Associations 38

 INRIA

Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique

Publié le 24.03.2019 à 23:10

L’IA pour que l’humain fasse de vieux os

Alors que le Grand Est se mobilise pour créer un Gérontopôle avec l’aide de la Région Grand-Est, de l’Agence Régionale de Santé et de la CARSAT, depuis quelques années déjà, un groupe multidisciplinaire de scientifiques (gériatreS, psychologues, sociologues, mathématiciens, informaticiens) accompagné d’industriels et d’associations d’usagers (Welcoop, Pharmagest, ONPA,…) travaille sur l’amélioration de la vie des personnes âgées à travers leur cadre de vie. 

Ce qui se dessine, c’est que le domicile de demain concentrera des technologies issues de l’IA pour permettre l’autonomie à long terme. En témoignent Christine Perret Guillaume, gériatre au CHRU de Nancy et François Charpillet, directeur de recherche Inria et coordonnateur de l’« Habitat Intelligent en Santé »

François Charpillet  :« C’est le principe de l’habitat augmenté par des technologies multiples : robotique, capteurs intelligents, domotique, etc. Nous avons mis au point un dispositif qui devrait être commercialisé fin 2018, CARELIB, incluant un capteur qui détecte les chutes et évalue la capacité de la personne à se déplacer. Derrière cette technologie, il y a de l’IA et de l’apprentissage automatique.

Comment déterminez-vous vos choix de recherche ? 

Christine Perret Guillaume  : Nous listons les besoins par des regards croisés entre les usagers,  professionnels de santé, industriels et structures associatives sur la technologie, le numérique et l’IA. Il faut préserver ces échanges entre scientifiques et personnes de terrain car ces innovations seront intégrées à des environnements qui doivent rester humains.

FC  : Avec cet appartement intelligent, nous évaluons les solutions proposées, ce qui est faisable ou pas, avec un objectif d’industrialisation. Nous devons être capables de produire des équipements abordables, sachant qu’ils seront diffusés au plus grand nombre. Cette contrainte très forte nous impose des choix techniques pertinents.

Aujourd’hui, un robot humanoïde, au stade de la recherche fondamentale, vaut plus de 250 000 €. Nous réfléchissons à des outils moins sophistiqués comme, par exemple, une solution conçue sur la base du modèle de robot-aspirateur qui permettrait d’observer les situations à risque, voire d’appeler les secours.  

Toutes ces technologies s’inscrivent donc dans une logique de surveillance de l’individu même si c’est pour la bonne cause … ?

CPG  : C’est bien pour cela qu’il faut un encadrement éthique. En tant que professionnels de gériatrie, nous préférons parler de sécurité. Ce sont bien ces innovations qui rendent possibles  la prévention primaire et secondaire et la réadaptation. Nous commençons à travailler sur le repérage de la fragilité de la personne âgée pour déterminer à quel moment sa façon de bouger et de se comporter change dans son environnement et comment un habitat augmenté pourrait permettre une stimulation intelligente pour maintenir son autonomie.

FC  : Il y un rapport direct entre ces outils et les bénéfices que l’on peut en tirer. Si l’on met au point des technologies qui ne font que du « flicage », elles ne seront pas acceptées. En revanche, si le service est là, l’usager acceptera de perdre une partie de son intimité.

Est-ce que vous vous projetez vous-même en future personne âgée quand vous créez ces innovations ?

CPG : Nous sommes influencés par les personnes âgées que nous rencontrons, mais, se projeter nous-mêmes…

FC  :La vraie question c’est : pourquoi mettre cette recherche technologique au service de la santé ? Justement parce que ces travaux ont un impact immédiat à plus court terme. Surtout, cela me permet d’avoir des contacts avec des personnes d’autres spécialités et d’autres milieux. Je sors la tête du labo ! »

 

© Re.Med. / Nov 2018

Laurence Verger

Responsable communication recherche

CHRU de Nancy

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Publié le 24.03.2019 à 23:10

Le hasard

La semaine des mathématiques s’est déroulée du 11 au 19 mars dernier avec pour thème « Jouons ensemble aux mathématiques »

Dans le cadre d'une collaboration entre Inria et le Lycée Français International de Vientiane au Laos, des lycéens de 1ère et Terminale S ont pu assister à distance à une conférence sur le thème du hasard présentée par Thierry Viéville (Directeur de recherche Inria). 

Rencontre avec les principaux acteurs de cette collaboration : Marie-Christine Bonnard (Enseignante au lycée Vientiane), Thierry Viéville (Directeur de recherche Inria) et David Fayen (Professeur de mathématiques au lycée Vientiane)

Marie-Christine Bonnard, comment est née cette idée de collaboration entre le Lycée et Inria ? 

Avant d'enseigner ici au Laos, j'étais en poste au Lycée International de Valbonne et j'ai beaucoup collaboré avec Inria pour des conférences, et surtout pour le stage Maths C2+. Enchantée de ce partenariat, lorsque j'ai su que je partais au Laos, j'en ai parlé à mes contacts à Sophia Antipolis, Martine Olivi et Valérie François, chargées de médiation chez Inria et nous nous sommes dit que ce serait super si nous pouvions continuer de collaborer malgré la distance ! Une fois arrivée sur place, j'en ai parlé à mes collègues. Le tissu scientifique ici au Laos étant plus que pauvre, l'opportunité d'un tel échange avec des chercheurs en France est précieuse.

Thierry Viéville, pourquoi avez-vous choisi le thème du hasard pour cette conférence ? 

Le hasard est une notion qui est à la fois très naturelle par certains aspects (tout le monde comprend que si on jette une pièce de monnaie en l'air on ne sait pas sûr qu'elle fasse elle va retomber mais qu'en moyenne ce sera équitablement pile ou face) mais complètement déroutante par d'autres (ladite loi des séries où on croit voir un ordre, là où seul le hasard est en cause). Si vous voulez approfondir le sujet je vous invite à lire l'article de la revue Interstices : "Pourquoi ne pas confier au hasard ce qui est trop compliqué à estimer ?"

David Fayen, que retenez-vous de cette expérience ? 

Un très bon échange entre les élèves et Thierry, certains souhaitaient le questionner par la suite. Le thème retenu était parfaitement adapté au niveau des élèves. La partie consacrée à l'intelligence artificielle a donné lieu à des questionnements nombreux en cours le lendemain. 

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Publié le 24.03.2019 à 23:10

La start-up Therapixel lève 5M€ pour améliorer le dépistage du cancer du sein

Spécialisée dans l'intelligence artificielle appliquée à l'imagerie médicale, Therapixel spin-off d'Inria basée à Sophia Antipolis, vient de lever 5 millions d'euros en Série A (phase d'optimisation) pour développer son système d'intelligence artificielle qui permet d'aider à mieux diagnostiquer le cancer du sein. 

Crée en 2013 par Olivier Clatz (Inria Sophia Antipolis - Méditerranée) et Pierre Fillard (Inria Saclay Ile-de-France), Therapixel s’est imposée comme l’une des meilleures start-up spécialisées dans l’intelligence artificielle appliquée à l'imagerie médicale. Leur algorithme interprète les mammographies et permet de dépister un cancer du sein en première lecture avec une grande fiabilité.

Notre objectif principal, c'est d’aider la première lecture explique Pierre Fillard. Autrement dit, assister le radiologue sans le remplacer. Mammo Screen  notre logiciel, aide les radiologues à prendre la bonne décision. L’algorithme que nous développons fait office d’assistant virtuel qui permet de détecter plus tôt les premiers signes de cancer.

Une femme sur huit est concernée au cours de sa vie par un cancer du sein et 250 millions de mammographies sont analysées chaque année dans le monde. Une mammographie peut contenir jusqu'à 3.000 clichés à analyser et fait l'objet de plusieurs consultations : un premier médecin détecte et caractérise les éventuelles anomalies, puis un second confirme ou infirme son analyse. L'algorithme d'apprentissage automatique de Therapixel intervient dès la première étape, avec pour objectif d'être à la fois plus rapide et plus précis.  Le cancer du sein est très difficile à diagnostiquer : à peine 0,5 % des mammographies révèlent des tissus cancéreux et 10 % d’entre eux sont de faux positifs.

Un pivot réussi

Avant de s'intéresser au cancer du sein, la start-up a commencé ses activités en développant Fluid , un logiciel d’imagerie médicale commandé à distance par des capteurs de mouvements, destiné aux blocs opératoires. Cet outil permet aux chirurgie de consulter les radiographies, et de naviguer par geste dans l'interface, tout en restant à distance. Il évite ainsi la contamination des gants par le matériel informatique, et de gagner en temps d'exécution. Le produit, déjà commercialisé, a permis de lever 600.000 euros en amorçage en 2015. 

Le pivot intervient en 2017 lorsqu’elle remporte le Digital Mammography Dream Challenge, un concours international auquel participent près de 1 200 équipes de recherche et dont l’objectif est de trouver des algorithmes d’aide au diagnostic en mammographie. La véritable difficulté de ce challenge réside dans l'extraordinaire quantité de données à traiter (640.000 images de mammographie numérique anonymisées, provenant de plus de 86 000 patientes) couplée à des ressources de calculs très limitées (14 jours dans le cloud d'Amazon).

Attirer les meilleurs talents et maintenir son avancée technologique

Cette première levée de fonds marque un tournant dans l'organisation de Therapixel. Pierre Fillard, co-fondateur et jusque-là directeur technique, endosse les fonctions de directeur général. Il remplace Olivier Clatz, nommé directeur du programme "IA et diagnostic" par le conseil de l'innovation le 1er mars 2019. 

A l’occasion de ce gros apport financier, Therapixel souhaite également renforcer sa gouvernance et élargir son conseil d’administration. Sacha Loiseau, Président-Fondateur de Mauna Kea Technologies, rejoint le conseil d’administration en tant que membre indépendant et Président du conseil. Maximilien Fournier-Sourdille, Chargé d’affaires chez Omnes et investisseur expérimenté dans le secteur MedTech, intègre également le conseil d'administration, aux côtés de Yoann Bonnamour de M Capital Partners.

Les équipes de recherche de Therapixel sont à Paris, la partie développement de logiciel est quant à elle basée à Sophia Antipolis. La start-up compte jouer de ces nouveaux moyens pour attirer les meilleurs talents et maintenir son avancée technologique. 

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Publié le 24.03.2019 à 23:10

inalve lève 1,6 millions d’euros pour industrialiser sa production de microalgues destinée à l’alimentation animale d'élevage

Lauréate du concours mondial de l'Innovation 2030, la jeune start-up de biotechnologie inalve a réussi un tour de table qui va lui permettre d'installer son pilote industriel qui cible dans un premier temps l'aquaculture, en région PACA. A moyen terme, inalve ambitionne de fournir l'ensemble de l'agro-industrie avec une solution agricole raisonnée et innovante dans le domaine de l'alimentation animale.

inavle souhaite apporter une solution d’avenir à un immense défi, celui de l’alimentation durable face à la pénurie annoncée en farines de poissons et de protéines végétales. La demande mondiale d'ingrédients riches en protéines pour nourrir les animaux d'élevage, en particulier en aquaculture, ne cesse d'augmenter. Naturellement riches en protéines, acides aminés, antioxydants, vitamines et oligo-éléments, les microalgues marines sont une alternative naturelle et renouvelable pour pallier à la pénurie de ressources annoncées en farines de poisson et protéines végétales.

Nourrir la planète sans l'épuiser

Inalve a conçu un procédé industriel innovant breveté : la culture de microalgues en biofilm qui sera transformée en farine riche en protéines, plus rentable, compétitive et écologique que les productions classiques (en suspension dans l’eau). Cette innovation répond aux besoins de l’industrie agro-alimentaire qui recherche des produits plus sains et respectueux de l’environnement. Le procédé inalve permet une production raisonnée innovante dans le domaine de l’alimentation animale

Protection des ressources et empreinte écologique neutre 

Les microalgues vont remplacer les farines végétales (86% de la culture du Soja, très consommatrice en eau, est destiné aux animaux) et les farines animales enrichies en produits chimiques et antibiotiques. Les animaux nourris à base de farines de poisson favorisent la surpêche et l’appauvrissement des ressources maritimes.
Inalve peut cultiver les microalgues sur tout type de sol qui bénéficie de lumière et d’eau, partout dans le monde, sans épuiser les ressources naturelles. La culture des microalgues nécessite une consommation réduite en eau et en énergie (respectivement 70% et 90% de réduction par rapport aux technologies de production classiques) et contribue à réduire l’effet de serre (chaque kilo de biomasse produit absorbe 2Kg de CO2 atmosphérique).

Nourrir la planète avec un aliment bon pour la santé animale et humaine en ayant un impact environnemental minimal, est le double challenge que nous nous étions fixés lorsque nous avons conçu notre technologie, déclare Christophe Vasseur président et co-fondateur de inalve. Ce projet a reçu le soutien de nombreux acteurs et partenaires qui nous accompagnent depuis nos débuts, comme Bpifrance, l’incubateur Paca-Est et l’Inria.

Génèse de la start-up inalve 2015 Lancement du projet. Lauréat « en émergence » du concours national I-LAB (Bpifrance) 2016 Création de la société inalve par Christophe Vasseur et Hubert Bonnefond Essai au Laboratoire d’Océanographie de Villefranche- sur-Mer. Inalve intègre l’incubateur PACA-Est. Lauréat du concours Mondial de l’Innovation (phase d’amorçage) 2017 Preuve du concept.  Inalve est lauréat du concours Agrichallenge de McDonald’s.  Premières productions de lots de farine 2018 Inalve est gagnant du concours Mondial de l’Innovation 2030  phase « levée de risques » 2019 Levée de fonds de 1,6 millions d’euros auprès d’investisseurs  Continuer la lecture
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Publié le 24.03.2019 à 23:10

Sanctuary : une trace sur la Lune pour le cinquantenaire de la mission Apollo 11

Le projet Sanctuary, impliquant des scientifiques d’Inria, du CEA et du CNRS, vise à emporter sur la Lune une collection d’œuvres et de connaissances gravées sur des disques de saphir.

Un témoignage de la culture humaine à l’intention des civilisations futures… et pourquoi pas des extraterrestres !

Interview croisée de 3 scientifiques investis dans le projet : Emmanuel Pietriga, Roland Lehoucq et Jean-Philippe Uzan.

"Laisser un témoignage de ce qui fait l’humanité"

Déposer sur la Lune une capsule d’information témoignant des accomplissements scientifiques et artistiques de l’homme cinquante ans après le premier pas de l’humanité sur notre satellite : telle est l’ambition du projet Sanctuary , créé à l’initiative de l’ingénieur, documentariste multi-casquette Benoit Faiveley. Ce dernier s’est entouré d’une équipe de haute volée scientifique comprenant notamment l’astrophysicien du CEA Roland Lehoucq, et le cosmologiste Jean-Philippe Uzan du CNRS, puis le chercheur d’Inria Emmanuel Pietriga, avec une intention aussi puissante que poétique : « laisser un témoignage de ce qui fait l’humanité, ici et maintenant, d’abord à l’attention de nous-même, mais aussi de l’humanité future, et pourquoi pas à d’éventuelles intelligences extraterrestres » , résume Roland Lehoucq.

Sanctuary se décline ainsi en une collection de 11 disques de saphir de 90 mm de diamètre renfermant une somme d’illustrations et de productions humaines . Ces informations seront gravées à l’aide d’une technique de pointe appelée micro-lithographie offrant une résolution de l’ordre du micromètre, pour un total d’environ 3 milliards de pixels par disque  ! Ces derniers devraient ensuite être déposés sur la Lune début 2020, via l’alunisseur Alina envoyé par le consortium privé allemand PTscientists. « Le lancement était initialement programmé en juillet 2019 pour saluer le cinquantième anniversaire de la mission Apollo 11, mais nous avons dû réadapter le programme pour coller au calendrier de PTscientists » , précise Roland Lehoucq.

Parmi les informations envoyées dans l’espace, cinq des disques renfermeront deux génomes humains entièrement décodés – un homme et une femme. « Les autres porteront une compilation de savoirs produits par l’humanité, de l’astrophysique à la biologie, mais qui n’a pas vocation à être exhaustif. Ce n’est pas une encyclopédie ! » , note Emmanuel Pietriga. Ce directeur de recherche Inria, spécialiste de la visualisation interactive de grandes masses de données , a notamment participé à la conception de salles de contrôle de télescopes géants comme Alma. Dans le cadre de Sanctuary, il s’est chargé de la conception d’une partie des visuels embarqués sur les disques.  

Des représentations les plus universelles possibles

« Le défi était de représenter une information complexe de manière simple et intelligible, avec en plus l’impératif de résumer un maximum de savoir sur un espace fini. Emmanuel était donc l’expert parfait pour cette mission » , témoigne Jean-Philippe Uzan. Les chercheurs ont aussi réfléchi à une représentation qui puisse prétendre à l’universalité  : « L’idée initiale était, autant que possible, de ne pas nous reposer sur du texte dont nous ne sommes pas sûr qu’il sera lisible par des civilisations lointaines ou futures, mais plutôt sur des visuels. Pour représenter l’ensemble des missions spatiales, nous utilisons un diagramme qui montre les différentes trajectoires, sans aucun texte, y compris pour les dates, qui sont encodées en représentant la position des planètes. Cela permet d’en déduire les dates en connaissant les mouvements des astres » , raconte Emmanuel Pietriga.

Ce dernier a dû composer avec les contraintes inhérentes à la technique de micro-lithographie, qui permet uniquement de graver les pixels en noir et blanc. « Or certaines représentations visuelles imposent de jouer sur les tons de gris. Nous utilisons des techniques de dithering consistant à jouer sur l’alternance de blanc et de noir pour recréer des contrastes » , ajoute Emmanuel Pietriga, qui a développé un programme informatique pour automatiser une partie de la mise en forme de l’information.

La visualisation des informations grâce à la plate-forme Wilder

Enfin, pour vérifier la juxtaposition du contenu représenté sur un disque , Inria a mis à disposition de l’équipe Sanctuary la plate-forme de visualisation de données Wilder. Cette dernière comprend notamment un mur de 6 x 2 m doté d’une densité très élevée de pixels - de 60 à 100 pixel/pouce - permettant d’afficher des images scientifiques en très haute résolution. « Ce dispositif s’est révélé précieux pour vérifier la cohérence de l’ensemble car, même si la surface des disques est très réduite, la finesse de gravure donne un nombre de pixels incroyablement élevé, dont l’intégralité est impossible à embrasser à l’œil nu ou au microscope » , salue Roland Lehoucq

Loin de clamer un statut de pionnier, Sanctuary s’inscrit dans la continuité des projets qui ont, les premiers, ambitionné de laisser une trace de l’homme dans l’espace , à l’exemple du Golden Record . Ce projet embarqué sur les sondes Voyager lancées en 1977 rassemblait une collection d’images et de sons sur un disque d’or. Si la quantité d’information embarquée sur Sanctuary s’avère incomparablement plus importante grâce aux progrès technologiques, les membres du projet veulent aussi s’en démarquer par une ambition originale : « En plus de connaissances scientifiques soigneusement choisies,  nous avons ajouté des productions humaines comme des dessins d’enfants, des milliers de selfies montrant la diversité des visages, etc. La somme de ces éléments offre une réflexion sur la vie et nous-mêmes en tant qu’êtres humains, et,in fine, nous amène à considérer Sanctuary comme une œuvre d’art » , conclut Jean-Philippe Uzan.

Tout savoir sur Sanctuary :

Retrouvez toutes les informations relatives au projet Sanctuary sur le site dédié ou dans le dossier de présentation en téléchargement ici :

sanctuary_dossier de présentation (pdf, 6 Mo)

L'équipe au complet :

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Publié le 24.03.2019 à 23:10

L'IA, au cœur des recherches du centre Inria Bordeaux - Sud-Ouest

En plus de dix ans d'existence, le centre de recherche Inria Bordeaux - Sud-Ouest a vu ses équipes développer de très nombreux projets de recherche dans la sphère étendue de l'intelligence artificielle… jusqu'à composer un écosystème très riche.Visite guidée.

Flowers et Mnemosyne : au cœur de l'IA

Flowers : l’équipe-projet est pionnière de la « curiosité artificielle » , une approche de l’intelligence artificielle par apprentissage autonome intrinsèquement motivé dont le but est de mettre au point des technologies éducatives au service de l’apprentissage humain.

En savoir plus sur l'équipe-projet Flowers

Mnemosyne : l’équipe-projet développe des modèles de réseaux de neurones. Ils miment les mécanismes cérébraux de la prise de décision dans un monde ouvert et changeant et correspondant aux fonctions exécutives à mettre en œuvre pour détecter le changement et s'y adapter ; ceci amène l'équipe à considérer différents mécanismes cognitifs comme l'évaluation émotionnelle des situations, la prise de décision simple et son automatisation, la décision motivée, la planification, le raisonnement, l'attention et la mémoire de travail. Ces travaux sont menés avec des neurobiologistes pour le déchiffrage de ces circuits et la mise au point de modèles neuronaux adaptatifs. Ils visent la meilleure compréhension du cerveau et de la cognition, avec en particulier des applications médicales (Parkinson, TOC, addiction, Alzheimer, etc.). Ils ont également des retombées dans le domaine de l'apprentissage automatique (proposition de nouveaux algorithmes bio-inspirés) et de l'intelligence artificielle (modèles de décision cognitivement plausibles) avec des transferts vers le monde socio-économique (applications industrielles avec prise de décision, planification, organisation temporelle du comportement, traitement du langage, robotique, comportement autonome, sciences de l'éducation). 

En savoir plus sur l'équipe-projet Mnemosyne CQFD et RealOpt : science de la donnée et optimisation

CQFD : l'équipe-projet développe un  savoir-faire en optimisation de systèmes dynamiques et aléatoires. Les thématiques scientifiques abordées dans l’équipe relèvent de l’apprentissage supervisé, non-supervisé, l’apprentissage par renforcement, les algorithmes stochastiques, la programmation génétique, les algorithmes évolutionnaires à la fois sur les plans théoriques, méthodologiques et applicatifs ... et sont appliqués notamment au domaine de la santé (réglage automatique d’implants cochléaires, classification de signaux EEG) et de la défense (filtrage stochastique, contrôle adaptatif, …).

En savoir plus sur l'équipe-projet CQFD 

RealOpt : l’équipe-projet travaille sur des problématiques d'optimisation combinatoire. Il s’agit de trouver le plus rapidement possible une solution à un problème complexe parmi un très grand ensemble de solutions. De nombreux problèmes d’intelligence artificielle se formulent comme des problèmes d’optimisation comme les problèmes de clustering. Les techniques développées par RealOpt ont permis la résolution de problèmes complexes de planification stratégique posés par des PMEs et des grands groupes comme la SNCF ou EDF.

En savoir plus sur l'équipe-projet Realopt Geostat et Potioc : image et signal, interfaces homme-machine

Geostat : l'équipe-projet développe des méthodes d'analyse des signaux naturels complexes en utilisant, entre autres, des analogies et des modélisations issues de la physique statistique. Ces modèles rendent compte des phénomènes critiques (exemple: changement de phase) rencontrés en analyse des grandes quantités de données. L'équipe mène des recherches en classification et analyse des signaux en sciences de la terre et en santé; nous travaillons sur une nouvelle classe de modèles prédictifs et leur estimation à partir des données.

En savoir plus sur l'équipe-projet Geostat

Potioc : l'équipe-projet explore et conçoit des outils d'intelligence artificielle pour l'analyse et la classification des signaux cérébraux (en particulier des signaux électroencéphalographiques - EEG) dans le cadre de ses recherches sur les interfaces cerveau-ordinateur, permettant à un utilisateur d'interagir avec un ordinateur uniquement grâce son activité cérébrale. Pour ce faire elle étudie et développe des outils d'apprentissage artificiel pour débruiter, caractérister, et classifier de manière robuste et adaptive des signaux EEG. Elle utilise et développe également des outils d'IA pour modéliser l'utilisateur en interaction avec un système, notamment son état et ses préférences, afin de lui fournir une interaction adaptée et adaptative, pour maximiser l'efficience et l'efficacité de l'interaction. Ces diverses technologies visent des applications telles que la rééducation motrice (ex: rééducation post Accident Vasculaire Cérébral) ou cognitive (ex : amélioration de la vigilance ou de l'attention) par BCI - Brain Computer Interface, ou encore des systèmes éducatifs adaptés à l'utilisateur.

En savoir plus sur l'équipe-projet Potioc Auctus : robotique

Auctus : l'équipe s'intéresse à la collaboration entre l'humain et le robot dans le cadre d'applications industrielles. Pour collaborer au mieux, il est nécessaire de maîtriser les capacités d'autonomie et d'interaction du robot à travers quatre axes complémentaires : un premier sur la capacité à analyser l'environnement grâce à des capteurs, par exemple de vision ou de pression, un deuxième sur la coordination sensorimotrice fine, qui nécessite la maitrise des lois de commande, un troisième sur l'analyse et l'interprétation de l'activité humaine, notamment au niveau des gestes, et enfin un dernier sur les modalités de la collaboration humain robot, avec des problématiques de partage des représentations, de partage d'autorité, et plus généralement d'aide à la décision, sans oublier les problématiques d'acceptabilité et d’éthique.

En savoir plus sur l'équipe Auctus Tadaam, Hiepacs et Storm : Optimisation spécifique, architectures et composants matériels

Hiepacs : l'équipe-projet s'intéresse  à l'optimisation des stratégies d'ordonnancement pour les frameworks de DeepLearning comme TensorFlow et PyTorch. L’objectif est à la fois d’augmenter le parallélisme et de limiter la consommation de mémoire. L'équipe développe des algorithmes parallèles efficaces en algèbre linéaire et tensorielle pour des clusters de machines hybrides (CPU+GPU). Ces algorithmes sont appliqués dans le cadre de la classification pour le metamarcoding.

En savoir plus sur l'équipe-projet Hiepacs 

Storm : l’équipe-projet développe des outils et des méthodes pour le caclul haute performance pour permettre une meilleure utilisation des machines parallèles. Storm s’intéresse notamment aux problématiques d'expression du parallélisme, de mise en œuvre et notamment d'ordonnancement des calculs et des communications, d'exécution sur des architectures hétérogènes, mêlant CPU, GPU et accélérateurs.

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Tadaam : l’équipe-projet développe également des outils et des méthodes pour le caclul haute performance pour permettre une meilleure utilisation des machines parallèles. Les outils développés peuvent être utilisés pour l'optimisation des entrées-sorties (stockage et lecture des grandes masse de données pour l'apprentissage) et les communications de ces masses de données dans les supercalculateurs.

En savoir plus sur l'équipe-projet Tadaam Carmen, Monc, Pléiade et Sistm : biologie et santé

Carmen : l'équipe-projet a pour objectif d'améliorer la compréhension et le traitement des pathologies du rythme cardiaque liées au fonctionnement électrique du coeur, à travers le développement de modèles et d'outils de simulation efficaces et précis et l'utilisation des signaux électriques disponibles pour améliorer les diagnostics.  En complément des outils classiques de modélisation et de simulation, Carmen utilise et développe des outils d'IA pour concevoir des modèles réduits pour restreindre l'espace des paramètres et effectuer des simulations en temps réel (ex: utilisation d'un cathéter endocardique lors d'une ablation, ou simulation de la propagation de l'onde électrique), résoudre des problèmes inverses pour la reconstruction et l'interprétation de signaux électriques, par exemple avec des réseaux de neurones ou des techniques d'optimisation, et plus généralement pour incorporer les données expérimentales ou médicales dans nos modèles.

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Monc : l'équipe-projet développe des algorithmes d'intelligence artificielle, dans le cadre de ses recherches sur le cancer, pour aider au diagnostic afin d'améliorer le suivi de la maladie. Ces approches servent à mieux personnaliser les modèles de progression du cancer à partir de populations de patients et au traitement des données médicales. L'équipe s'intéresse également à la robustesse de ces méthodes. 

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Pléiade : l'équipe-projet développe des algorithmes de reconnaissance de forme et d'apprentissage automatique , afin de découvrir des patterns dans la diversité génétique d'organismes et d'en construire des réseaux de fonctions en interdépendance et d'organismes en interaction. Pléiade dérive des modèles de processus cellulaires et écologiques, et construit des cadres logiciels pour des applications en écologie, évolution et biotechnologies.

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Sistm : l'équipe-projet développe et utilise des méthodes d'apprentissage statistique appliquées en santé principalement en immunologie clinique et vaccinologie. A titre illustratif, les objectifs applicatifs sont d'accélérer le développement de vaccins, comprendre et prédire leur effet, optimiser leur administration. Pour cela, l'équipe met en oeuvre des approches d'apprentissage statistique supervisée et non supervisée pour l'analyse de données en grande dimension (multi-omiques) issues de populations de participants à des essais cliniques ou de cohortes observationnelles. Les prédictions et optimisations individuelles font appel à des modèles dynamiques (ODE) populationnel. L'équipe participe également à l'évaluation en population (essais cliniques) des prédictions et approches développées.

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Cardamom : pour l'équipe-projet, spécialiste de la conception de méthodes numériques robustes et efficaces pour la simulation d’écoulements fluides avec des fronts complexes, l'apprentissage constitue l'étape essentielle pour la construction de meta-modeles et de modèles simplifiés permettant de reproduire fiablement des surfaces de réponse lors de la variation de paramètres physiques.

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Memphis : pour l'équipe-projet dont l'objectif est de mettre en œuvre de nouveaux modèles numériques sur les infrastructures de calcul intensif et de les rendre disponibles pour répondre à des besoins industriels réels, la convergence entre modélisation et données est le nouveau horizon de la simulation numérique. Cette nouvelle approche se décline en deux volets : l’apprentissage de l’espace solution d’un problème physique d’une part et d’autre part la conception de modèles de fermeture ad hoc qui combinent des mesures distribuées et des approches de régression non-linéaires. 

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