DIAMOND FR

Tutoriel AG DIAMOND 2026

Ce tutoriel propose une série de notebooks pédagogiques pour découvrir l’application du machine learning à la science des matériaux.

À travers des exemples pratiques, les notebooks présentent progressivement différentes approches, depuis l’analyse et l’exploration des données jusqu’à la prédiction, la découverte de relations causales et l’optimisation bayésienne.

Prérequis

Pour effectuer ce tutoriel, il vous faudra au choix :

  • Avoir installé Apptainer (guide d’installation)
  • OU avoir installé Docker
  • OU avoir installé Python 3.10+ avec uv ainsi que Graphviz (plus d’informations sur comment les installer dans le tutoriel).

Cette session de formation a été organisée en amont de l’assemblée générale de DIAMOND 2026 à Lyon.

La formation a été construite par Ahmed AMRANI et co-supervisée par Ahmed AMRANI, Jean-Philippe POLI et Léo ORVEILLON.

L’intégralité de son contenu ainsi que les explications pour l’effectuer sont disponibles dans le dépôt du tutoriel, et le guide le parcourt pas à pas : liens ci-dessous.

Guide : Formation ML

Suivre le tutoriel pas à pas

GitLab : Formation ML

Accéder aux notebooks et aux instructions