March 2022 – trail-rebuild

March 11, 2022

Dialogues entre chercheurs & entrepreneurs sur les Grands Défis (GD) de l’IA

Lien pour participer à l’événement en ligne le 16 mars de 9h à 12h

GD1 : Méthodes de modélisation hybrides vers une ingénierie augmentée : Le cas d'utilisation de la fabrication additive assistée par l'IA

Robert ‘Bob’ David (Technord) et Caroline Sainvute (Cenaero) abordent les méthodes de modélisation hybrides pour les produits/processus industriels combinant la physique/connaissance et l’apprentissage automatique pour développer des modèles plus fiables et explicables notamment dans les processus de production utilisant la fabrication additive.

GD2 : Prévision, gestion et optimisation de l'énergie basées sur l'apprentissage automatique en vue d'un meilleur processus de décision en matière d'énergie

Fabien Francis (Micropole) et Caroline Sainvitu échangent sur la performance énergétique des bâtiments à grande échelle afin d’aider les parties prenantes à prendre de meilleures décisions en matière d’amélioration de l’efficacité énergétique.

GD3 : Intelligence artificielle à spectre complet préservant la vie privée

Karim El Khoury (UCLouvain) et Xavier Lessage (Cetic) nous éclairent sur les approches où les utilisateurs d’intelligence artificielle, les fournisseurs de solutions et les autres parties prenantes gardent sous contrôle la confidentialité de leurs données, informations et connaissances.

GD5 : Apprentissage automatique faiblement supervisé, vers une IA plus générale

Olivier Deroo (Acapela) et Jean-Yves Parfait (Multitel) abordent des solutions d’IA qui réduisent radicalement le besoin d’énormes quantités de données étiquetées et démontrent de fortes capacités de généralisation.

GD6 : Une IA digne de confiance pour les systèmes critiques

Eric Callut (Deltatec) et Emmanuel Jean (Multitel) nous expliquent comment concevoir une IA digne de confiance et de réduire ainsi les obstacles pour les entreprises wallonnes désireuses de déployer des solutions d’IA dans des secteurs réglementés.

GD7 : Interactions avec l'IA de pointe pour atteindre le zéro-défaut, le zéro-accident et le zéro-épuisement dans un environnement de production

Grégory Reichling (Cilyx) et Thierry Coutelier (Sirris) abordent la façon de construire des méthodologies d’IA adaptées qui permettent des interactions entre des machines industrielles et/ou des robots avec un opérateur humain afin de l’assister dans l’exécution de ses tâches.

GD8 : Utiliser des solutions d'IA avancées pour obtenir un produit de qualité constante tout au long du cycle de développement et de fabrication d'un produit.

Baptiste Fosséprez (Pepite) et Thierry Coutelier (Sirris) échangent sur les systèmes avancés d’aide à la décision pour guider les ingénieurs et les opérateurs tout au long du cycle de conception et de fabrication afin d’obtenir rapidement une production répondant à des normes de qualité élevées.

March 3, 2022

Pour résoudre les nombreux problèmes de la société, les technologies d’intelligence artificielle doivent être de grande qualité et être mises au point et utilisées de manière à gagner la confiance des citoyens

Spécialiste en traitement du signal et en apprentissage automatique, Emmanuel Jean est chercheur au sein du groupe AI de Multitel. Ses centres d’intérêts sont l’analyse de données et le Deep learning. Ses travaux de recherche actuels se concentrent sur le développement d’une Intelligence Artificielle digne de confiance.

Dans VIADUCT, ses travaux portent sur une nouvelle interface homme/machine multimodale, adaptative et centrée sur la parole dans les voitures semi-autonomes. Les nouveaux systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) étant peu utilisés par manque de confiance, un assistant vocal est développé afin de rassurer le conducteur en lui fournissant les informations nécessaires à son utilisation. Il dirige égalemant le groupe de travail consacré à ‘une intelligence artificielle digne de confiance pour les systèmes critiques’ du projet ARIAC.

L’industrialisation de l’IA est un enjeu crucial de compétitivité industrielle et économique. Or les systèmes basés sur l’IA sont de plus en plus complexes et apparaissent comme des boîtes noires, ce qui crée de la méfiance et freine l’adoption de ses nouvelles technologies,notamment dans des secteurs sensibles comme l’aéronautique, le spatial ou la médecine. Afin de rendre les systèmes basés sur l’IA digne de confiance, il est nécessaire de développer des outils et méthodes permettant d’industrialiser une IA certifiée reposant sur des principes d’explicabilité, de robustesse et de conformité à l’éthique et aux cadres légaux et régulatoires.

March 1, 2022

Vers une intelligence artificielle garantissant la confidentialité des données dans les syste

Jean-François Toubeau est chercheur FNRS post-doctorant à l’Université de Mons.

Désireux de tirer parti de l’intelligence artificielle afin d’améliorer l’exploitation des systèmes énergétiques, sa recherche est à l’intersection du Machine Learning et de l’optimisation en environnement incertain.

Ses travaux de recherche actuels se concentrent sur le développementde nouveaux algorithmes de Machine Learning collaboratif capable de préserver la confidentialité des données.

Pour ce faire, l’apprentissage fédéré (Federated Learning) est utilisé pour garantir que les données locales ne soient pas échangées lors de la phase d’entrainement. Ensuite, la méthodologie est enrichie via l’utilisation de confidentialité différentielle (Differential Privacy), qui consiste à injecter du bruit pour réduire le risque que le modèle puisse révéler les données brutes.

Ce projet, développé en collaboration avec le professeur Yi Wang (The University of Hong Kong), a reçu le prix IIF-SAS (10 000 $) décerné chaque année par l’International Institute of Forecasters.

Le succès de notre transition énergétique repose principalement sur la bonne coordination entre les acteurs du système qui doivent s’associer pour extraire le plein potentiel de leurs ressources.

En mutualisant les données personnelles dans une procédure de Machine Learning qui garantit la confidentialité des informations privées, on améliore non seulement la performance des outils de prédictions et de décisions, mais également la satisfaction et l’engagement de tous les acteurs.

Il s’agit d’une étape essentielle vers une meilleure gestion des systèmes énergétiques modernes, ce qui permet de réduire la facture d’énergie, tout en améliorant la sécurité d’approvisionnement.

Pour en savoir d’avantage sur ses travaux, consultez ResearchGate