Ce projet de collaboration se focalise sur la résolution du problème inverse de Cauchy à l'aide d'un réseau neuronal profond (DNN). Ceci est dû à la variété des applications du problème de Cauchy dans la vie réelle, ce qui nous permettra d'utiliser un ensemble de données réelles. L'idée de résoudre ce modèle est basée sur l'interpolation de la solution du problème inverse par un réseau de neurones profond (DNN). Pour cette raison, notre étude se concentrera d'abord sur l'évaluation numérique de différentes architectures récemment proposées dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ensuite, nous proposons une nouvelle architecture à haute capacité avec des justifications théoriques, et nous essayons d'utiliser différents types de méthodes d'optimisations pour améliorer les résultats obtenus.