positionnement d'excellence
Intelligence Artificielle embarquée, certifiable & frugale
Traditionnellement entraînés dans des architectures cloud centralisées, les modèles actuels d’Intelligence Artificielle (IA), comme l’apprentissage automatique (Machine Learning), sont coûteux en données et puissance de calcul et n’offrent que peu de garanties. Pour rester compatibles avec des enjeux environnementaux, de certification, de sécurité, mais également pour s'adapter aux futures architectures réparties, nous élaborons de nouveaux modèles d’IA plus frugaux, plus robustes, plus explicables et résilients.
L’adoption massive des technologies d’apprentissage automatique basée sur les données (Deep Learning en particulier) dans des systèmes industriels, fait encore face à des verrous majeurs :
Nous accompagnons nos membres industriels pour leur permettre de
- Développer les futures générations d’IA : frugales, distribuées, évolutives ;
- Fournir des outils et méthodes pour la certification des systèmes utilisant ces IA ;
- Contribuer au développement d’architectures cloud réparties, ouvertes et souveraines ;
- Fournir des outils et méthodes pour le déploiement des IA sur des cibles embarquées et distribuées.
Offre R&T
Au plus près des dernières avancées des technologies d’Intelligence Artificielle et au contact direct de l’environnement académique à la pointe sur ces sujets, notre équipe d’ingénieurs de recherche entretient une maîtrise parfaite de l’état de l’art.
Nous concevons, développons et validons, à l’échelle de prototypes, des Intelligences Artificielles ou des outils capables de fournir des garanties de fonctionnement ou, dans le domaine de l’IA pour la prise de décision, en capacité d’agir dans des environnements particulièrement complexes et soumis à des incertitudes.
Nous produisons des études, logiciels et preuves de concept principalement liées aux sujets de recherche suivantsLa frugalité en données : méthodes d’apprentissage non supervisées, méthodes génératives et adversaires
- La frugalité en puissance de calcul : simplification de réseaux de neurones, utilisation d’architectures alternatives, maîtrise des chaînes de déploiement sur des cibles embarquées ;
- Le développement et l’étude d’outils pour l’explicabilité et le monitoring des réseaux de neurones, que ce soit a priori ou a posteriori ;
- Le développement d’architectures de réseaux de neurones en mesure d’offrir des garanties de robustesse ;
- Les méthodes innovantes d’IA pour la prise de décision : systèmes multiagents, apprentissage par renforcement.
La frugalité en données d’apprentissage, comme en puissance de calcul, est un passage obligé pour la large diffusion de l’IA au plus près des capteurs et des utilisateurs, en ligne avec les enjeux environnementaux actuels et futurs.
Ce positionnement d’excellence assurera la souveraineté de la France et de l’Europe en IA frugale et distribuée pour les systèmes critiques aéronautiques, spatiaux et pour les systèmes embarqués. Il s’appuiera sur des fondements mathématiques produits par la phase deux de la stratégie nationale en IA et proposera des méthodologies de développement, allant jusqu’à des infrastructures de déploiement sûres.