Avec le projet EPI, l’IRT SystemX s’intéresse à l’évaluation et à l’optimisation des performances des systèmes de décision qui embarquent de l’intelligence artificielle (IA) de type machine learning (réseaux de neurones), dans les domaines du transport autonome et des environnements complexes incertains comme le maritime.
Réunissant quatre partenaires industriels (Apsys, Expleo, Groupe PSA et Naval Group) autour de l’intérêt commun d’évaluer les performances des systèmes de décision à base d’IA, le projet EPI (Évaluation des Performances des systèmes de décision à base d’IA) piloté par SystemX sert trois objectifs :
- Evaluer la performance de systèmes de décision reposant sur des algorithmes de type réseaux de neurones (ex : représentation exacte de la réalité, latence du système, sûreté de fonctionnement, etc.).
- Améliorer la performance des systèmes de réseaux de neurones en mixant données réelles et données simulées. En effet, la simulation numérique permet d’accroître le corpus de données étudiées et ainsi d’augmenter les performances des algorithmes.
- Proposer une approche pour évaluer le niveau de couverture de situations approprié, sur la base de deux cas d’applications. Dans le domaine du véhicule autonome, la fonction étudiée sera de type autopilote. Dans le cas du martime, la fonction décisionnelle reste à définir mais pourra concerner les entrées ou sorties de port, les zones denses et multi-navires, etc.
L’ambition partagée des acteurs du projet est de bâtir une méthodologie d’évaluation des performances des systèmes de décision à base de machine learning (réseaux de neurones). Cette méthode doit garantir l’indépendance entre les données d’apprentissage (simulées) et les données de test (données réelles) et assurer la traçabilité et la reproductibilité des résultats.
Deux Proof of Concept (PoC, preuve de concept) seront réalisées dans les domaines du transport autonome routier et maritime.
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