diff --git a/events.html b/events.html
index 825721f..cb56b46 100644
--- a/events.html
+++ b/events.html
@@ -22,12 +22,15 @@
 
 <h2>Evénements à venir</h2>
 <dl>
-  <dt>28 mai 2024</dt>
-  <dd><a href="journee_2024_05_StarPU.html">Journée StarPU (*PU aka. CPU, GPU, ...) à l'Inria de Saclay</a>.</dd>
+  <dt>26 juin 2024</dt>
+  <dd><a href="matinee_2024_06_Jax.html">Matinée JAX à IJCLab</a>.</dd>
 </dl>
       
 <h2>Evénements passés</h2>
 <dl>
+    <dt>28 mai 2024</dt>
+    <dd><a href="journee_2024_05_StarPU.html">Journée StarPU (*PU aka. CPU, GPU, ...) à l'Inria de Saclay</a>.</dd>
+
     <dt>Cafés LoOPS</dt>
     <dd><a href="cafes/">Allez faire un tour sur la page Café LoOPS</a></dd>
 
diff --git a/matinee_2024_06_Jax.html b/matinee_2024_06_Jax.html
new file mode 100644
index 0000000..cd8aa5a
--- /dev/null
+++ b/matinee_2024_06_Jax.html
@@ -0,0 +1,28 @@
+---
+layout: default
+no_sidebar: true
+title: "26 juin 2024 - Introduction à JAX: point de vue d'un utilisateur lambda"
+navbar-events: active
+---
+<p>
+Le groupe Calcul & Données d'IJCLab et le réseau LoOPS ont le plaisir de vous proposer une matinée d'initiation à <a href="https://jax.readthedocs.io/en/latest/">JAX</a>, bibliothèque Python conçue pour l'apprentissage automatique haute performance, en mêlant NumPy, Autograd (différenciation automatique) et XLA (Accelerated Linear Algebra).
+</p>
+<p>
+Cette matinée, animée par <a href="https://a2c.ijclab.in2p3.fr/jean-eric-campagne/">Jean-Eric Campagne</a> d'IJCLab, se tiendra le <strong>mercredi 26 juin 2024 de 09h30 à 12h30</strong> à IJCLab - <a href="https://www.google.com/maps/place/48.699214,2.170532">Bâtiment 200, Salle Bleue</a>.
+</p>
+<p>
+Il existe bon nombre de tutoriels pour se mettre à JAX. Le parti pris de celui-ci est de faire un apprentissage progressif à travers des exemples tirés de la pratique de l'orateur durant les 3 dernières années. Nous verrons notamment des codes qui "crash"ent pour savoir comment y remédier.
+</p>
+<p>
+Les notebooks sont jouables sur Colab avec une version à jour de JAX 0.4.24 (ou plus), d'abord sur CPU puis dans certain cas nous utiliserons 1 GPU, voir plusieurs sur Jean-Zay. Les notebooks sont disponibles sur un <a href="https://github.com/jecampagne/JaxTutos"></a>dépôt Github</a>.
+</p>
+<p>
+Nb : ce n'est pas un cours de Machine Learning.
+</p>
+
+<<p>
+<h2>Inscriptions</h2>
+L'inscription via <a href="https://indico.ijclab.in2p3.fr/e/jax">ce site indico</a>
+est <b>gratuite mais obligatoire</b>, pour nous permettre de respecter la capacité d'accueil de la salle.
+</p>
+