Projets phares

Quatre projets, du code et des questions ouvertes

Inférence GPU, robotique, EEG et optimisation énergétique : les implémentations, les preuves disponibles et les prochaines validations.

Calcul GPU × LLM

FlashKernel

Kernels CUDA et Triton pour l’attention, la fusion d’activations et le cache. Implémentation, limites de validité et protocole de vérification sur GPU.

CUDA C++ Triton Nsight Compute PyTorch
LLM × Robotique × GPU

RoboLLM

Un prototype MuJoCo évalué sur une cible fixe et un maintien d’une seconde : contrôles de collision, traces complètes et comparaisons reproductibles.

MuJoCo Contrôle scripté SAC PyTorch
BCI × LLM × GPU

NeuroLLM

Un prototype de transformeur EEG pour la reconstruction masquée et l’imagerie motrice. Priorités actuelles : séparation des données et évaluation.

PyTorch NumPy/SciPy Transformers EEG
IA quantique × Énergie

QuantumGrid

Des expériences de planification électrique sur données synthétiques, avec QUBO, QAOA, VQE et solveurs classiques. Formulation et comparaison équitable.

PennyLane QAOA/VQE OR-Tools QUBO