Les partenaires du programme Confiance.ai ont souhaité associer la communauté de recherche académique, en complément des laboratoires et instituts déjà présents en leur sein (Inria, CEA, IRT Saint-Exupéry, IRT SystemX), à la résolution de ses défis scientifiques et technologiques. Pour cela, un appel à manifestation d’intérêt a été publié fin 2020 à destination des laboratoires académiques. L’AMI a reçu 31 réponses émanant de l’ensemble du territoire, avec une forte mobilisation des deux écosystèmes « cœur » du programme : Paris-Saclay et Toulouse.

A la suite d’une évaluation des réponses conduite par le groupe de travail « animation scientifique » du programme Confiance.ai et d’une période de co-construction avec les proposants, le comité de pilotage a sélectionné une douzaine de sujets qui représentent un investissement de l’ordre de trois millions d’euros, une dizaine de thèses de doctorat et une demie-douzaine de séjours post-doctoraux au sein de l’IRT SystemX, pour le compte du partenariat.

Les travaux, dont la liste actuelle est donnée ci-dessous, sont de trois natures :

  • des contributions scientifiques ponctuelles : études ponctuelles d’état de l’art, d’analyse ou de mise en œuvre de travaux de recherche existants
  • la montée en maturité de travaux scientifiques (travaux de recherche plus appliquée à partir de résultats déjà obtenus par les laboratoires) ;
  • la résolution d’un verrou scientifique amont (apporter des réponses aux défis identifiés par le programme), le plus souvent sous la forme d’une thèse de doctorat.

D’après Frédéric Jurie (Safran) responsable du groupe de travail « animation scientifique » du programme Confiance.ai, « ces contributions élargiront le spectre de nos recherches et complèteront naturellement celles qui se font déjà dans Confiance.ai ». Bertrand Braunschweig, coordonnateur scientifique du programme, déclare : « avec cet appel à manifestation d’intérêt nous avons réussi à mobiliser une communauté académique de très bon niveau dont la présence à nos côtés sera particulièrement importante au vu des nombreux défis scientifiques auxquels s’attaque le programme ». Patrice Aknin, directeur scientifique de l’IRT SystemX, conclut « le positionnement de doctorants et post-doctorants au sein de SystemX dynamise le programme en amenant de nouvelles compétences, tout en articulant sur la durée les attentes des industriels avec le tissu académique ».

Découvrez les sujets retenus :

Laboratoire(s)

Porteur(s)

Titre

ANITI

Jean-Michel Loubes et Joao

Marques-Silva

Robustesse par l’équité
CRIL – Université d’Artois Pierre Marquis Explications intelligibles
CRISTAL – CNRS Mihaly Petreczky IA fiable pour les systèmes cyber-physiques à l’aide de la théorie de la commande
CRISTAL – Université de Lille Smaïl Niar et El-ghazali Talbi Intégration des composants IA dans les systèmes embarqués très fortement contraints
Inria KAIROS Dumitru Potop-Butucaru Réconcilier apprentissage et temps réel critique dans la spécification et l’implantation sûres et efficaces de systèmes temps-réel haute-performances
IRIT – Université de Toulouse Thomas Carle Analyse de la synchronisation des applications NN accélérées sur GPU à l’aide d’interprétation abstraite
LIP6 – Sorbonne Université Sylvain Lamprier Lissage aléatoire des réseaux de neurones en apprentissage par renforcement
LITEM – Medial Lab Christine Balagué et Dominique Cardon Plateforme d’autopsie de l’IA
LITIS – Insa Rouen Stéphane Canu Développement d’un solveur MIP efficace pour la mesure de robustesse et l’entrainement de réseaux de neurones profonds
ONERA Stéphane Herbin Génération d’adversaires réalistes, pour l’apprentissage
ONERA Stéphane Herbin Apprentissage automatique avec des cas pathologiques (corner cases)
U2IS – ENSTA Paris Goran Frehse et David Filliat Supervision utilisant des distributions de probabilité basées sur des modèles

 

 

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