L’objectif de cette initiative est de faire découvrir à des étudiants de BA2 ou de BA3 le « métier de chercheur ». Dans ce cadre, les étudiants sont intégrés dans un service de l’Ecole polytechnique de Bruxelles pendant la période des vacances d’été. La durée du stage de recherche est de 3 semaines, non nécessairement consécutives, et à définir avec le « promoteur » de stage. Le montant de la bourse allouée est de 1.000 €.

Livrables

Au terme du stage, il sera demandé à l’étudiant :

  • d’écrire un rapport de recherche sous la forme d’un « short paper »
  • de faire un exposé oral face à l’équipe de recherche dans laquelle il a travaillé
  • de fournir un slide décrivant son stage

Critères de sélection

La priorité du choix est donnée au promoteur. En cas de seconde session, l’attribution ou non de la bourse à l’étudiant sélectionné est déterminée par le jury de délibération.

Si le nombre de demandes est supérieur au nombre de bourses offertes :

  1. Chaque promoteur ne pourra encadrer qu’une bourse au plus ;
  2. Les promoteurs n’ayant pas encadré de bourse d’initiation à la recherche l’année précédente sont prioritaires ;
  3. L’attribution des bourses est faite en concertation avec l’ensemble des promoteurs concernés.

Calendrier 2023 : 

  • 20 avril à 18h au UB5.132 : présentation des BIRs aux étudiants
  • 5 mai à 18h : date limite de réception des candidatures (à envoyer à Yves.De.Smet@ulb.be)
  • 12 mai : assignation des bourses

Sujets Domaine(s) Promoteur·rice
Caractérisation en laboratoire de la durabilité de briques en terre crue compressée stabilisées avec géopolymères Mécanique des sols, Construction en terre Cuccurullo, Alessia
Optimisation inverse dans les méthodes PROMETHEE Mathématiques appliquées De Smet, Yves
Comparaison d’approches de dimensionnement de champs de sondes géothermiques pour la climatisation de bâtiments Géothermie Gérard, Pierre
Compensation of inverter non-idealities for voltage estimation Power electronics, Simulink, Experiment Gyselinck, Johan
Optimisation de l’écrouissage de nouveaux alliages de titane pour l’aéronautique Mécanique, Science des matériaux Godet, Stéphane et Rakotozafy, Harena
Coupling unsupervised clustering and dimensionality reduction for high-fidelity reacting flows simulations Machine learning, Dimensionality reduction Parente, Alessandro
Assessing the quality of low dimensional manifolds using quantitative metrics of local variance Machine learning, Dimensionality reduction Parente, Alessandro
Mis à jour le 24 avril 2023