AI4REALNET (AI for Real Networks)

L’Intelligence Artificielle (AI) a le potentiel d’améliorer la flexibilité et la résilience des infrastructures de réseaux critiques afin de faire face à des défis globaux tels que le changement climatique, la transition énergétique, l’augmentation en demande d’infrastructures de mobilité, et la transformation numérique. Toutefois, l’IA est confrontée à plusieurs défis : garantir la fiabilité, la transparence et l’adhérence éthique afin d’éviter les erreurs et les attaques ; gérer la complexité et l’instabilité d’assets vieillissants, le changement climatique, et la demande croissante en énergie et réseaux mobiles ; permettre une collaboration IA-humain efficace via l’apprentissage réciproque et l’intégration des connaissances de l’humain ; et dépasser les contraintes liées à la modularité des méthodes d’IA telles que l’apprentissage par renforcement appliqué aux infrastructures à grande échelle.

Lancé en septembre 2024 sur 42 mois, le projet AI4REALNET vise à concevoir une démarche multidisciplinaire complète en associant les algorithmes d’IA en émergence, les environnements numériques en open-source ouverts à l’IA, et la conception sociotechnique de systèmes décisionnels à base d’IA avec des interactions homme-machine. L’objectif est d’améliorer l’opération prédictive et en temps-réel des infrastructures de réseau. Le projet cible trois infrastructures critiques — la gestion des réseaux électriques, du ferroviaire, et du trafic aérien — ces secteurs fondamentaux pour l’Europe ont été identifiés comme prioritaires dans les stratégies nationales d’IA.

Le projet AI4REALNET est financé par l’Union européenne dans le cadre du programme de recherche et d’innovation Horizon Europe (Convention de subvention n°101119527).

Résultats attendus​

• Développer la prochaine génération de méthodes décisionnelles qui visent à fiabiliser le contrôle humain assisté par l’IA tout en garantissant la résilience, la sûreté et la sécurité des infrastructures critiques​.
• Accélérer le développement et la validation d’algorithmes d’IA émergents par le biais d’environnements numériques en open-source existants capables d’émuler des scénarios réalistes de l’exploitation de systèmes physiques et de prises de décision humaines, afin d’évaluer directement la qualité des décisions basées sur l’IA.

Compétences

• Science des données et IA
• Ingénierie système
• Interaction Homme Machine
• Optimisation

Marchés visés

• Réseaux électriques et énergie
• Transport et mobilité
• Gestion du trafic aérien