Aéronautique / Automobile :
Lancement officiel de la Chaire ALTAIR – ESILV
« OPTIMISATION »

Altair développe une technologie qui facilite la simulation, l'analyse, et la visualisation des données techniques et business de l'entreprise, améliorant ainsi la capacité d'innovation et le pouvoir décisionnel de ses clients.
En collaboration avec les Enseignants-chercheurs de la Majeure Mécanique Numérique et Modélisation de l'ESILV depuis plusieurs mois, l'entreprise s'est engagée pour 3 ans à soutenir le développement d'activités d'enseignement de l'Ecole d'ingénieurs dans le domaine de l'Optimisation.
La chaire Altair-ESILV « OPTIMISATION » est destinée à développer une approche d'excellence, reconnue dans le domaine de l'enseignement de la simulation numérique sous contrainte d'une optimisation dynamique tout au long de la chaîne de conception.
Les objectifs poursuivis
Sur la base des collaborations passées et des travaux déjà réalisés, il s'agira de :
- Définir et mettre en œuvre une ingénierie pédagogique de pointe pour l'enseignement de l'Optimisation,
- Développer des briques pédagogiques innovantes,
- Faciliter la reconnaissance des compétences, par la mise en place de certifications reconnues tant en formation initiale qu'en formation continue,
- Tout en s'appuyant sur les partenariats industriels existants au sein de deux institutions partenaires,
- Favoriser la reconnaissance du savoir-faire ALTAIR/ESILV dans différentes filières, notamment l'aéronautique et l'automobile.
Et dans une optique de communication commune :
- Faire de l'ESILV (et plus largement du Pôle Universitaire Léonard de Vinci) un lieu d'excellence pour l'accueil en formation continue organisée par ALTAIR sur le thème de l'Optimisation;
- Faire des élèves de l'ESILV des ingénieurs reconnus pour leur approche innovante de l'optimisation apportant une nouvelle valeur ajoutée aux problèmes industriels.
- Faire d'ALTAIR un acteur de référence sur le thème de l'Optimisation auprès des élèves-ingénieurs.

École Supérieure d'Ingénieurs Léonard de Vinci
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