Les offres de technologie
Entreprises spécialisées dans l'intelligence artificielle, vous êtes à la recherche d’une nouvelle technologie ? Les laboratoires de la recherche publique et leurs valorisateurs vous en proposent :
HypoEEG – laboratoire IRIT – Toulouse INP
IA embarquée pour détecter l’hypovigilance / l’endormissement à partir d’un casque EEG (électro-encéphalogramme) mono-électrode ultra-léger. La sonde EEG peut être facilement intégrée dans des casques existants (par ex. défense, pilotes, …). L’utilisation de l’EEG+IA permet de détecter l’hypovigilance plus précocement que la concurrence. Le projet fait l’objet d’une maturation technique avec objectif création de startup en 2023.
Contact : larrieu@toulouse-tech-transfer.com
DeepEdge – laboratoire IRIT – Université Toulouse 3
L’adoption massive des scanners 3D (LiDAR, etc.) et de la photogrammétrie permet la numérisation du monde (modèles 3D, jumeaux numériques) via l’acquisition de nuages de points. De nombreux secteurs en tirent profit comme l’industrie, le bâtiment ou le génie civil. Cependant la reconstruction de modèles 3D exploitables reste une tâche complexe et couteuse, en particulier pour les grands nuages de points. L’équipe STORM de l’IRIT a développé DeepEdge, une librairie logicielle d’IA améliorant très significativement la détection d’arêtes dans les chaines de traitement de nuages de points. Deux autres librairies de l’équipe, OpenGR et Ponca, apportent également des gains de performance notables dans cette chaine. La demande d’une chaine optimisée a été confirmée par les industriels, qui ont également souligné l’enjeu de la facilité d’intégration avec les systèmes existants, souvent hétérogènes. Le projet fait l’objet d’une maturation technique avec objectif création de startup en 2023.
Contact : larrieu@toulouse-tech-transfer.com
Xplanium – ANITI (Institut d’Intelligence Artificielle de Toulouse)
L’incroyable performance des algorithmes de « machine learning » a un prix : la logique de décision est en général inaccessible, ce qui freine leur usage sur des applications à fort enjeu (santé, banque, assurance, …). L’équipe de recherche ANITI de Joao Marques Silva, de renommée internationale, développe un nouveau champ de recherche qui utilise des méthodes logiques pour expliquer les décisions de ces algorithmes. Un premier résultat important a été obtenu qui permet, pour certains modèles IA, d’aboutir à des explications beaucoup plus concises que l’état de l’art, et de plus validées formellement. Par exemple, une IA d’assistance au diagnostic médical sera plus pertinente et mieux acceptée par le médecin qui l’utilise. Le projet fait l’objet d’une maturation technique avec objectif création de startup en 2023.
Contact : lelasseux@toulouse-tech-transfer.com
Pixfruit® - Prévisions de récolte de fruits tropicaux
Avec Pixfruit®, bénéficiez d’une double expertise pour créer des solutions numériques ciblées autour de la prévision de récolte de produits tropicaux, ou encore la détermination de calibres. Basée sur l’acquisition, la gestion, et le partage de données de production auprès des parties-prenantes des filières, les outils d’aide à la décision ainsi développés facilitent la prise de décision et permettent d’affiner les statistiques à différentes échelles.
Contact : sofia.carmeni@cirad.fr
SoYield® - Estimation de rendements de mangues
SoYield est un outil d’aide à la décision (OAD) qui permet d’estimer le rendement des manguiers, à l’échelle du verger et à l’échelle d’un territoire et répond ainsi aux besoins du producteur et des acteurs de la filière jusqu’aux services d’appui aux politiques publiques. SoYield est un outil d’aide à la décision qui prend la forme d’une application mobile et d’une application web. L’application mobile va servir aux producteurs de mangue ou aux pisteurs pour aller sur le terrain, échantillonner leurs parcelles avec des photos de leur verger et estimer le rendement. Une application Web ou des services API sont en cours d’étude pour consolider toutes les données de rendement générées par l’ensemble des utilisateurs pour créer un système d’information géographique multi-sources et multi-échelles.
Contact : sofia.carmeni@cirad.fr
RECOGNITION OF MANUSCRIPTED SYMBOLS AND WRITING
The technology is a set of engines and development environment allowing the evolutionary recognition of handwritten symbols traced on tactile devices (tablets, telephones, tables surfaces, touch screens). Based on first-order Takagi-Sugeno fuzzy inference-based systems, it allows on-the-fly learning of any type of symbols with high efficiency, without the use of pre-learning lists. calibration of the user graph) In general terms, the system makes it possible to implement a completely new way of designing a control interface between a user and the machine by replacing the classic menus inherent to the use of a keyboard and a mouse, by setting place of gestural commands much more intuitive on tactile supports.
Contact : ludovic.trellu@ouest-valorisation.fr
MÉTHODE COMPLÈTE POUR DÉVELOPPER DES SYSTÈMES DE RECONNAISSANCE AUTOMATIQUE DE DOCUMENTS
L'innovation consiste en une méthode complète pour développer des systèmes de reconnaissances d’images de documents. Elle est basée sur un langage de programmation, le langage EPF, qui permet de décrire le contenu graphique, logique et sémantique d’un type de document. Cette description se base sur différents indices visuels : perceptions de l’images à plusieurs résolutions, lignes de texte, résultats d’OCR, filets… En fonction des besoins, la description d’un document peut prévoir de reconnaitre la structure complète de la page, d’extraire des champs précis, ou d’appeler des reconnaisseurs d’écriture sur des blocs de texte identifiés. A partir de cette description, l’analyseur de document est automatiquement généré par une phase de compilation. La méthode a pu être appliquée dans des contextes variés : partitions musicales, registres militaires anciens, pages de presse, documents d’archives, courriers manuscrits, flux de documents hétérogènes (factures, prospectus, formulaires, courriers)… La méthode a été validée à large échelle, sur plus de 700 000 pages de documents.
Contact : ludovic.trellu@ouest-valorisation.fr
SOLUTION D’ANALYSE PRÉDICTIVE DE DONNÉES
Cette plateforme logicielle se présente comme une solution générale d’analyse prédictive permettant de traiter des systèmes complexes à partir des réseaux bayésiens. Le caractère innovant est que la plateforme propose une solution générale allant de méthode de construction de réseaux bayésiens à partir de données simples, à la proposition d'outils de modélisation et de manipulation de réseaux bayésiens relationnels, et leur construction à partir de bases de données relationnelles. Cet ensemble de caractéristiques permet d'obtenir une boite à outil riche qui tire parti du pouvoir avancé de modélisation des réseaux bayésiens, modèles généraux pouvant répondre à de nombreuses questions, et même à partir d'observations incomplètes, à la différence des approches prédictives statistiques classiques dédiées à la prédiction d'une unique tâche, avec un ensemble de variables d'entrées complétement observées. L'autre particularité innovante réside dans le fait que les réseaux bayésiens relationnels s'appuient sur le formalisme très répandu dans l'industrie des bases de données relationnelles. Construire un modèle prédictif classique à partir de telles bases de données revient généralement à perdre tout ou partie de l'information relationnelle. La construction d'un réseau bayésien relationnel va quant à lui utiliser cette information à sa juste valeur.
Contact : pierre.valmier@ouest-valorisation.fr
Diagnostic et documentation de lésion gastriques par cartographies 2D
Ce projet propose le développement d’un logiciel de cartographie 2D temps réel pour guider l’acquisition et pour favoriser un diagnostic de lésions inflammatoires chroniques afin d’anticiper les cancers de l’estomac aussi bien dans les parties basses (antre pylorique) que les parties hautes (cardia). Un logiciel de mosaïquage 3D permettra de cartographier différents organes (estomac, vessie, peau) dans différentes modalités (lumière blanche, fluorescence ou vert/bleu). De plus, le logiciel embarquera des modèles d’IA permettant de détecter automatiquement les lésions et tumeurs identifiés, mesurer et sélectionner les images de meilleures qualités et améliorer numériquement les images de basse qualité (zoom).
Contact : sebastien.gerin@sayens.fr
Extra-Cam : Extended Dynamic Range Camera
Le projet ExTra-Cam adopte une approche conjointe matérielle et logicielle pour le développement d’une caméra HDR performante. Sur le plan matériel, elle repose sur l’intégration au sein de la caméra de plusieurs capteurs d’images standard à bas coût et d’un processeur GPU embarqué dédié au traitement temps réel des images. L’utilisation de plusieurs capteurs permet de réaliser l’acquisition simultanée de plusieurs vues de la scène avec des temps d’expositions différents, s’affranchissant ainsi de la majorité des artefacts dus aux objets en mouvement. Pour cela, l’utilisation d’algorithmes à base de Deep Learning en temps réel sera un plus pour éliminer efficacement ces artefacts.
Contact : sebastien.gerin@sayens.fr
Les OFFREs DE COMPéTENCE et plateforme
Besoin d’une nouvelle compétence pour innover ? Découvrez ce que vous proposent les laboratoires de la recherche publique :
Le Centre d’Expertise et de Transfert Universitaire ILIAD3
L’ensemble des compétences d’ILIAD3 regroupent :
- Revue et études d’algorithmes d’IA de l’état de l’art,
- Traitement et analyse d’images (Reconnaissance, Classification, Segmentation)
- Numérisation 3D et traitements de nuages de points (Laser-grammétrie, Photo-grammétrie)
- Visualisation de données (Nuages de points, maillages, Tableaux de bord interactifs)
- Développements logiciels (POC, Prototypes fonctionnels, Cloud, Webservices, API, Embarqué/Mobile)
- Conseils et Formations sur demande (Vision, Réalité Augmentée, Outils de médiation ou formation professionnelle)
Contact : barthelemy.serres@univ-tours.fr ou gilles.venturin@univ-tours.fr
Laboratoire des sciences du numérique à Nantes (LS2N)
Le LS2N est composé de 22 équipes de recherche, réparties en cinq pôles thématiques (Pôle Conception et Conduite de Systèmes ; Pole Robotique, Procédés, Calcul ; Pole Science des Données et de la Décision ; Pole Signaux, Images, Ergonomie et Langues ; Pole Science du Logiciel et des Systèmes Distribués) et 6 thèmes transverses (Industrie et Entreprise du futur ; Gestion de l'énergie et maîtrise des impacts environnementaux ; Sciences du vivant ; Véhicules et mobilité ; Culture numérique ; Technologie numérique pour l’éducation ouverte), le laboratoire veut être un acteur de l'innovation valorisant ces objets avec les partenaires de son environnement.
Laboratoire d'Étude et de Recherche en Informatique d'Angers (LERIA)
Le laboratoire d’étude et de recherche en informatique d’Angers (LERIA) est une unité de recherche de l’Université d’Angers. Situé sur le campus de l’UFR Sciences, le LERIA mène des recherches de nature fondamentale et appliquée dans deux domaines connexes de l’informatique : l’intelligence artificielle et l’optimisation combinatoire (livret descriptif). Les activités sont regroupées et organisées en trois thèmes :
- Apprentissage artificiel et représentation des connaissances (ARC) ;
- Raisonnement dans l’incertain et contraintes (RIC) ;
- Métaheuristiques et optimisation combinatoire (MOC).
Laboratoire de sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC)
Le projet scientifique du Lab-STICC peut se résumer dans le titre : « des capteurs à la connaissance : communiquer et décider » L'organisation en trois pôles permet de décliner de façon concrète l'objectif de mise en relation des personnes et des dispositifs de communication
- Le pôle MOM développe sa recherche sur les matériaux, les capteurs et les antennes hyperfréquences,
- Le pôle CACS met en synergie son expertise multiple sur la conception de systèmes, l'articulation algorithmique/architecture, les méthodes nouvelles liées à l'optimisation de systèmes multicapteurs et enfin l'usage de méthodes mathématiques avancées pour répondre aux contraintes de la « discrétisation ».
- Le pôle CID assure la complémentarité des méthodes liées à la décision collaborative dans l'exploitation de l'information issue des systèmes de capteurs les plus variés. Les télécommunications sont le principal domaine d'application du Laboratoire, avec la Mer, l'Environnement, la Défense et certaines activités spécifiques liées au domaine de la Santé (Ondes, Autonomie)
Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (IRISA)
L'IRISA (Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires), créée en 1975, est une unité mixte de recherche (UMR) en informatique, automatique, traitement du signal et des images et en robotique. Sur la conjonction de ces thématiques, l'IRISA se positionne comme le grand laboratoire de recherche en Bretagne avec une présence affirmée sur les campus de Rennes, Vannes, Lannion et Brest. 7 départements (Systèmes large échelle / Réseaux, télécommunication et services / Architecture / Langage et génie logiciel / Signaux et images numériques, robotique / Média et interactions / Gestion des données et de la connaissance) explorent les sciences du numérique au service de la santé, l'environnement, les transports, le multimédia, l'industrie...L'IRISA est aujourd'hui l'un des tout premiers pôles de recherche français dans les sciences du numérique. Parmi ses axes forts on trouve le traitement des images, les systèmes large échelle, la sécurité des systèmes, la bio-informatique, les nouvelles architectures matérielles et logicielles (pour manycores et Cloud computing) ou encore la réalité virtuelle.
Plateforme : GRID 5000 Rennes
Grid'5000 Rennes est une infrastructure de recherche pour l'expérimentation des systèmes informatiques, notamment dans les domaines du Cloud Computing, du calcul haute performance, de l’intelligence artificielle et du Big Data. Son principal objectif est de proposer une plate-forme de Cloud pour réaliser des expériences, en mettant à disposition de ses utilisateurs des ressources matérielles conséquentes et variées, entièrement réservables, reconfigurables et instrumentées.
Plateforme : Centre Européen de Réalité Virtuelle
Le CERV est une plateforme de l’ENIB qui contribue à la structuration de la recherche au niveau national dans les domaines de la réalité virtuelle et de l'intelligence artificielle grâce à son approche pluridisciplinaire. Informatique, Mathématiques, Psychologie, Sciences de l’éducation, ce sont tout autant de domaines qui sont représentés au sein du CERV.
IRMAR
L'Institut est un laboratoire généraliste en mathématiques organisé autour de 3 axes de recherche : l'aléatoire (probabilités, processus stochastiques, statistique, systèmes dynamiques), l'analyse (des équations aux dérivées partielles, numérique, mécanique) et la géométrie (algébrique, analytique, calcul formel et cryptographie).
LA SUCCESS STORY DU MOIS
M4CAST -Multiphysics Modelling, Machine learning and Model-based Control in Accelerator Sciences and Technologies
La disponibilité et la qualité des faisceaux de particules chargées sont des problèmes que partagent tous les accélérateurs internationaux. Il s’agit en effet de machines complexes mettant en œuvre un grand nombre de paramètres distribués à travers différents systèmes comme les sources d’ions, les aimants, les cavités accélératrices ou encore le système radio-fréquence et la cryogénie pour les accélérateurs supraconducteurs. Ces différents systèmes s’appuient sur des diagnostics spécifiques et sur des experts métiers pour délivrer le faisceau requis aux utilisateurs. L’optimisation automatique à base d’apprentissage profond a été expérimentée dans plusieurs laboratoires européens comme le CERN ou GSI [1] mais est aujourd’hui limitée à des applications spécifiques. La mise en place d’une plateforme commune d’optimisation, dans la continuité du toolkit développé au CERN [2] permettrait d’effectuer un pas important dans la généralisation des méthodes d’apprentissage. Cet outil nécessiterait néanmoins d’être lié à un jumeau numérique temps réel spécifique. Il est proposé d’étudier et de générer de tels jumeaux numériques en utilisant des réseaux génératifs intelligents (GAN). Les modèles étudiés et générés pour différents projets seraient adaptés à la même interface d’optimisation. Ces activités s'inscrivent dans la continuité de précédents travaux pour l’optimisation des LINAC à fortes puissances (de type ADS) [3]. Ils s'étendent aussi à l'accélération laser-plasma.
Cette édition spéciale ne satisfait pas tout vos besoins en technologies et compétences ? Découvrez nos services de mise en relation Click & Co-lab et Meet & Co-lab.