Projection du film The Thinking Game et table ronde autour de l’intelligence artificielle avec le département télécommunications, le département informatique de l’INSA Lyon, le laboratoire CITI et Pioche mag !

Ce film raconte la création de l’un des laboratoires d’Intelligence Artificielle les plus importants au monde. Ce même laboratoire dans lequel Demis Hassabis et son équipe cherchent à résoudre l’énigme de l’intelligence artificielle générale (AGI). Cinq ans de tournage pour capturer le moment où Hassabis et son équipe créent AlphaFold, un programme qui a résolu un grand défi en biologie. AlphaFold permet d’accélérer le développement de nouveaux médicaments et ouvre la voie à certains progrès scientifiques. The Thinking Game montre l’exaltation autour de percées scientifiques comme AlphaFold, la déception quand une équipe scientifique essuie des revers et la recherche perpétuelle de connaissance.

Ce film invite les spectateurs à assister à l’une des aventures scientifiques les plus importantes de notre époque, explorant le potentiel de l’Intelligence Artificielle Générale pour remodeler notre monde.

Soirée de débat et de dialogue avec Frédéric Le Mouël, directeur du laboratoire CITI et plusieurs acteurs du monde industriel et de la recherche et Pioche! Mag

Durée du film 1h25 et durée totale de la soirée 2h15

Réalisateur : Greg Kohs - Producteur : Gary Krieg - Directeur de la photographie : - Monteur : Steven Sander - Bande originale : Dan Deacon - Producteur exécutif : Tom Dore, Jonathan Fildes - Co-production : Greg Kohs

Événement porté dans le cadre du FASSIL, Festival Arts Sciences et Sociétés de l'INSA Lyon.

Conférence dans le cadre de la fête de la science 2024.

Intervenants : Marian Scuturici et Pierre Faure-Giovagnoli

L'objectif de cette conférence est de présenter l'utilisation des modèles d'intelligence artificielle pour améliorer le rendement des turbines d'une centrale hydro-électrique.

Cet événement biannuel depuis 1984 est l'occasion de promouvoir des travaux, des bonnes pratiques, et de réfléchir et échanger sur des problématiques et solutions, d'apprendre et de partager.

Ces trois journées s'adressent aux enseignants, chercheurs, doctorants, étudiants et industriels offreurs de solutions dans les domaines de :

• Conception de produits et services,
• Ecoconception & Analyse du Cycle de Vie,
• Réalité Virtuelle & Réalité Augmentée,
• Tolérancement & Industrialisation,
• Chaîne numérique,
• Procédés de fabrication avancés,
• Automatisme et robotique, Ingénierie système,
• Métrologie & Précision,
• Gestion et systèmes de production,
• Maintenance,
• Intelligence Artificielle pour l'industrie du futur,
• IoT.

Cet évènement sera aussi l'occasion de célébrer les 40 ans du réseau S.mart.

Comment auditer l’IA ou plutôt comment auditer les IA ? Selon quelles méthodes et procédures ? Pour quels objets ? Selon quelles finalités ? C’est à ces questions que la journée les audits de l’IA entend se confronter.

L’actualité juridique internationale relative à l’IA témoigne de la volonté d’encadrer les systèmes d’intelligence artificielle (SIA) afin d’assurer leur sécurité et fiabilité. Qu’il s’agisse du règlement européen sur l’IA, des travaux du Conseil de l’Europe sur une futur convention ou encore du décret présidentiel américain, l’accent est porté sur l’évaluation des SIA à l’aune des risques qu’ils font peser sur nos sociétés démocratiques. En effet, l’IA est susceptible de changer notre rapport au monde, au travail, à la justice, à l’exercice des droits civiques. Dès lors les systèmes d’IA doivent être dignes de confiance, au regard de leurs potentielles conséquences sur la vie quotidienne des citoyens. Une évaluation des systèmes d’IA est donc nécessaire pour s’assurer qu’ils remplissent leur tâche de la manière la plus fiable possible. Accompagnant cette évaluation, les audits et certifications ont alors vocation à créer un cadre de confiance pour les utilisateurs des SIA.

Ainsi, après l’atelier organisé en 2023 et dédié au partage et à la protection des données de santé, le projet IPoP du PEPR Cybersécurité vous convie à la journée "Les audits de l’IA" qui a pour ambition de questionner cet encadrement de l’IA par l’évaluation, d’en sonder les défis mais aussi les réponses apportées aujourd’hui par la recherche et les acteurs de terrain.

Cette journée sera l’occasion d’échanger en croisant les points de vue (académique, institutionnel, réglementaire, industriel).

• Programme : https://files.inria.fr/ipop/audit-ia/tag/hyde/

Appel à poster : Cet atelier offre l’opportunité à des chercheurs de présenter leurs travaux en lien avec la thématique de la journée sous forme de poster.

• Plus d'information : https://files.inria.fr/ipop/audit-ia/tag/poster/

Building Autonomous Agents with Hybrid Navigation Policies

Doctorant : Assem SADEK

Laboratoire INSA : LIRIS

Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Les progrès récents de l'IA, et plus particulièrement de l'apprentissage automatique, permettent aux robots de s'intégrer de manière plus transparente dans nos habitudes quotidiennes. L'objectif de cette thèse est de faire un pas de plus vers le développement d'agents autonomes intelligents qui peuvent être intégrés dans notre environnement quotidien, comme les maisons, les hôpitaux, les centres commerciaux, etc. Ces agents devraient posséder la capacité de naviguer efficacement dans leur environnement pour atteindre un certain objectif, comme atteindre une certaine zone de l'environnement ou trouver un certain objet. C'est pourquoi nous examinons le large éventail de techniques existantes pour la construction d'un agent de navigation incarné. Ces techniques peuvent entièrement être apprises par des réseaux neuronaux (techniques basées sur l'apprentissage) ou elles peuvent être des techniques basées sur la géométrie qui reposent sur une modélisation explicite de l'agent et de son environnement. Dans cette thèse, nous construisons des approches hybrides qui utilisent les deux techniques afin de pouvoir fonctionner, non seulement dans une simulation, mais également dans un environnement physique réel. Il s'agit d'un objectif commun à toutes les contributions à ce travail.

Et s’il était possible, grâce à l’intelligence artificielle, de soulager les pressions opérationnelles des équipes soignantes et offrir une meilleure qualité de suivi aux patients en prédisant leurs parcours de soins ?​ C’est le sujet qui a occupé Alice Martin, désormais docteure, lors de sa thèse menée au laboratoire DISP¹. Alors que les structures de santé françaises rencontrent des difficultés structurelles, celles-ci tentent d'améliorer la prise en charge des patients notamment en cas de maladies chroniques. Pour anticiper l’évolution de la consommation des actes thérapeutiques, Alice Martin a cherché à comprendre les aspects du profil des patients à travers la donnée. 

Aujourd’hui, les structures de santé rencontrent des difficultés structurelles dans l'organisation des soins et la prise en charge de leurs patients. Quelles sont-elles ?
L’accès aux soins souffre de fractures multiples : augmentation du nombre de maladies chroniques, vieillissement de la population, fracture territoriale dans l'accès aux soins médicaux, pressions financières et recherche d’efficience à tout prix… Beaucoup de structures de santé tentent de s’adapter à ces transformations en optimisant les parcours patients, notamment grâce à la prédiction des évènements cliniques. Cela suppose de mieux comprendre les patients pour leur proposer des prises en charge adaptées à leurs besoins et à leur profil clinique. D’autre part, il y a une disponibilité croissante des données de santé et une meilleure applicabilité de l’intelligence artificielle. Près de 30 % des données stockées dans le monde sont des données de santé et l’exploitation de celles-ci peuvent aider notamment  à assurer la viabilité du système de santé français, qui n’a pas de visée de rentabilité.

Durant votre thèse, vous avez travaillé à cette prédiction des parcours patients. Comment mieux prévoir et soulager les structures dans leurs organisations ? 
Pour anticiper des évènements cliniques sur un profil de patient donné, il a fallu étudier de près beaucoup de données médico-économiques. Ces données, notamment celles issues de la facturations des hôpitaux, sont très révélatrices des parcours de soins. Elles permettent de recomposer la trajectoire suivie des patients, grâce à l’intelligence artificielle qui offre d’excellentes perspectives d’analyse, de modélisation et d’interprétation. Nous avons étudié deux cas d’application. Le premier avec les Hospices Civils de Lyon, autour des troubles neurocognitifs comme l’Alzheimer. Nous avions accès à une base de données de suivi très riche qui, croisée avec les données de l’assurance maladie, ont donné un maillage très précis. Cela nous a permis d’identifier des profils types et d’établir des liens entre le profil et des évènements qui pourraient affecter le parcours de santé. Le deuxième cas d’application concernait un hôpital où l’enjeu était de réduire la variation des besoins en soins de patients traités à domicile, lors de situation de soins palliatifs ou de polyhandicap par exemple. Malheureusement, nous n’avons pas pu donner de suite concrète aux travaux avec cet organisme de santé, mais nous aurions souhaité développer une interface d’aide à la prise de décision pour les personnels soignants. 

Des applications réelles de ce type de prédiction sont donc possibles pour les organisations de santé ? 
Bien sûr, l’usage des algorithmes pour les organisations de santé n’est pas nouveau, mais dans notre cas, une réelle application pose plusieurs questions. D’abord, il faut s’assurer de pouvoir obtenir des données de santé de qualité, pouvant varier d’un établissement ou d’un service à un autre. Ensuite, il existe toujours des biais : ces données sont-elles représentatives de la réalité ? Les biais de représentations et de réplications de nos propres stéréotypes s’appliquent aussi ici. Sur les données que j’ai traitées, il y a eu une situation assez révélatrice : à l’occasion d’un questionnaire visant à évaluer le niveau de dépendance de patients atteints de trouble neurocognitifs, une série de questions les interrogeait sur leurs habitudes à faire le ménage, la lessive ou la vaisselle. De prime abord et au regard de ces questions, les patients de sexe masculin semblaient assez dépendants, alors qu’en réalité, ces patients n’avaient jamais été habitués à ces tâches quotidiennes durant toute leur vie. Avec ces seules données, on aurait tendance à surestimer la dépendance des hommes, alors qu’en réalité, ça n’est qu’un mode de vie qui se reflète. Face à ces biais, il faut être attentif pour pouvoir y apporter des corrections. Aussi, dans notre cas, nos IA généralisent et s’adaptent assez mal à de nouveaux contextes ; difficile pour elles de prévoir des évènements comme la crise Covid par exemple. Plus loin encore se pose la question de la responsabilité juridique de l’algorithme : à partir du moment où l’on décide de son implémentation au sein d’un hôpital, qui doit porter la responsabilité des résultats ? En fait, il y a beaucoup de problématiques qui dépassent la vision académique et qui peuvent poser énormément de freins à l’adoption même si nos travaux ont ouvert beaucoup de perspectives en matière de soutien au corps médical et à la qualité de prise en charge des patients.

[1] Decision & Information Systems for Production systems (INSA Lyon/ Lyon 2/Lyon 1/Université Jean Monnet)

Conférencier : Benoît Carré, musicien, auteur-compositeur

Écoutez des sons et les harmonies de l'intelligence artificielle (IA), découvrez en quoi ils peuvent inspirer un musicien, bousculer ses habitudes et lui permettre de se représenter autrement dans le processus de création. En quelques exemples issus de ses expérimentations avec les prototypes qu'il a contribué à développer au sein d'une équipe de chercheurs depuis 2015, Benoit Carré vous invite à vous faire votre propre opinion sur le potentiel de l'IA dans la création.

Sur inscription

Les développements récents de l'intelligence artificielle constituent une révolution scientifique et technologique dont l’impact sur la société, l’industrie et la science ne cesse de grandir.

Conférencier : Simon Masnou, professeur à l'université Lyon1, chercheur à l'Institut Camille Jordan

En prenant des exemples issus notamment de l’analyse et du traitement des images, nous verrons lors de cette conférence quel changement de paradigme a conduit des méthodes classiques aux méthodes d’apprentissage profond à base de réseaux de neurones. Nous parlerons de la structure et de l’entraînement de ces réseaux, et des nombreuses questions pratiques et théoriques qu’ils suscitent. Nous discuterons aussi des enjeux actuels, à la fois scientifiques, techniques et sociétaux.

C’est un champignon capable de décimer des hectares de récoltes, le pire cauchemar des jardiniers et des agriculteurs. Après les pluies de printemps, le mildiou se manifeste par des taches brunes huileuses et de la moisissure blanche sur les feuilles et les fruits de ses hôtes, jusqu’à causer leur perte. Si les stratégies de lutte contre le mildiou reposent aujourd’hui principalement sur l’utilisation curative de fongicides chimiques, ces méthodes sont de plus en plus stigmatisées en raison de leur persistance dans l’environnement et de leur toxicité pour les organismes non-ciblés. La détection précoce des épidémies de mildiou au début du printemps permettrait d’en limiter l’usage.

Au sein du laboratoire BF2i¹, c’est à travers une poignée de pixels que l’équipe de Pedro Da Silva a réussi à détecter le mildiou de la vigne deux jours avant l’apparition des symptômes². Grâce à un outil d’imagerie hyperspectrale couplé d’une intelligence artificielle, les résultats obtenus ouvrent ainsi de nombreuses perspectives en matière de réduction d’usage de pesticides. 

L’apparition de la maladie : des symptômes difficiles à détecter

Le mildiou, comme bon nombre de maladies fongiques, est sournois. Ses spores, totalement invisibles, peuvent avoir contaminé un seul pied de vigne, qu’un simple épisode pluvieux est suffisant pour infecter les plants alentours. Les jours suivant l'infection, les feuilles présentent des tâches huileuses, de la moisissure blanche et un flétrissement notoire. « C’est une maladie qui se traite avec des fongicides biologiques ou de synthèse dès l’apparition des premiers symptômes, souvent sporadiques. Généralement, lorsque le viticulteur note des points faibles sur son vignoble, il doit traiter toute la parcelle pour être débarrassé de toutes les spores. Détecter cette maladie précocement permettrait de réaliser des traitements ciblés. Sur un principe de dépister – tracer – isoler, les agriculteurs pourraient anticiper les attaques et, en intervenant à petite échelle, limiter l’usage de fongicides », introduit Pedro Da Silva, enseignant-chercheur et directeur adjoint du BF2i. 

Déceler les signes de la maladie à travers l’image

Dans une des salles d’expérimentation du laboratoire, des boîtes de pétri renferment l’agent néfaste : le Plasmopara viticola. Durant neuf jours après l’inoculation, les chercheurs du BF2i observent la façon dont l’oomycète se répand sur les feuilles de Cabernet Sauvignon. « En développant un outil à façon et grâce à une technique de spectrométrie, nos études en laboratoire ont décelé la maladie deux jours avant l’apparition des symptômes. » Dans une chambre noire, la caméra hyperspectrale scrute les feuilles contaminées sur un plateau mobile. « On enregistre chaque image en trois dimensions : deux dimensions spatiales, comme pour une photographie, plus une dimension spectrale, c'est-à-dire la lumière réfléchie par la feuille. Le spectre mesuré est composé de différentes longueurs d’ondes jusqu’à 1100 nanomètres, ce qui correspond à un rayonnement infrarouge invisible à l'œil nu. Ensuite, on découpe l'image en plusieurs zones, qui sont ultérieurement classifiées par l'intelligence artificielle comme appartenant à une feuille saine ou à une feuille infectée par le mildiou. Ainsi, grâce à cet outil de détection automatique, nous sommes parvenus à localiser et à quantifier le mildiou sur les feuilles de vigne avec une précision de 99 %. Cela ouvre une belle perspective de développement de nouveaux outils d’aide à la décision pour la réduction des traitements antifongiques dans le secteur viticole », ajoute Pedro Da Silva.

Illustration de la distribution spatiale de la souche de mildiou INRA-Pv45 sur une feuille de vigne de 1 à 9 jours post-inoculation (jpi), détectée automatiquement par le modèle d'intelligence artificielle. Les zones positives de mildiou sont représentées en rouge. (Crédits : BF2i)

Une technique de laboratoire pas encore démontrée en champ 

Pour le moment, aucune expérimentation en champ agricole n’a pu être réalisée. Le responsable de l’équipe « InEn », « Insect Engineering », est prudent lorsqu’il s’agit d’envisager l’extrapolation de la technique développée au sein du laboratoire. Si l’équipe continue de consolider ce travail sur d’autres vecteurs de maladie, elle fait encore face à certaines difficultés pour rendre applicable ce procédé de détection à grande échelle. « Notre outil fonctionne en environnement contrôlé, mais n’est, pour le moment, pas déclinable en champ pour des questions de dimensionnement. La caméra hyperspectrale produit des images très lourdes et il faudrait adapter la méthodologie actuelle pour traiter ces volumes de données considérables en temps réel, d’autant plus que, dans le cas du mildiou, il faut aller très vite entre le moment de la détection et le traitement. Cependant, les résultats que nous avons obtenus ouvrent le champ des possibles en matière de protection des cultures viticoles », conclut Pedro Da Silva.

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[1] Biologie fonctionnelle, insectes et interactions (INSA Lyon/INRAE/UdL)
[2] Lacotte, V.; Peignier, S.; Raynal, M.; Demeaux, I.; Delmotte, F.; da Silva, P. Spatial–Spectral Analysis of Hyperspectral Images Reveals Early Detection of Downy Mildew on Grapevine Leaves. Int. J. Mol. Sci. 2022, 23, 10012.
 

Avec l’émergence d’IA (Intelligences Artificielles) génératives telles que ChatGPT ou Dall-e, quelle place conserve l’humain dans le processus créatif ?

En deux mois, le robot conversationnel ChatGPT de l’entreprise OpenAI a franchi le cap des 100 millions d’utilisateurs. Une croissance impressionnante lorsque l'on sait que Google Maps a atteint ce seuil en deux ans. Derrière la fascination du grand public pour cet outil dont les applications sont multiples (génération d’images, brainstorming, rédaction d’articles, …), cette percée amène à redéfinir la conception même de la créativité.

Quelle part de créativité revient à l'IA ? Et au concepteur ? Ces IA vont-elles concurrencer la créativité humaine ou au contraire l’élargir ? Alors que les entreprises du secteur et géants de la Tech accélèrent le déploiement de ces solutions, le monde de l’enseignement et la recherche est également impacté par cette révolution, qu’il s’agisse d’intégrer ou non l’IA dans l’apprentissage, de former aux métiers de demain ou d’utiliser le machine learning pour optimiser des travaux de recherche. Quelles perspectives ces nouvelles technologies ouvrent-elles ?

Venez débattre de ce sujet brûlant avec :

► Flavien CHERVET, Directeur innovation d’IRIIG (International Research Institute for Innovation & Growth) et co-fondateur de Lyon-iS-Ai

► Virginie MATHIVET, Data Science & Engineering Manager chez TeamWork Animation : Camille Guyon, Fabrique de l'Innovation