École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Le travail dont il est fait objet dans ce rapport de stage traite de l’utilisation d’algorithmes de machine learning afin de générer un spectre sur-mesure après filamentation d’un faisceau laser incident dans une cuvette d’éthanol. L’algorithme choisi afin de réaliser cette tâche est du type « densely connected feed forward neural network », qui est une forme précise de réseau de neurones artificiels. Un point de questionnement a été de déterminer les paramètres décrivant la nature singulière du faisceau laser incident. L’algorithme doit ensuite établir la corrélation entre la forme du spectre observé et les paramètres laser définis. L’établissement de la forme de la base de données ainsi que la création de l’architecture même du réseau neuronal sont les points fondamentaux du travail exposé ici. Ce rapport de stage omet de présenter le développement d’une version web des codes écrits, puisque ce genre de procédures est déjà bien documenté. L’approche est de présenter pas-à-pas au lecteur la démarche suivie, qui a permis d’obtenir des premiers résultats concluants, et ce en détail.