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Maxime Thomas

Maxime Thomas

Chargé de recherche

Centre · CGS

Mots-clés

Équipe

Conception pour les transitions et transformations industrielles

Biographie

Maxime Thomas est un chercheur dont les travaux se situent à l’intersection de l’ingénierie, du design génératif et de l’intelligence artificielle, avec une attention particulière portée aux méthodes innovantes appliquées aux transitions numériques et organisationnelles. Ses recherches explorent la capacité des algorithmes de design génératif (GDA) à élargir les possibilités créatives des concepteurs, en analysant notamment leur *générativité* – c’est-à-dire leur aptitude à produire des solutions variées et inédites. Ses contributions incluent des comparaisons d’algorithmes (comme NSGA-II et MAP-Elites) pour évaluer leur impact sur la diversité des propositions de conception, ainsi que des cadres théoriques pour caractériser la générativité des modèles d’IA générative (GenAI). Parallèlement, il s’intéresse à l’intégration des méthodes de design dans les organisations, étudiant leur adoption via des dispositifs de formation et leur potentiel transformatif sur les pratiques managériales. Ses travaux récents abordent aussi les dynamiques des plateformes numériques, en identifiant des stratégies de renversement ou de résistance entre acteurs, ainsi que les conditions de leur évolution (généricité technique, expansion fonctionnelle).

Publication(s)

  • 2026
    Are generative design algorithms truly generative? Comparing two genetic algorithms by the degrees of freedom they offer designers DOI : 10.1007/s00163-025-00465-x
  • 2025
    Training for transforming: design theory-based training for managing the unknown DOI : 10.1017/pds.2025.10338
  • 2024
    What is generative in generative artificial intelligence? A design-based perspective DOI : 10.1007/s00163-024-00441-x
  • 2024
    What Is Generative in Generative Artificial Intelligence? A Design-Based Perspective DOI : 10.1007/978-3-031-71922-6_8
  • 2023
    Design science for organizational change: How design theory uncovers and shapes generativity logics in organizations
  • 2023
    CAN PARETO FRONTS MEET THE SPLITTING CONDITION? COMPARING TWO GENERATIVE DESIGN ALGORITHMS BASED ON THE VARIETY OF DESIGN PARAMETERS COMBINATIONS THEY GENERATE DOI : 10.1017/pds.2023.83
  • 2022
    TEACHING ENGINEERING STUDENTS HOW TO DESIGN A PROOF-OF-CONCEPT: A WAY TO EXPERIENCE THE VALUE OF REFLECTIVE PRACTICES FOR ENGINEERS? DOI : 10.5821/conference-9788412322262.1208
  • 2021
    The future of digital platforms: Conditions of platform overthrow DOI : 10.1111/caim.12422
  • 2021
    What is generative in generative design tools? Uncovering topological generativity with a C-K model of evolutionary algorithms. DOI : 10.1017/pds.2021.603
  • 2020
    L’apport de la théorie de la conception à la gestion de crise L’exemple d’une war room créative et activatrice face à la Covid-19 DOI : 10.3166/RFG.2021.00498
  • 2017
    Rise and fall of platforms: Systematic analysis of platform dynamics thanks to axiomatic design

Enseignements

POC et Industrie du Futur (trimestre entrepreneuriat)

Responsable

Pour parvenir à cet objectif ambitieux, les élèves conduiront un projet POC en partenariat avec une entreprise industrielle et s’appuieront sur un corpus de connaissances délivré dans trois modules de cours. Les cours sont les suivants : Système de Production et Logistique (SPL) Concevoir pour Innover (CPI). Introduction aux Modèles d’Apprentissages Statistique et Génératif (IMASG) Ces cours donneront les bases des enjeux industriels et des raisonnements adaptés aux situations d’innovation. Les projets POC sont menés avec des partenaires industriels du Centre de Gestion Scientifique. L’équipe pédagogique et ses partenaires industriels identifient des champs d’innovation pertinents pédagogiquement et pour lesquels des POC adaptées doivent être développées. Le travail des étudiants consiste à définir la POC, la réaliser et analyser les résultats qui en découlent. Les champs d’innovations pouvant être variés, ils conduiront à des POC différentes (POC technique, POC organisationnelle, POC de process...), mais relevant toujours d’une double logique de validation et d’exploration. Ci-dessous quelques exemples : L’analyse des données pour la gestion de stock (POC technique : Structuration amont de la base de données) L’accueil apaisé des personnes âgées aux urgences (POC organisationnelle : Simulation d’un protocole alternatif de tri des patients) La livraison urbaine individuelle décarbonnée (POC process : Prototype d’un conteneur permettant une co-livraison) Le lancement d’un business modèle dans le médical (POC économique : Test de lancement sur un marché pour valider l’usage)

Direction(s) de thèse(s)

  • 2025 Nouvelles formes d’organisation de l'ingénierie face aux transitions pour la reconstruction des systèmes techniques existants CHABERT Marie