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L’intelligence artificielle au service des entreprises chez EURECOM

Sous la houlette de Pietro Michiardi, chef du département Data Science, les équipes de recherche planchent sur des problématiques concrètes soumises par les entreprises autour de l’apprentissage automatique.

Faut-il avoir peur de l’intelligence artificielle ? Surtout pas à en croire Pietro Michiardi, chef du département Data Science d'EURECOM, « l’intelligence artificielle n’a pas vocation à évincer l’être humain mais à lui rendre la vie meilleure". Spécialiste des systèmes distribués, cet ancien étudiant d’EURECOM  (promotion 1999), devenu professeur, a longtemps travaillé sur le stockage, le mouvement et l’analyse des données. Des données considérées aujourd’hui comme le carburant indispensable au développement de l’IA. Aussi, quand Pietro Michiardi a pris la tête du nouveau département Data Science, à sa création en 2016, il a tout naturellement mis l’IA et l’apprentissage automatique au cœur des recherches menées par l’équipe composée de sept professeurs, une trentaine de doctorants et 4 post-doctorants.

« Textes, images, sons etc. tout est donnée aujourd’hui mais pour en tirer de la valeur, il faut au préalable qualifier ces données et donc détecter les anomalies comme on le fait sur les réseaux sociaux avec les fake news. Pour cela on va utiliser des algorithmes afin de minimiser les risques d’erreurs et créer des référentiels qui vont permettre ensuite de développer l’apprentissage automatique » explique Pietro.

Des applications innombrables

Pour quelles applications ? Tous les secteurs sont concernés des transports aux sciences de la vie ou encore le tourisme pour n’en citer que quelques-uns. « Rattacher nos travaux de recherche au développement de nouveaux produits et services est essentiel dans notre démarche, c’est dans l’ADN même d’EURECOM qui multiplie pour cela les partenariats avec les entreprises » insiste le chef du département Data Science. Ainsi, plusieurs projets sont en cours avec Amadeus pour construire, à partir du traitement de données liées aux besoins ou aux comportements du voyageur, des modèles prédictifs qui vont permettre de lui proposer, par exemple, des packages ciblés associant plusieurs services liés à ses déplacements comme l’hébergement et une offre loisirs etc.

Des projets sont aussi développés en partenariat avec SAP (logiciels de gestion) pour optimiser le support client et développer la maintenance prédictive. Avec l’assureur AXA, les travaux concernent la quantification du risque à partir d’un travail de modélisation qui pourra porter sur des données liées au climat ou encore aux  sciences de la vie pour mieux anticiper les conséquences d’évènements météorologiques ou de l’évolution de certaines maladies.

Pour une intelligence artificielle efficace

Pour développer ces projets faisant appel à l’IA, les équipes d’EURECOM partagent une même démarche. Dans une première étape, les chercheurs s’emploient à « généraliser le concept » en mettant au point une méthodologie, qui grâce à des algorithmes, va intégrer un facteur d’incertitude, indissociable de tout apprentissage automatique afin pouvoir « s’adapter à un environnement  incongru ». Deuxième impératif, il faut rattacher les travaux de recherches à des problématiques concrètes rencontrées par les industriels et les entreprises et leur apporter des solutions. Reste enfin à veiller à l’efficacité des algorithmes pour rendre  l’intelligence artificielle moins gourmande en énergie et en ressources.

« On a parlé de victoire de l’ordinateur sur l’homme lorsque pour la première fois dans une partie de jeu de go la machine a gagné. Etait-ce vraiment le cas ? » interroge Pietro, «le joueur était seul avec sa tasse de café, en face Google avait mobilisé plus de 150 ingénieurs et une puissance de calcul colossale, une victoire peut être mais à quel prix ? ». 

Christiane NAVAS


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