Le Laboratoire des sciences du numérique de Nantes (LS2N) est un des grands laboratoires publics français du numérique, rassemblant les forces de recherche académiques nantaises en cybernétique et informatique pour développer les sciences du numérique, ouvertes sur les autres disciplines et les défis sociétaux.
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S’appuyant sur quatre tutelles (CNRS/ INS2I, Centrale Nantes, IMT Atlantique, Université de Nantes) et un partenaire (Inria), le LS2N (UMR 6004) rassemble plus 480 collaborateurs dont une moitié sur poste permanent et une moitié de doctorants et post-doctorants. Réparti sur cinq campus de la métropole nantaise, il vise un rayonnement fort, national et international, au coeur de la structuration en cours de l’enseignement supérieur et de la recherche à Nantes.
Les 24 équipes de recherche du LS2N se répartissent en cinq pôles de compétences :
• conception et conduite de systèmes (automatique) ;
• robotique, procédés de fabrication, calcul ;
• sciences des données et de la décision (optimisation et résolution de contraintes, intelligence artificielle) ;
• signal, image, ergonomie, langue (traitement des signaux et des images, interactions humain-machine, traitement des langues naturelles et des textes) ;
• sciences du logiciel et des systèmes distribués.
À ces cinq pôles s’ajoutent les cinq thèmes transverses ou défis sociétaux que sont :
• l’entreprise du futur (aide à la décision, robotique, logistique) ;
• les sciences du vivant en interaction avec les STIC (bio-informatique, imagerie médicale, biologie des systèmes) ;
• la création, la culture et les sciences numériques (avec la Halle 6 Ouest1 du quartier de la Création sur l’Île de Nantes pour observer l’humain en interaction avec les artefacts numériques) ;
• la maîtrise de l’énergie (adaptation de la consommation énergétique, écoconception de logiciels et de robots) ;
• les véhicules et mobilités (voiture autonome, assistance à la conduite, optimisation des flux).
Les équipes du LS2N sont naturellement concernées par l’intelligence artificielle et fortement mobilisées sur le front de l’utilisation et du développement des techniques d’apprentissage. Elles s’emploient à développer une offre ciblée d’IA opérationnelle, légère, et anthropocentrée.
Le LS2N compte plusieurs atouts pour répondre aux questions aujourd’hui ouvertes en IA :
• D’une part, un socle historique dans le développement de méthodes fondamentales en IA, notamment en apprentissage machine (symbolique et statistique), science des données (fouille et analyse), modélisation et représentation des connaissances, ou en optimisation.
• D’autre part, des chercheurs spécialistes de la perception et la modélisation de l’humain promeuvent l’intégration des humains dans la conception et l’analyse de performances des systèmes IA. Une meilleure coopération entre les humains et la machine est recherchée afin de garantir un système plus efficace que chacun des agents considérés isolément, et le support de l’humain par la machine et non le contraire.
• Enfin, quelques équipes rapprochent l’IA des capteurs produisant les données. Grâce à la maîtrise des chaînes d’acquisition, on peut mieux coupler les données issues de capteurs et leur traitement, et aller jusqu’à apprendre aux capteurs à mieux obtenir les données pour un but précis (co-conception) ou à créer des capteurs qui préservent la confidentialité des données de par leur conception.
Le LS2N contribue aussi aux ODD2 proposés par l’ONU, par exemple en développant des solutions d’IA durable, en contribuant à la médecine de précision, en participant aux innovations ouvertes, ou en favorisant l’éducation ouverte en IA.
Ces approches fondamentales s’enrichissent à travers des développements plus appliqués. Les domaines d’application d’IA privilégiés au LS2N sont l’industrie, la santé et les humanités numériques.
Au-delà d’une simple utilisation de méthodes existantes, les spécificités des signaux provenant d’autres disciplines (comme la psychologie, la biologie, l’imagerie médicale, l’urbanisme, l’industrie, …) requièrent le développement de méthodes nouvelles ou l’adaptation des algorithmes existants.
La mise en relation entre ces signaux et les algorithmes utilisés pour les traiter est au coeur des problématiques du laboratoire.
Le monde industriel intègre de plus en plus d’IA à différents niveaux, et révèle de nouveaux défis. Le LS2N accompagne cette mutation en combinant ses compétences en robotique (articulée ou à câbles) et en modélisation des procédés avec celles en apprentissage (réseaux bayésiens, traitement d’images, algorithmes cognitifs…) pour proposer des systèmes industriels agiles et innovants, tout en mettant l’humain au coeur des processus.
En termes de santé, le LS2N développe des recherches centrées sur la production de la donnée (systèmes d’acquisition de signaux ou d’imagerie), son stockage (schémas de compression et de sécurisation) et son exploitation (algorithmes de traitement large échelle ou d’aide à la décision).
En ce qui concerne la culture numérique, le LS2N a récemment reçu une distinction pour ses travaux sur le traitement des contenus multimédias (cf. Emmy Award ci-dessous). Le LS2N est aussi reconnu pour ses activités sur de grands corpus de documents anciens créant des ponts avec des laboratoires des sciences humaines et sociales.
Ces aspects interdisciplinaires de l’intelligence artificielle seront renforcés dans le futur proche grâce au projet AiBy4, porté par deux membres du LS2N. AiBy4 est un des vingt-deux projets retenus par l’Agence nationale de la recherche7 (ANR) dans le cadre de l’appel « Contrats doctoraux en IA » (2020-2025). Il inclut quatre partenaires nantais (Université de Nantes, Centrale Nantes, INSERM et CHU de Nantes) réunis autour de quatre axes : deux axes applicatifs – Industrie du futur et Santé du futur, et deux axes plus théoriques – IA par les humains et IA pour les humains.
Emmy Award de la technologie et de l’ingénierie
Fin janvier, l’université de Nantes a été récompensée par un Emmy Award de la technologie et de l’ingénierie pour sa participation à des travaux avec les fournisseurs de contenus sur internet menés par Patrick Le Callet, professeur des Universités au sein de l’équipe IPI (Image Perception Interaction).
La problématique générale est l’utilisation de tests de qualité (évalués par des utilisateurs) réalisés sur des contenus multimédia (images fixes ou vidéo) pour optimiser des algorithmes de compression des images. Les algorithmes existants revêtent de nombreux paramètres, la question est de choisir la meilleure configuration pour minimiser la quantité de données utilisée (à stocker ou à transporter) tout en maximisant la qualité d’expérience utilisateur.
Ce qui fait l’originalité des travaux récompensés ici, c’est l’utilisation de l’IA (principalement de l’apprentissage profond) pour booster les différentes étapes du processus :
• dans la méthodologie de test : Comment réduire le nombre d’expérimentations nécessaires pour comparer deux approches ?
• dans les modèles psychovisuels : Peut-on apprendre comment un humain évaluera un contenu ?
Ce projet est aussi original par d’autres aspects. En grande partie financé via des fonds collectés par la Fondation de l’Université de Nantes, il est complètement orienté « open innovation » et a bénéficié de collaborations / échanges avec d’autres acteurs, universités américaines et géants du numérique, travaillant dans ce même cadre d’innovation ouverte.
Les résultats sont tous directement disponibles en open source pour toutes les communautés. Ils ont bénéficié d’une tribune sur des démonstrateurs à très grande échelle, sur tous les continents, et ont de fait séduit et été adoptés par quasiment tous les ingénieurs travaillant dans le domaine de la diffusion multimédia. Ce circuit court entre recherche et innovation jusqu’à la boîte à outils de tous les ingénieurs du domaine est singulier
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