transport SAnitaire D’urgence optimisé par Intelligence Artificielle, traitement automatique des laNgues naturelles et Deep learning – SADIAND

Le laboratoire commun SADIAND s’inscrit dans un contexte favorable au développement de l’intelligence artificielle avec des volumes de données disponibles de plus en plus conséquents, des algorithmes et des machines toujours plus performants, et une complexité accrue dans la prise de décision du fait d’un environnement incertain et changeant. Son application au sein de la Sécurité Civile, au profit des populations et de leur sauvegarde, est un enjeu majeur.

SADIAND propose d’établir une collaboration pérenne entre FEMTO-ST et la société SAD MARKETING pour développer une nouvelle génération de solutions intelligentes pour le secteur de l’incendie et du secours, avec un double objectif?: la prévision des flux et l’optimisation de la réponse opérationnelle. Il s’agit, in fine, de garantir la continuité du service public de secours.

SADIAND permet de combiner les expertises de SAD MARKETING et de FEMTO-ST.

- SAD MARKETING est une PME française qui travaille depuis maintenant 40 ans sur les marchés français et internationaux. La société accompagne historiquement les grands acteurs du commerce (Carrefour, Décathlon…) sur l’implantation de nouveaux points de vente par la prévision de chiffre d’affaires spatialisée. Depuis 1 an, SAD MARKETING a élargi ses domaines d’intervention au secteur de l’incendie et du secours en déployant une solution d’analyse prédictive pour les SIS. Cette ouverture sur ce nouveau marché est issue d’une collaboration avec FEMTO-ST qui avait initié ce travail de recherche avec le SDIS 25. SAD MARKETING souhaite accélérer sur ce marché par une fiabilisation de ces modèles et par une couverture plus large permettant à terme de couvrir l’ensemble des risques auxquels doivent faire face les acteurs du secours (feux de forêts ou de cultures, accidents de transport, accidents domestiques, etc.).

- L’Institut FEMTO-ST, au travers de son axe transverse, est expert en intelligence artificielle. Les travaux du laboratoire concernent des sujets variés allant par exemple de la prédiction d'anomalies ou de défauts, au contrôle qualité sur des images, à la segmentation d'IRM cardiaques mais également autour du traitement automatique du langage naturel. Le laboratoire a une expertise sur différents types de données : 1D avec des séries temporelles ou du texte ; 2D avec des images ; ou 3D avec un ensemble d'images. Le laboratoire a développé plusieurs projets de collaboration avec des entreprises grâce à des thèses CIFRE. De plus, le laboratoire est impliqué dans plusieurs projets ANR autour des thématiques d'intelligence artificielle.

Les étapes du projet sont les suivantes :

À court terme, l’objectif est d’améliorer les modèles prédictifs existants en apportant de nouvelles variables explicatives issues du traitement automatique du langage naturel. Plusieurs sources de données potentielles ont d’ores et déjà été identifiées, même si ces dernières ne sont pas limitatives?: les bulletins d’alertes météo, le traitement des réseaux sociaux (twitter, Snapchat…).

À moyen terme, l’objectif est d’améliorer la couverture des risques par le traitement d’images satellites. Plusieurs risques pourront être adressés par le traitement d’images, en particulier les feux de forêt ou les feux liés à l’agriculture. Nous souhaitons aussi à moyen terme intégrer les données de mobilités de la population issues des données GPS des applications mobiles ou des opérateurs téléphoniques, les zones plus denses reflétant un risque accru.

À long terme, nous souhaitons travailler sur les algorithmes d’optimisation afin de proposer la réponse opérationnelle la plus adaptée. Les modèles mathématiques seront par ailleurs adaptés à de nouveaux marchés?: l’international, le SMUR des hôpitaux, les ambulanciers privés.