Projet de Fin d'Étude : Ewen Michel (5e année EII) revient sur son expérience en Australie

Tous les élèves de l’INSA Rennes doivent effectuer un stage Projet de Fin d’Étude (PFE) d’une durée minimum de 5 mois lors de leur 5e et dernière année de formation. Ewen Michel, en 5e année spécialité Électronique et Informatique Industrielle (EII) a accepté de revenir sur son PFE effectué en Australie, dans le cadre du projet Rising STARS, pour partager son expérience.

• Qu’est-ce qui vous a amené à effectuer votre PFE en Australie ?

Il était évident pour moi depuis le début de mon cursus que je souhaitais réaliser mon stage de fin d'études à l'étranger, je voulais découvrir les manières de travailler de différentes cultures et de différents pays. La spécialisation en électronique et informatique industrielle offre un éventail très large de possibilités de métiers et de domaines, j'ai décidé de chercher assez largement mais dans les domaines du développement logiciel/embarqué. J'ai postulé à de nombreuses offres dans le monde entier, et quand Jean-François Nezan, directeur de la spécialité Électronique et Informatique Industrielle, a partagé celle-ci je n'ai pas hésité une seconde à postuler : le sujet et les technologies abordées étaient extrêmement intéressantes et correspondaient à mes perspectives d'avenir et l'Australie proposait une expérience incroyable et un dépaysement certain. Bien qu'il ait été assez difficile d'organiser l'accueil sur place, nous y sommes finalement parvenus grâce à l'aide d'Adam Deller, de l'université de Swinburne et de Chris Phillips du laboratoire CSIRO. J'allais travailler au sein de laboratoires très importants dans les domaines de l'astronomie et acquérir de bonnes compétences grâce à des personnes passionnées et extrêmement douées.

• Sur quoi travaillez-vous ?

Je travaille en collaboration avec Ophélie Renaud pour compléter sa thèse. Nous développons à l'IETR un outil de description de programmes en langage "Dataflow" nommé PREESM, celui-ci permet de faire du prototypage rapide et offre une grande flexibilité dans l'implémentation sur différentes architectures de calcul parallèle. Dans le cadre du développement de cet outil, j'ai été recruté pour implémenter la partie GPU de ce logiciel : jusqu'à présent le code généré pouvait tourner sur des processeurs classiques ou des FPGA, cependant, dans certains cas, un GPU permet une accélération très conséquente de notre programme, et permettrait à PREESM de devenir plus compétitif et polyvalent. Pour se faire, nous avons décidé en collaboration avec les laboratoires australiens de réaliser une preuve de concept de notre génération automatique de code GPU utilisant les algorithmes astronomiques utilisés ici. Cela permettrait de montrer tout l'intérêt du projet tout en créant des liens pour de futures collaborations avec ces laboratoires. L'idée serait donc de prendre l'algorithme existant, de le décrire en langage Dataflow avec une version CPU et une version GPU et de montrer à quel point l'accélération obtenue est précieuse pour leur application. L'algorithme en question prend en entrée les données astronomiques captées par différentes antennes dans le monde et réalise une corrélation pour permettre d'avoir, en sortie, des données permettant de reconstituer une image du ciel et du phénomène observé. Les données étant très lourdes et pouvant être calculées en parallèle, les GPU semblent être une solution idéale pour traiter en temps réel le flux de données entrant.

• Quels sont vos projets après ?

J'ai pour projet de travailler en tant qu'ingénieur dans le domaine des systèmes embarqués et/ou de l'intelligence artificielle, avec de la programmation en C/C++/Python notamment. Je voudrais pour le moment rester en France pour commencer ma carrière, monter en compétence et, peut-être, me spécialiser dans un domaine plus précis. La spécialité EII de l'INSA Rennes m'a vraiment fait découvrir les systèmes embarqués et j'ai beaucoup aimé développer des solutions sur ces systèmes, c'était donc une évidence de faire mon futur dans ce domaine !

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and  innovation program under the Marie Skłodowska-Curie grant agreement No 873120

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