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Projet Descartes, l’IA au chevet de la ville du future

Derrière ce nom très français se cache un des plus grands projets collaboratifs à l’international porté par le CNRS, avec un budget de 35 M€ sur 5 années, et piloté par un Professeur d’Universités d’Arts et Métiers (Francisco Chinesta, professeur au PIMM – UMR 8006 – www.pimm.artsetmetiers.fr ) : le « Program on Intelligent Modelling for Decision-making in Critical Urban Systems », dédié à l’Intelligence Artificielle hybride.

Le projet et l’innovation

L’objectif principal du programme DesCartes est de répondre aux besoins de Singapour pour mettre en œuvre sa politique de ville intelligente d’ici 2030. L’objectif est de coopérer avec des chercheurs singapouriens pour développer une plateforme logicielle capable d’aider à mieux gérer, en temps réel, les futures « Smart Cities » grâce à l’intelligence artificielle.

Le projet va cibler à la création de nouvelles techniques d’intelligence artificielle informée ou augmentée par la physique, et intégrant l’humain, et de prouver que ces outils sont capables d’apporter une grande valeur ajoutée dans l’optimisation de l’exploitation du réseau, le développement de la maintenance prédictive d’infrastructures industrielles ou de génie civil à grande échelle, la mobilité, en particulier des drones urbains dans le futur. Si de nombreuses entreprises y participent déjà (Thales, ESI Group, EDF, Aria Technologies, CETIM …), d’autres industriels rejoindront ce réseau de partenaires d’ici peu.

Le défis à relever

DesCartes permettra de développer une approche d’intelligence artificielle hybride, reliant l’intelligence artificielle à des modèles basés sur la connaissance (physique, ingénierie) pour parvenir à une prise de décision en temps réel « centrée sur les personnes » et « en harmonie avec la société ». Tous ces éléments répondent aux situations complexes liées aux systèmes urbains critiques dans le contexte du « Smart Nation » de Singapour. Dans les systèmes de systèmes complexes la variabilité, l’incertitude et la finesse des modélisations excitantes, incluant la difficulté de modéliser le comportement individuel et collectif de l’humain, représentent des limites aux prédictions faites à partir des modèles à l’issue de la physique. Cependant, dans ces systèmes de grande taille, les données ne peuvent atteindre le niveau (en qualité et quantité) requise, et en conséquence l’intelligence artificielle basée exclusivement sur la donnée se montrera elle aussi inefficace dans un bon nombre de situations.

C’est ici qu’une alliance entre les sciences de l’ingénierie et l’intelligence artificielle, permette de faire avec précision et rapidité, permettant de traiter, entre plein d’autres applications, d’optimiser l’offre à la demande d’énergie, des solutions pour fluidifier la circulation de drones-taxi ou de drones de livraison, ou encore développer une maintenance prédictive intelligente appliquée aux outils industriels. Des systèmes implantés en milieu urbain pourront analyser les données sur l’utilisation des services par la population puis prendre des décisions d’optimisation.

 

Ces outils seront développés au sein du programme de recherche par une trentaine de doctorants et une cinquantaine de post-docs en plus des 80 enseignants-chercheurs et chercheurs Singapouriens et Français dont une partie sera basé à Singapour grâce à des séjours longue-durée financés par le programme.

Le partenariat

Le Campus for Research Excellence and Technological Entreprise (CREATE) a été créé il y a une dizaine d’année par la National Research Foundation et rejoint par le CNRS en mai 2019, qui partage le campus avec huit universités très renommées telles que Berkeley, MIT, Cambride, ETH, …  Il s’agit de leur première filiale ouverte à l’étranger, permettant à l’organisation de développer des programmes de recherche internationaux de très grande envergure. Ce centre de recherche international basé à Singapour accueillera l’arrivée du programme DesCartes, sélectionné par le gouvernement singapourien. Ce programme, porté par le CNRS et par 16 universités et Grandes Ecoles (françaises et singapourienne) est piloté par un enseignant chercheur d’Arts et Métiers, et dont le comité scientifique est présidé par Cédric Villani (récipiendaire de la médaille Fields en 2010 et député à l’Assemblée Générale), a été proposé à la National Research Foundation (NFR), et met en avant à travers des chercheurs participants les instituts Carnot à l’international (ARTS, CETIM…)

Les deux pays ont récemment commencé à établir un partenariat solide autour de la recherche en intelligence artificielle, en se concentrant sur quatre domaines de recherche : les données et leurs applications, l’IA vérifiable et explicable, le traitement du langage naturel, l’interaction entre l’IA et l’interaction homme-machine et les jumeaux numerique.

Il s’agit là de conjuguer les fortes expertises des deux pays. Le consortium singapourien est internationalement reconnu dans le domaine des villes intelligentes et des disciplines fondamentales de l’intelligence artificielle. Quant au consortium français, il est mondialement reconnu dans le domaine des technologies d’hybridation de l’IA et de l’ingénierie, ainsi que dans le domaine des sciences humaines et sociales, qui seront déterminantes pour placer le citoyen au centre des enjeux du programme.

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Un projet ?

Le laboratoire LISPEN décroche un projet ANR Jeune Chercheur, porté par Arnaud Polette, enseignant-chercheur sur le campus Arts et Métiers d’Aix-en-Provence. Le projet GENERAT3D vise à générer automatiquement des données multimodales d’assemblages de pièces mécaniques pour l’apprentissage machine en rétro-conception de produits. 

L’objectif de GENERAT3D est de développer des méthodes de génération automatique de grands volumes de données pour alimenter des méthodes d’apprentissage machine pour la rétro-conception de pièces et d’assemblages mécaniques. 

Des méthodes de génération de données artificielles pour l’apprentissage machine 

Récolter et labelliser des données pour l’apprentissage machine est un travail qui peut s’avérer chronophage, tout particulièrement dans le contexte multimodal de la rétro-conception de produits où il est nécessaire d’avoir une labellisation par pièce et par assemblage dans plusieurs types de représentations 2D et 3D. Pour cela des méthodes d’augmentation de données CAO, de génération d’images photo-réalistes, de nuages de points « tels que scannés », ainsi que de cartes de profondeurs seront développées. Des cas d’études utilisant ces données seront développés lors du projet afin d’illustrer leurs exploitations. 

Impacts et retombées prévus pour l’Industrie du Futur 

La mise à disposition de ces méthodes de génération de grands volumes de données (ainsi que de jeux de données déjà générés) permettra en premier lieu la mise en place de nouvelles méthodes de rétro-conception de produits telles que l’aide à la rétro-conception ou l’automatisation de la rétro-conception. 

À plus long terme, ces méthodes seront également profitables à d’autres applications en lien avec l’ingénierie des systèmes dans un contexte d’Industrie du Futur où l’apprentissage machine permet aujourd’hui de lever de nouveaux verrous scientifiques, telles que la conception de produits, le fonctionnement en temps réel des jumeaux numériques, la détection d

 

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