14h – 17h : Séminaire scientifique
Les activités liées à l’énergie au Loria et à CentraleSupélec
Vincent Chevrier (LORIA/Université de Lorraine), Frédéric Pennerath (LORIA/CentraleSupélec)
L’objectif est de dresser un état des lieux des principales activités en relation avec le thème de l’énergie et de l’IA qui sont conduites au LORIA et sur le campus de Metz de CentraleSupélec.
L’humain dans la boucle : interactivité et visualisation
Lydia Boudjeloud-Assala (LORIA/Université de Lorraine)
Je présenterai un bilan de mes travaux de recherche sur les approches coopératives combinant des méthodes interactives de visualisation et des méthodes automatiques pour des problématiques de fouille de données et de machine learning à travers l’analyse visuelle, la fouille visuelle de données et le machine learning interactif.
Je présenterai différentes possibilités d’impliquer l’utilisateur dans le processus de fouille et d’apprentissage afin d’améliorer sa confiance et sa compréhension dans les modèles ou résultats obtenus. De nouveaux challenges pour ces méthodes, qui doivent pouvoir traiter non seulement des quantités de plus en plus importantes de données mais aussi des données qui peuvent évoluer dans le temps, seront également présentés et discutés.
Machine learning interactif pour les opérateurs du réseau électrique
Laure Crochepierre (RTE, Université de Lorraine)
L’arrivée progressive de nouvelles activités sur le réseau de transport d’électricité, en lien avec la croissance du renouvelable et des échanges aux frontières, laisse aujourd’hui entrevoir des opportunités d’application de l’intelligence artificielle dans la conduite du réseau. Cependant, ces algorithmes d’IA sont souvent vus comme des “boîtes noires” dont les résultats sont peu interprétables et avec lesquels il est difficile d’interagir. Nos travaux visent à construire une représentation symbolique de l’information, compréhensible par l’humain et générée par un algorithme capable de prendre en compte de la connaissance physique et de l’expertise métier pour, in fine, assister les opérateurs du réseau dans leurs études des contraintes de transit.
PAUSE
Excès, mensonges et fiascos de l’IA : de la nécessité d’une IA capable de douter pour ne plus nous tromper
Frédéric Pennerath (LORIA/CentraleSupélec)
Éblouie par les prouesses technologiques des modèles neuronaux profonds, la société place parfois en l’intelligence artificielle des attentes excessives, au-delà de ce qu’il est possible de faire. Afin de pouvoir séparer le bon grain de l’ivraie, c’est-à-dire distinguer les applications prometteuses de l’IA de celles plus fantaisistes vouées à l’échec, cette présentation commencera par rappeler quelques notions simples mais très utiles en statistiques. On réalisera ainsi l’importance de concevoir des IA capables de douter, c’est-à-dire d’assortir leur prédiction d’un degré de certitude estimé à son plus juste niveau. On présentera de façon non technique une approche scientifique capable d’atteindre cet objectif. Enfin on montrera que la prise en compte des incertitudes, loin d’être un aveu d’échec, peut renforcer notre confiance en l’IA, ouvre la voie à de nouvelles applications et constitue au final une véritable source de valeur pour les entreprises, en particulier pour le secteur de l’énergie.
Une IA explicable pour la rendre acceptable
Alice Duquenne, ingénieure-chercheuse en science des données, EDF R&D
L’IA connaît un essor important depuis ces dernières années, dans de nombreux domaines. La recherche de performance en IA conduit à des algorithmes “boîte noire” de plus en plus sophistiqués et complexes, pour lesquels il est souvent difficile de comprendre le fonctionnement sur les données. Il devient dès lors indispensable de se tourner vers les techniques d’explicabilité : pour apporter une meilleure compréhension, transparence et confiance dans les modèles, et ainsi renforcer leur acceptabilité et leur auditabilité.
Le Data Center d’Enseignement : un cluster CPU/GPU pour les étudiants et leurs enseignements
Jérémy Fix (LORIA/CentraleSupélec)
La renaissance des algorithmes d’intelligence artificielle, en particulier des réseaux de neurones profonds en 2010, est la conséquence de trois facteurs : une meilleure compréhension des algorithmes, la disponibilité d’une énorme masse de données étiquetées et l’utilisation d’une infrastructure matérielle dédiée efficace. On présentera succinctement l’infrastructure logicielle et matérielle du centre de calcul pour l’enseignement que nous administrons sur le campus de CentraleSupélec permettant un accès très simple pour les étudiants à de puissantes ressources de calcul.
Projets IA en formation ingénieur : collaborations fructueuses entre recherche et entreprise
CentraleSupélec est une école d’ingénieurs ayant vocation à travailler étroitement avec le monde de l’entreprise. Les projets inscrits dans le cursus de l’école sont l’occasion de réunir étudiants, ingénieurs en poste et enseignants-chercheurs pour résoudre un problème industriel. Cette présentation illustrera à travers quelques exemples de projet l’intérêt de ce type de collaboration ainsi que les compétences du corps enseignant dans le domaine de l’IA.
Intervenants :
- Michel Barret – Réseaux d’énergie intelligents
- Frédéric Pennerath – Modélisation prédictive pour la production d’énergie PV.
- Hervé Frezza-Buet et Jérémy Fix – NavIA: segmentation sémantique pour la navigation de drones.
- Stéphane Rossignol – IA, traitement du signal et du son
- Joël Legrand – IA et traitement du langage naturel
17h – 18h : Workshop
Animation Hervé Frezza-Buet (Loria/CentraleSupélec)
Présentations de projets R&D des entreprises :
- EDF :
Marie KENNIS – Chef de groupe « Statistique et Outils d’Aide à la Décision » – R&D Département SEQUOIA
- Métroscope :
Valentin DROUET – PhD, Lead Modeling Engineer
- eFLUID :
Olivier BOUVILLE – Service EF Comptage et Réseaux – Responsable Division Systèmes Connectés Mobilité
- VINCI Energies :
François LEMAISTRE – Directeur de la marque AXIANS, et Référent IA
18h – 19h : Afterwork
Démonstration d’applications en Intelligence Artificielle
Networking et Cocktail
