Pourquoi s’intéresse-t-on à ce domaine chez Yncréa Méditerranée ?
L’intelligence artificielle prend une importance grandissante dans notre monde moderne, dans des situations de plus en plus communes : pour ne citer que la vision par ordinateur, on peut parler de reconnaissance faciale pour déverrouiller son smartphone, de reconnaissance vocale, de conduite automobile automatisée, d’analyse de foule anonymisée ou encore d’aide au diagnostic médical, etc.
On peut aussi parler d’optimisation automatique des comportements de systèmes informatiques et électroniques, par adaptation en temps réel aux conditions changeantes de fonctionnement, comme les capteurs embarqués utilisés pour la maintenance prédictive. Ces capteurs intelligents apprennent les modes de fonctionnement habituels des machines à partir des différentes informations (vibrations, consommation, etc.) pour ensuite réussir à détecter et prédire les pannes.
Finalement on trouve aussi des systèmes qui acquièrent par eux-mêmes une compréhension d’une situation plus ou moins complexe, comme les calculateurs qui ont appris à jouer au jeu de Go et battu les meilleurs joueurs humains, performance impensable avec des techniques plus classique de résolution de problèmes.
Pour toutes ces situations aujourd’hui nous avons à notre disposition deux possibilités pour le traitement :
- la première est le « cloud computing » (traitement des données à distance) dans lequel toutes les données sont envoyées aux serveurs qui possèdent une grande capacité de traitement ;
- la seconde est « l’edge-computing » (traitement des données en local) dont l’importance est à la fois croissante et déjà remarquable ; ce traitement présente plusieurs avantages tels quel la confidentialité des données sensibles, le temps de latence plus court ainsi qu’une autonomie accrue en comparaison avec le « cloud computing », même si les ressources restent limitées.
Rester au fait de ces techniques est essentiel, à la fois pour pouvoir en proposer un contenu pédagogique, mais aussi pour pouvoir estimer si ces solutions novatrices peuvent trouver des domaines d’application dans nos réalisations industrielles.
En quoi consiste cette thématique de recherche ?
Même si « intelligence artificielle » est un terme à la mode utilisé pour désigner beaucoup de choses assez vagues (une petite histoire dit d’ailleurs « L’automatisation c’est ce que l’on sait faire faire aux machines, l’intelligence artificielle c’est ce que l’on aimerait faire faire aux machines »), nous nous en tenons à lui donner une définition qui nous paraît adaptée à nombre de situations : la capacité pour des systèmes créés par l’être humain d’extraire de leur environnement une quantité de connaissances suffisante pour réaliser avec succès des tâches déterminées.
Réaliser ces tâches déterminées peut aller de répondre à une question simple jusqu’à classifier des données de manière non triviale ou à déterminer un jeu de paramètres qui permettront d’optimiser le comportement d’un automate ou d’un système complexe.
Cela peut être appliqué à de la vision par ordinateur, à du traitement du signal dans un sens plus large, à du contrôle automatisé de valeurs, à du pilotage en temps réel, etc.
L’environnement peut être de type contrôlé et formalisé (ce qui permet de faire un lien entre ce que l’on veut obtenir comme résultat pour une entrée donnée) ou bien être en dehors de toute capacité de représentation, de calcul ou d’acquisition préalables. Ceci oblige alors le système artificiel à trouver lui-même un modèle permettant d’optimiser son fonctionnement (amélioration de la réponse, baisse de la consommation énergétique, etc.)
Cette activité regroupe à l’ISEN Yncréa Méditerranée des enseignants-chercheurs avec des expériences et des sensibilités différentes, car les moyens d’arriver aux fins décrites ci-dessus peuvent être très variables, et nécessiter des compétences dans des domaines liés et imbriqués mais nécessitant des expertises pointues et hétérogènes (en logiciel et matériel, parfois les deux en même temps).
Grâce à cette diversité des connaissances, on peut implémenter une chaîne complète d’intelligence artificielle (acquisition, traitement, analyse et actuation) sur un système ainsi que l’embarquer sur un dispositif avec des ressources contraintes et surtout une faible consommation d’énergie.
Les enjeux liés à l’intelligence artificielle embarquée sont nombreux. En effet, l’intelligence artificielle est intéressante lorsque les ressources en calcul (mémoire et puissance de calcul) sont en quelque sorte illimitées. Cependant, dès que l’on passe dans l’univers embarqué il est nécessaire de prendre en compte plusieurs contraintes, notamment la mémoire, la puissance de calcul et surtout la consommation énergétique.
C’est pourquoi les domaines complémentaires qui sont les nôtres à l’ISEN Yncréa Méditerranée (micro-électronique, communication sans contact, réseau, logiciel, etc.) nous permettent d’envisager plusieurs solutions pour chaque problème posé, afin de trouver celle ou celles qui conviennent le mieux.
Comment réalise-t-on cette R&D ?
Cette R&D est réalisée au travers de projets nationaux et internationaux par nos enseignants-chercheurs. Les étudiants peuvent être impliqués sur des parties connexes de ces projets afin de satisfaire un objectif pédagogique ponctuel.
Différentes solutions sont évaluées, au travers de multiples algorithmes qui peuvent être qualifiés « d’apprentissage par la machine ». Ces solutions font alors office de lignes directrices pour la réalisation de preuves de concept, qui sont ensuite testées sur des échantillons représentatifs (données acquises en interne, ou fournies par les partenaires du projet, sous forme de signaux, de séquences de données, d’images, de films, etc.).
Les résultats contribuent à la fois à enrichir le pool d’expérience global, ainsi qu’à préconiser des solutions viables à divers problèmes.
