, Paul s’est appuyé sur une simulation par éléments finis temps-réel de cette insertion pour d’abord automatiser le geste puis a proposé une méthode de partage de la commande pour augmenter le geste du praticien. Depuis 2023, Paul Baksic travaille au sein du consortium du projet open source SOFA. Ses tâches portent à la fois sur le maintien et la modernisation de l’intégration continue du projet, ainsi que dans le développement du logiciel même en enrichissant la base de code pour les besoins de la communauté.

    @Paul Baksic

1/2 journée
500 / pers.

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SOFA, pourquoi l’utiliser ?

Session_SOFA

Ce webinar « Open source framework for interactive mechanical simulation » enregistré en avril 2025 et animé par Hugo Talbot présente les avantages de l’utilisation de la solution SOFA pour la simulation mécanique et biomécanique avec les videos d’illustration des jumeaux numériques réalisés avec SOFA pour les applications médicales et robotiques.

Pour aller plus loin

Informations pratiques

  • Module débutant (1 jour) industriel : 650 € HT (780 TTC)
  • Module débutant (1 jour) académique et les entreprises membres du pôle Aktantis : 500 € HT (600 TTC)
  • Module avancé sur Softrobotics (1/2 journée) : 500 HT € par personne (600 TTC)
  • Tarifs dégressifs groupe à partir de 5 personnes (-10% de 5 à 9 inscrits, -20% plus de 10 inscrits) et en cas d’achat groupé des modules débutant et avancé (-20%) ;
  • Format : toutes les sessions en dehors de l’intra-entreprise se déroulent en distanciel.
  • Moyens pédagogiques : une récente version de SOFA sera requise pour ce cours niveau débutant. Les participants vont utiliser Python et les binaires distribuées seront basées sur Python 3.12 (version 3.10 disponible sur Linux).

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