GalsenAI

### Thème : Libérez les vraies performances — Accélération matérielle basée sur FPGA pour l’IA, le ML et les applications en temps réel

Cette session vise à explorer comment les technologies d’accélération matérielle, en particulier les FPGA (Field Programmable Gate Arrays), peuvent repousser les limites de performance dans les domaines de l’intelligence artificielle et du machine learning. Grâce à des exemples concrets et des démonstrations, nous verrons comment concevoir des systèmes embarqués performants pour des applications critiques en temps réel, tout en tenant compte des contraintes d’efficacité énergétique et de latence.
Animée par Kayoum Djedidi, doctorant en télécommunications à l’INRS Montréal, CEO et co-fondateur de OORB, une initiative open source en robotique. Son parcours allie recherche appliquée et expertise terrain, avec un projet de fin d'études sur la caractérisation de canal 5G/mmWave, et plus de 4 ans d’expérience pratique en FPGA, RF, systèmes embarqués et robotique. Membre actif de la communauté IEEE, il s'engage à créer des passerelles entre recherche académique, innovation technologique et impact sociétal.