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Publication du programme PAUSE – ANR Ukraine pour l’accueil de scientifiques ukrainiens et ukrainiennes dans des laboratoires français
ChairesIA_2019_2 - Chaires de recherche et d'enseignement en Intelligence Artificielle - vague 2 de l'édition 2019

Vers une intelligence artificielle sûre pour la mobilité – Raimo

Résumé de soumission

Les progrès récents en intelligence artificielle dans le domaine de l'apprentissage statistique en général et celui des réseaux de neurones profonds en particulier, permettent d'envisager l'utilisation de ces technologies dans la conception de véhicules de plus en plus autonomes. Mais avant que ce futur proche ne devienne réalité et que nos routes soient plus sures, avec des algorithmes remplaçant les conducteurs humains, il est nécessaire de savoir attester la qualité des décisions prises.

Le projet de chaire "vers une intelligence artificielle sure pour la mobilité" est une proposition de recherche visant à renforcer une dynamique de recherche locale autour de questions liées aux problèmes de sécurité associés à l’application de l’intelligence artificielle à la mobilité. Pour atteindre cet objectif il s’attachera à poser le problème formellement, à proposer des algorithmes permettant de le résoudre et à démontrer sa faisabilité sur des véhicules autonomes roulant dans des conditions réelles de conduite.

Pour établir des certificats de sécurité, une première idée du projet est de développer la théorie associée en formalisant cette exigence comme un problème d'optimisation multi-objectif/multi-niveau visant à la fois à apprendre le modèle prédictif et à garantir la qualité de cet apprentissage. Ce problème d'optimisation, un programme mixte en nombre binaire, est très complexe et ne passe pas à l'échelle. L'enjeu est donc de travailler sur la formalisation, les relaxations et les algorithmes de résolution. Le but est de construire et entrainer, en un temps raisonnable, des réseaux de neurones profonds dont on peut prouver la robustesse, éventuellement associée à l'explicabilité et l'interprétabilité de ces modèles de type boite noire.

La deuxième voie de recherche du projet consiste à assurer la sécurité des réseaux de neurones profonds dans le cadre de la mobilité par le suivi et la surveillance des processus de décision. Un moyen est la perception multimodale redondante incluant le traitement des données audio et vidéo acquises par différentes modalités incluant la polarimétrie et les questions de fusion associées dans le cadre de l'apprentissage profond. Un autre aspect important est la surveillance des processus de décision en incorporant des mécanismes de détections d'anomalies et de perception aberrante. Le moyen privilégié pour atteindre cet objectif est la formalisation du problème dans le cadre de tests d'hypothèses robustes sur des entrées multi-modales via la théorie du transport optimal pour la découverte de nouveautés.

La troisième partie du projet concerne la mise en œuvre de ces solutions proposées~: tester les solutions proposées dans des conditions réelles de circulation sur de véritables véhicules autonomes avec des passagers. Pour cela, ce projet de chaire s’articule avec le Rouen Autonomous Lab, qui dispose déjà d’une flotte de quatre véhicules autonomes sur site, et le programme PIA3 TIGA « Rouen Normandie Mobilité Intelligente pour Tous – pour un système intégré de mobilité multimodale et décarbonée ».

Le projet de chaire interviendra, au sein de l'INSA Rouen Normandie dans le cadre de Normandie Université, à tous les niveaux de la formation d'ingénieurs et dans la formation par la recherche. A cet égard, il travaillera avec le projet d'école universitaire de recherche (EUR) normande MINMACS dans le domaine de l'IA sure pour la mobilité.

Pour atteindre ces ambitions et faire du Campus du Madrillet en Normandie une référence internationale dans le domaine de l'IA sure pour la mobilité, la chaire bénéficiera d'une équipe de trois professeurs alliant les compétences scientifiques nécessaires, du soutien de l'INSA et de l'université de Rouen Normandie, des laboratoires de recherche locaux et nationaux faisant de l'IA, des ressources du CRIANN, le centre de calcul régional sur site et de l'appui du Rouen Autonomous Lab et de ses quatre véhicules autonomes opérant sur site.

Coordinateur du projet

Monsieur Stéphane Canu (LABORATOIRE D'INFORMATIQUE, DE TRAITEMENT DE L'INFORMATION ET DES SYSTÈMES - EA 4108)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

LITIS LABORATOIRE D'INFORMATIQUE, DE TRAITEMENT DE L'INFORMATION ET DES SYSTÈMES - EA 4108

Aide de l'ANR 599 400 euros
Début et durée du projet scientifique : août 2020 - 48 Mois

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