IRT Saint Exupéry • Technological Research Institute

Accelerating science, technology research & transfers to industry

DEEL : le programme en Intelligence Artificielle robuste et explicable entre dans sa phase 2

DEEL (DEpendable and Explainable Learning) est un projet, et surtout une équipe de recherche collaborative franco-québécoise basée à Toulouse (France) et à Montréal (Québec). Lancé en 2018, son principal objectif est de développer de nouvelles solutions pour un apprentissage automatique (machine learning) fiable et explicable.

DEEL est géré par IVADO, CRIAQ, IID, ANITI et l’IRT Saint Exupéry. Avec un budget de 30 M€, 27 partenaires dont 15 industriels, la première phase du projet DEEL (2018-2023) a produit plus de 80 publications (30% dans des conférences ou revues A ou A*), 8 bibliothèques autonomes (6 en open source) et plus de 100 livraisons à des partenaires industriels. DEEL organise une conférence annuelle appelée Mobilit’AI, un séminaire en ligne mensuel, plusieurs écoles d’été et contribue au master AIBT co-organisé avec SUPAERO.

Le projet DEEL s’inspire du modèle de recherche des grandes entreprises des technologies numériques : publications, open source et transfert rapide de la recherche aux applications opérationnelles. Il rassemble, au même endroit, des chercheurs, des scientifiques des données, des ingénieurs et des experts détachés de plusieurs partenaires industriels pour aborder le sujet de l’apprentissage automatique pour les systèmes critiques. Cela représente aujourd’hui un écosystème de plus de 150 personnes. Le travail des chercheurs est protégé, tout en les encourageant à s’intéresser aux « défis scientifiques » inspirés de l’industrie. Le travail d’équipe et la visibilité sont recherchés, et les résultats sont transférés vers les industriels de manière continue.

Ana Gonzalez – Chef de projet DEEL, Lionel Cordesses – Directeur de l’Axe Technologies Intelligentes, et Grégory Flandin – Directeur de programme 

L’objectif du projet est de fournir aux partenaires industriels des outils et des composants technologiques issus de l’intelligence artificielle (IA).

Ces outils permettent aux industriels de sécuriser le développement, dans un délai court, de leurs systèmes critiques intégrant des fonctions d’IA. Plusieurs sous-objectifs ont été définis pour y parvenir :

  • le premier objectif du projet est de créer un savoir scientifique et technologique mondial, visible et identifié sur les sujets de l’IA fiable et explicable, dans un contexte d’apprentissage automatique statistique ;
  • le deuxième objectif est de créer au sein du projet lui-même les conditions pour un transfert rapide de ce travail vers les partenaires industriels ;
  • le troisième objectif est de publiciser les défis scientifiques élaborés avec les partenaires industriels, afin de développer l’intérêt de la communauté internationale et d’attirer des travaux pertinents.

Dès 2018, DEEL s’affiche comme un projet d’ancrage qui aura favorisé le rapprochement des autorités locales de Toulouse Métropole et de la ville de Montréal, soutenu par le Fonds Franco-Québécois pour la Coopération Décentralisée (FFQCD).

Cette collaboration a permis de dynamiser l’innovation dans le domaine de l’IA critique, en valorisant la convergence entre les écosystèmes de la mobilité (aérospatiale, automobile, rail) et du numérique des deux territoires.

Fort de ses succès en phase 1 de 2018 à 2023, et avec le soutien renouvelé de ses partenaires industriels et académiques, la phase 2 de DEEL commence en janvier 2024 pour une durée supplémentaire de 4 ans. Elle poursuit son objectif de certification des systèmes à base d’IA sur plusieurs axes : explicabilité des IAs, biais dans les données, garanties théoriques et quantification d’incertitude, robustesse des algorithmes, apprentissage par renforcement, embarcabilité. Elle étendra, en particulier, les résultats de la première phase à des données de textuelles et multimodales (images et textes par exemple).

DEEL : le programme en Intelligence Artificielle robuste et explicable entre dans sa phase 2
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