Toute l'actu

Publié le 24/03/2023

Un nouveau partenariat académique signé avec l’Angola

IFP School et IFP Training viennent de signer avec la Faculdade de Engenharia da Universidade Agostinho Neto (FEUAN, Angola), une convention académique visant à lancer un programme de 3e cycle en ingénierie pétrolière à Luanda (Angola).
Nouveau partenariat académique avec l'Angola

Publié le 23/03/2023

IFP School en finale du Petrobowl 2023

Six élèves de la promotion 2023 d’IFP School ont remporté la première place lors des épreuves de sélection en Europe de la SPE Petrobowl Regional Qualifiers, qui se sont tenues du 20 au 22 mars derniers à l’université de Zagreb, en Croatie.
L'équipe IFP School lors de l'European SPE Petrobowl Regional Qualifiers

Publié le 17/03/2023

Un étudiant du programme ETEM au Future Leaders Climate Summit

Abdallah El Badaoui, étudiant dans le programme Energy Technology Economics and Management (promotion 2023), a fait partie des 250 jeunes leaders sélectionné(e)s dans le monde pour participer au Future Leaders Climate Summit et à la conférence Aspen Ideas: Climate 2023, organisés à Miami Beach, aux États-Unis, du 3 au 9 mars derniers.
Abdallah El Badaoui

Publié le 13/03/2023

IFP School à l’émission ChooseSocialTV

Le 16 février dernier, Christine Travers, Directrice d’IFP School, était au micro de Laurent Labbé, présentateur de l’émission ChooseSocialTV, dédiée à la Responsabilité sociétale des entreprises (RSE).
Christine Travers au micro de Laurent Labbé, émission Choose SocialTV

Publié le 27/02/2023

IFP School recrute !

Vous souhaitez rejoindre l’enseignement supérieur pour former des ingénieur(e)s aux aspects économiques et financiers de l’énergie ? Vous avez envie de les préparer aux défis de la transition énergétique ? Rejoignez-nous !
IFP School recrute son prochain responsable de programme ENM

Publié le 02/02/2023

Les élèves d’ENEP et POLY s’initient au machine learning

Sur le mois de janvier, les élèves des programmes Énergies et procédés (ENEP) et Processes and Polymers (POLY) inscrits en scolarité continue ou en alternance sur 22 mois, ont créé des modèles prédictifs sur des unités de raffinage grâce à l’apprentissage automatique ou le machine learning.
Le machine learning appliqué aux procédés