Concours étudiants :
SIA SIMULATION NUMERIQUE: Challenge Réduction de Modèles 
- Mai-Juin 2027
SAVE THE DATE
Challenge Réduction de Modèle – Optimisation multi-objectifs sur structure simplifiée en crash
Entraînez un modèle surrogate, affrontez un cas de crash réel, et faites bouger l'état de l'art en simulation numérique.
Présentation
La communauté d'experts Simulation, Testing et Réalité Virtuelle de la Société des Ingénieurs de l'Automobile (SIA) est heureuse de lancer le Challenge Étudiant SIMU 2027.
Votre mission
Les étudiants sont invités à travailler en équipe (maximum 3 étudiants) sur une étude de cas avancée :
Notation finale : 30% sur la variation d'épaisseur, 70% sur la variation de géométrie.
Objectifs scientifiques
- Entraîner un modèle surrogate sur des données issues de simulation 3D transiente, pour réduire considérablement les temps de calcul tout en contrôlant la perte de précision
- Évaluer la performance du modèle surrogate dans une tâche d'optimisation multi-objectifs
Pourquoi participer ?
Un cas réel, pas un exercice académique
Travaillez sur un dataset issu de simulations industrielles de crash, avec un outil de scoring pour évaluer votre modèle en conditions réelles.
Un accès direct à l'industrie
Présentez vos résultats devant un jury composé d'experts Renault, Stellantis, Schaeffler, OPmobility et MathWorks.
Comment ça se joue
Inscription des écoles ou des étudiants
[date à confirmer]
Envoi des résultats de scoring et des slides draft
[date à confirmer]
Sélection des 3 finalistes par le jury
[date à confirmer]
Présentation finale devant le jury
[date à confirmer]
Remise du prix
[date à confirmer, fin mai / début juin 2027]
Les 3 propositions combinant les meilleurs scores et méthodologies sont sélectionnées pour la finale. Les finalistes présentent leurs résultats devant le jury, qui évalue la pertinence de la démarche et la qualité des échanges en session Q&R.
Tout ce qu'on vous donne pour réussir
Un jeu de données d'entraînement issu de simulations 3D transitoires et un outil de scoring pour évaluer la qualité de votre modèle, en continu. Ce même dataset peut aussi servir de ressource pédagogique aux écoles, pour illustrer concrètement la réduction de dimensions et la régression non linéaire.
Des explications sont également disponibles sur notre chaine youtube:
Membres du jury
- William Becamel – Groupe Renault
- Thierry Bourdon – Schaeffler
- Laurent Di Valentin – Stellantis
- Laurent Genest – Stellantis
- Erwan Lecuyer – Groupe Renault
- Hugues Massé – OPmobility
- Maxime François – MathWorks
Une question ?
Contactez Nathalie Bouad, Responsable des partenariats et des relations avec les membres :
nathalie.bouad@sia.fr
Les retours des gagnants de l'édition précédente :
Préparez votre équipe pour le Challenge SIMU 2027 !
Simulation, IA et optimisation au service de la mobilité de demain.