02 · Build
Viens avec l'idée.
On s'occupe du reste : le matériel, la puissance de calcul, les bonnes personnes. Les projets hors de portée d'un étudiant deviennent ceux que tu montres en entretien.
- ~40 k€de crédits IA et cloud
- 1projet ambitieux par semestre
- 48 hpour obtenir une réponse
Hardware
Inventaire · en cours de constitution
Équipement
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Une imprimante FDM de bureau pour les châssis, supports, boîtiers et gabarits. Réservation par créneau ; nous aidons à modéliser et à slicer, et un kit d'entretien reste à côté.
Cas d'usage
- Châssis et supports des véhicules Edge Series
- Boîtiers pour capteurs et cartes
- Prototypes mécaniques rapides avant de commander des pièces
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Un plan de travail partagé avec une station de soudure à température régulée, un multimètre, des breadboards, des fils et un tiroir de composants passifs. Utilisé sur place, avec un court briefing sécurité la première fois.
Cas d'usage
- Souder des headers, connecteurs et cartes capteurs
- Déboguer un circuit qui ne s'allume pas
- Câbler un prototype avant de passer sur PCB
Composants
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PLA pour les pièces rapides, PETG pour celles qui encaissent des efforts ou de la chaleur. Les membres impriment sur les bobines communes ; les gros travaux sont convenus à l'avance.
Cas d'usage
- Pièces structurelles en PETG
- Prototypes visuels en PLA
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Un ordinateur monocarte qui fait tourner un Linux complet, une caméra et un petit réseau de neurones. Prêté pour la durée d'un projet, avec une carte SD déjà préparée.
Cas d'usage
- Ordinateur de bord d'un véhicule autonome
- Inférence embarquée avec une caméra
- Petits serveurs et enregistreurs de données
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Des microcontrôleurs peu chers et rapides, avec radio. Programmés en C++ ou MicroPython, ils lisent des capteurs, pilotent des moteurs et parlent à un téléphone ou à un serveur.
Cas d'usage
- Commande de moteurs et servos sur un véhicule
- Nœuds capteurs sans fil
- Tout ce qui a besoin d'un bouton, d'une LED et du Wi-Fi
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Des modules caméra grand angle qui se branchent directement sur un Raspberry Pi. Suffisants pour le suivi de trajectoire, la détection d'objets et les time-lapses.
Cas d'usage
- Vision des véhicules Edge Series
- Collecte de données pour un projet de vision
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Des centrales inertielles pour savoir où l'on va, des capteurs de distance pour éviter les murs. Cartes breakout en I²C ou UART, documentées et testées.
Cas d'usage
- Odométrie et cap d'un véhicule
- Détection d'obstacles
- Expériences physiques dans un projet de statistique
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La chaîne de traction d'un petit véhicule : un moteur à balais et son variateur, un servo de direction, et le câblage pour les relier à un microcontrôleur.
Cas d'usage
- Propulsion et direction des véhicules Edge Series
- Tourelles pan-tilt, petits robots
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Des packs lithium-polymère avec leurs chargeurs équilibreurs et des sacs ignifugés. Chargés sur place uniquement, en suivant la checklist affichée à la paillasse.
Cas d'usage
- Alimenter un véhicule pour toute une séance
- Démos portables
Software et compute
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Des crédits sur les principales plateformes IA et cloud, alloués par projet avec un plafond mensuel et un point à mi-parcours. De quoi entraîner, héberger et évaluer sans payer de sa poche.
Cas d'usage
- Prototypes et évaluations à base de LLM
- Héberger une démo pour un jury
- Pipelines de données trop gros pour un laptop
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Des heures GPU dans le cloud pour les entraînements, et une machine GPU partagée prévue pour le labo. Les jobs sont mis en file et relus pour qu'un projet ne consomme pas le mois entier.
Cas d'usage
- Reinforcement learning pour les Edge Series
- Fine-tuning d'un modèle sur vos données
- Entraînement en vision
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Des clés chez les principaux fournisseurs de modèles, une par projet, avec un plafond de dépense et une consommation visible par l'équipe.
Cas d'usage
- Agents et assistants
- Extraction structurée sur des documents
- Évaluation de modèles ouverts face aux modèles fermés
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Un simulateur de la piste et du véhicule, avec une interface standard de reinforcement learning, pour que les équipes s'entraînent avant de toucher la vraie voiture.
Cas d'usage
- Entraîner des politiques de conduite
- Comparer des algorithmes sur un benchmark fixe
Accompagnement · Réseau et visibilité
Revue de projet
Trente minutes avec le board pour cadrer l'idée, choisir une architecture et fixer un premier jalon.
Points hebdomadaires
Pour les équipes Edge Series : du feedback, un coup de main pour débloquer, et un atelier à chaque étape.
Préparation aux hackathons
Constitution de l'équipe, relecture du pitch, et un accès facilité aux hackathons sélectifs.
Mises en relation
Des ingénieurs et chercheurs chez Google, Meta ou Nvidia, et les clubs IA des autres écoles.
Publication
Ton projet sur ce site, sur YouTube et sur nos réseaux, avec ton nom dessus.
Partenaires
Les entreprises qui nous soutiennent rencontrent les équipes qui utilisent leurs outils.
Pitch
Propose-nous un projet
Un paragraphe suffit. On répond sous 48 h et on se voit trente minutes.
En échange : open source par défaut, un court compte rendu à la fin, et un mot pour Sevel Labs quand tu présentes le projet.