Développer les fondations d’une intelligence artificielle (IA) suffisamment fiable et robuste pour l’embarquer dans les transports et la robotique industrielle. Voilà l’objectif de l’un des trois programmes de recherche d’Aniti. Porté par l’université fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, l’Artificial and natural intelligence Toulouse institute est l’un des quatre instituts 3IA (institut interdisciplinaire d’intelligence artificielle) labellisés en avril 2019. Soutenu par le programme d’investissements d’avenir, la région Occitanie et Toulouse Métropole, il est issu de la forte mobilisation d’un écosystème qui s’est bâti autour de l’aéronautique, du spatial et des systèmes embarqués critiques. « Pour remporter la mise, nous avons joué sur la cohérence d’un projet ancré et co-construit dans son environnement », insiste Nicolas Viallet, le directeur opérationnel d’Aniti.
L’environnement, c’est bien sûr la capitale européenne de l’aéronautique et du spatial, avec ses écoles d’ingénieurs (Isae-Supaero, INP Toulouse, Insa), ses universités, ses laboratoires de recherche (Irit, IMT, Laas…) et ses réseaux qui favorisent le travail collaboratif, comme le pôle Aerospace Valley et l’IRT Saint-Exupéry. Mais c’est aussi de nombreux clusters, autour de l’automobile, du ferroviaire ou de la robotique. « Ici, les systèmes embarqués critiques ne se conjuguent pas uniquement avec l’aéronautique et le spatial », rappelle Thierry Cammal, le directeur général de Renault Software Labs. Ce centre de R & D spécialisé dans les architectures logicielles et les systèmes embarqués mobilise 280 ingénieurs à Toulouse. Surtout, la ville s’affiche désormais comme un laboratoire à ciel ouvert pour les véhicules autonomes et connectés. Les démonstrations s’enchaînent. En décembre, Airbus a fait décoller un A 350-1000 depuis les pistes de Toulouse-Blagnac en mode 100 % automatique [lire encadré]. « L’objectif est d’utiliser l’IA pour décharger en partie le pilote d’un certain nombre de tâches afin qu’il se concentre sur la sécurité et la surveillance des systèmes », explique Airbus. Pas question pour l’instant de parler d’avion sans pilote. Il s’agit plutôt de préparer la transition vers des vols avec un seul pilote à bord au lieu de deux.
Les trois grands défis d’une IA plus robuste
De son côté, EasyMile, le spécialiste toulousain des navettes autonomes, lance une phase d’expérimentation à la suite de l’appel à projets national Expérimentation du véhicule routier autonome (Evra), organisé par l’Ademe et le PIA. À terme, il s’agit de démontrer la sécurité d’un service de transport public complètement autonome (sans opérateur à bord) sur voie publique. « Nous n’en sommes pas encore là », reconnaît Benoît Perrin, le directeur général d’EasyMile. Pas question de brûler les étapes. « Pour mettre en œuvre des systèmes d’assistance au pilotage, l’automobile, comme l’aéronautique, a encore de nombreux challenges à relever », admet Thierry Cammal. Industriels et chercheurs partagent la même analyse. Pour être au rendez-vous des véhicules autonomes, l’IA doit franchir des étapes importantes autour de ces trois notions clés : fiabilité, explicabilité et certificabilité.
Pour relever ces défis, l’institut toulousain mise sur le développement d’une nouvelle génération d’IA dite hybride, associant de façon intégrée des techniques d’apprentissage automatique à partir de données (machine learning) et des modèles permettant d’exprimer des contraintes et d’effectuer des raisonnements logiques. Cette approche vise à apporter de meilleures garanties en termes de fiabilité, d’explicabilité et d’interprétabilité des résultats des algorithmes utilisés, tout en veillant à leur acceptabilité sociale et à leur viabilité économique. Pas question en effet de jouer aux apprentis sorciers pour des applications critiques ciblées, telles que les véhicules autonomes, avec l’IA version machine learning. Il reste trop d’inconnues dans les mécanismes d’apprentissage, notamment pour les grands réseaux de neurones dont se sert le deep learning. « Même en multipliant les cas d’usage, même en étant capable de détecter les données biaisées, rien ne permet à l’heure actuelle de garantir que le système ne va pas adopter un comportement qui serait contraire à ce que l’on attend de lui, explique Nicholas Asher, le directeur scientifique d’Aniti. Nous devons partir sur de nouvelles bases de raisonnement, pour aller vers une IA non plus uniquement assise sur des processus d’autoapprentissage liés à la multiplication des data, mais vers une IA beaucoup plus fiable, grâce à des outils capables d’injecter des connaissances en amont et en aval du système, pour guider les processus d’apprentissage et couper net des débuts de décisions que l’on jugerait désastreuses. »
L’objectif est bien d’apporter de la robustesse à l’IA. Toute la difficulté est de s’assurer que même ainsi, le processus d’apprentissage ne vienne pas effacer les règles imposées en amont. Du grain à moudre pour les chercheurs et les industriels, mais déjà de premiers résultats. Et Nicholas Asher de citer ceux de la chaire Optimisation de grande taille pour l’IA, conduite par Jérôme Bolte, sur les méthodes d’optimisation des apprentissages sur la base de travaux de mathématiques appliquées et de statistiques, et ceux de la chaire IA robuste et sans biais de Jean-Michel Loubès, qui explore des méthodes pour assainir les données sans perdre la qualité de leurs informations, sur la base d’une théorie de statistique dite de transport optimal développée par Cédric Villani, dont la mission IA avait recommandé la création des instituts 3IA.
Aniti peut s’appuyer sur un premier grand projet de recherche technologique en IA pour l’aéronautique, l’espace et les systèmes embarqués, lancé par l’IRT Saint-Exupéry en 2018. Baptisé Deel (dependable and explainable learning), il doit conduire à maturité des technologies d’IA à la fois robustes et certifiables, pour les amener au stade de l’embarquement sur avions, engins spatiaux ou véhicules terrestres de nouvelles générations. « Une préfiguration d’Aniti qui a pesé lourd dans le dossier de candidature toulousain pour décrocher son label national », précise Grégory Flandin, chargé du projet à l’IRT Saint-Exupéry. Plus d’une dizaine de partenaires sont impliqués, dont plusieurs laboratoires toulousains du CNRS et de grands industriels, parmi lesquels Airbus, Thales, Safran, Renault, Continental, mais aussi la SNCF. Le projet Deel mobilise 30 millions d’euros sur cinq ans et bénéficie d’un prolongement à l’international, dans le cadre d’un accord franco-canadien avec l’Institut de valorisation des données (Ivado) et le Consortium de recherche et d’innovation aérospatiale du Québec (Criaq), à Montréal. C’est le plus gros projet de recherche de l’IRT avec la création, à Toulouse, d’un plateau pluridisciplinaire d’une quarantaine d’experts (chercheurs, ingénieurs, mais aussi datascientists et experts de la certification) qui travaillent pour Aniti. Au cœur des problématiques : l’IA et le véhicule autonome, la cybersécurité, les interactions entre l’humain et l’IA ou encore l’hybridation entre les modèles physiques et l’IA.
Attrait à l’international
L’institut se met peu à peu en ordre de marche. « Tous ceux qui avaient soutenu le dossier de candidature contractualisent progressivement leur participation, un processus qui devrait encore s’échelonner jusqu’à cet été », explique Nicolas Viallet. « L’un des enjeux pour se positionner dans la course mondiale est de contribuer à faire avancer l’état de l’art et à définir les futurs standards internationaux », témoigne Jean-Louis Pech, un convaincu de la première heure. Président d’Actia, il est aussi le chef de file d’Automotech, le cluster régional qui fédère les acteurs locaux des transports intelligents terrestres. Une trentaine d’entreprises sont déjà engagées dans Aniti. Des premiers groupes de travail ont été constitués, ainsi que 24 chaires de recherche autour de trois grands programmes intégratifs. Leur pilotage a été confié à des pointures reconnues.
« Si un grand nombre de ces chaires sont pilotées par des chercheurs toulousains, la dynamique Aniti a aussi eu pour première conséquence un effet attractif à l’international », se félicite Nicolas Viallet. Pour preuve, les arrivées remarquées du docteur en neurosciences Thomas Serre, professeur en sciences cognitives linguistiques et psychologiques à la Brown University à Providence (États-Unis), du chercheur portugais Joao Marquez-Silva, dont les travaux portent sur le raisonnement automatisé, l’IA et l’apprentissage automatique, de Marc Teboulle, professeur à l’université de Tel-Aviv, spécialiste mondial de l’optimisation continue, ou du Chilien César Hidalgo, qui s’intéresse aux aspects sociaux des prises de décision collectives. « Nous comptons sur le positionnement d’Aniti, sur son ancrage dans l’écosystème régional aéronautique, spatial et des systèmes embarqués, et sur cette conception nouvelle d’IA hybride pour attirer très vite d’autres talents », insiste Nicolas Viallet. D’ici à quelques mois, 200 chercheurs devraient être hébergés au sein de l’institut toulousain. De quoi en faire l’un des acteurs majeurs de la recherche européenne autour de l’IA de confiance.
Une nouvelle étape vers un avion plus autonome. Airbus a réussi, le 18 décembre dernier, un premier décollage entièrement automatique de l’un de ses avions d’essai (un A 350-1000) à l’aéroport de Toulouse-Blagnac. C’est une technologie de reconnaissance d’images embarquée sur l’appareil qui a permis à l’équipage d’effectuer ce décollage automatique, au lieu de s’appuyer sur le système, d’atterrissage aux instruments (ILS), une technologie fondée sur des équipements au sol et déjà utilisée un peu partout dans le monde par les avions commerciaux, dans les nombreux aéroports qui en sont équipés. Par sécurité, le pilote a gardé sa main sur les commandes, mais c’est bien l’IA qui était à la manœuvre tout au long de la phase de décollage. Une étape décisive dans le projet Attol (autonomous taxi, take-off & landing), conduit depuis deux ans au sein d’Airbus, et dont l’ambition est de permettre à l’avionneur dans un proche avenir de proposer à ses clients de passer à un pilote au lieu de deux actuellement.
