Transition numérique

Le projet SPIREC relèvera les défis de la supervision des services du continuum, de la détection de leurs anomalies d’exécution et de la prédiction de l’utilisation de leurs ressources.

Développement de solutions pour les grands défis de la cybersécurité spécifiques aux environnements Cloud, afin d’assurer la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité des données, des applications et des services

Le projet SILECS, intégré dans le cadre du PEPR Cloud, vise à structurer et renforcer l'infrastructure de la plateforme SLICES-FR pour les environnements numériques, en particulier ceux relevant du Cloud, Fog, Edge et IoT. En s’appuyant sur les acquis des plateformes existantes telles que Grid’5000 et FIT, SILECS aspire à devenir une plateforme unifiée, essentielle pour le prototypage et les expérimentations reproductibles, soutenant ainsi l'innovation et la compétitivité industrielle dans le domaine des technologies numériques avancées

Dans le domaine de la santé, la cybersécurité est au coeur des défis de l'intelligence artificielle (IA) avec l’accès à des données massives multi-échelles distribuées. Elle est également imposée par de nombreuses règles éthiques et législatives. D'un côté, la sécurité des données doit être assurée, d’un autre côté, les méthodes créées et appliquées à ces données doivent elles-mêmes être sûres. Les systèmes d'IA en santé sont identifiés par l'UE comme étant à haut risque. 

Le secteur de la santé (public et privé) génère une grande quantité de données provenant de sources aussi diverses que les dossiers médicaux électroniques, les techniques d’imagerie avancées, le séquençage à haut débit, les dispositifs portables et les données de santé publique. L’exploitation de ces données par des algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique a le potentiel de transformer la pratique du soin en permettant le développement de traitements, d’interventions et de politiques publiques plus efficaces et davantage personnalisés, et d’améliorer la prestation des soins de santé et au bout du compte le bien-être de la population. Toutefois, le caractère hautement sensible des données de santé, les risques de cybersécurité, les biais dans les données et le manque de robustesse des algorithmes d’apprentissage automatique constituent autant de facteurs qui empêchent actuellement de tirer pleinement bénéfice des avancées récentes en intelligence artificielle.

Toutes les deux secondes, une personne -qu'il s'agisse d'un adulte, d'un enfant, d'une personne âgée, d'un homme ou d'une femme- est victime d'un AVC. Le projet NEUROVACS a pour ambition de prévenir, traiter et réduire les conséquences d’un AVC. Entre autres, parmi les personnes ayant eu un AVC, nombreuses sont celles qui n'ont pas accès au traitement, à la rééducation et au soutien qui leur donneraient les meilleures chances de se rétablir et de mener une vie plus saine, plus productive et plus indépendante.

MATISSE est un projet de recherche européen HORIZON-KDT-JU réunissant plus de 30 partenaires de 7 pays afin de développer une approche avancée pour l'ingénierie efficace et la validation des systèmes industriels en utilisant des jumeaux numériques (DT). En intégrant les DT aux technologies de pointe, MATISSE vise à mieux simuler, tester et prédire le comportement des systèmes. Cette approche innovante permet aux entreprises d'optimiser leurs processus industriels, de réduire les erreurs et d'augmenter la productivité, tout en simplifiant les opérations complexes. A cette fin, MATISSE propose de créer un cadre incorporant des méthodes et des outils pour l'ingénierie et la validation efficaces et continues des systèmes industriels qui sont supportés par des DT. Le projet exploite notamment les avantages des techniques basées sur les modèles, guidées par les données et en nuage pour permettre des services de validation et de vérification qui améliorent considérablement la productivité et la qualité.

Les réseaux, de par leur nécessaire ouverture et leur valeur économique, sont des cibles privilégiées pour les attaquants. Le projet HiSec développe de nouvelles méthodes et outils pour sécuriser les réseaux du futur. 

Le projet SuperviZ s’inscrit dans l’axe « sécurité des systèmes » du PEPR cybersécurité et touche le domaine de la « sécurité des systèmes, des logiciels et des réseaux ». Plus précisément, il cible la détection, la réponse et la remédiation aux attaques informatiques, sujets regroupés sous l’appellation de « supervision de sécurité ». La supervision cherche à renforcer les mécanismes de protection préventifs et à pallier leurs insuffisances.

Le projet Train-Cyber-Expert a pour but de construire des ressources pédagogiques, sous forme de contenus numériques et de plateformes technologiques, organisés par blocs de compétences, dans une optique de modularité, de réutilisation et de pédagogie centrée sur les compétences conduisant à des certifications.
Ces ressources seront déployées chez les partenaires afin d’accroître ou de renforcer leurs offres de formation. Le cœur de métier des partenaires académiques étant la diplomation de niveau master (Bac+5, niveau 7), l’offre de formation principale déclinée chez ceux-ci sera orientée vers ce niveau de diplomation. Ils développeront donc une offre de master, mastère spécialisée, ingénieur de spécialité en cybersécurité et post-master, en privilégiant l’alternance de manière à faciliter l’insertion professionnelle des participants.

L’industrie du futur s’invite dans le métavers.

Le métavers ne se limite plus aux jeux en ligne ou aux interactions sociales : il devient une technologie clé pour l'industrie. Au travers du projet 5GMetaverse, cinq écoles de l’Institut Mines-Télécom cherchent à adapter les réseaux de demain aux besoins de la réalité augmentée et virtuelle. Le projet vise notamment à développer des solutions concrètes pour l’optimisation des processus industriels, la téléassistance et la collaboration homme-machine.
 

The main objective of the DISPLAY project is the development of a proof of concept of two demonstrators of a new energy-saving LCD technology that is based on the ultra-low elasticity recently discovered with bent-shaped liquid-crystalline compounds.

Le projet MODES (ANR-23-CE25-0011) se concentre sur l'évolution sécurisée de systèmes complexes à logiciel prépondérant (usines intelligentes, systèmes Cloud, IoT et IA par exemple) qui fonctionnent dans des environnements incertains et en constante évolution. Tout système peut avoir besoin de revoir sa sécurité par rapport à un ensemble d'événements, d'évolutions, y compris :

• l'émergence de nouvelles exigences fonctionnelles et non fonctionnelles ; 
• les changements de contexte d’exécution ;
• les changements de configuration ;

La gestion de telles évolutions nécessite de passer de l'évolution opportuniste de certains artefacts de sécurité isolés à un processus d'évolution planifiée capable de prendre en compte le système dans son ensemble. Ce projet propose un processus d'évolution basé sur les modèles capables de synchroniser les modifications liées à la sécurité sur les différents artefacts, de calculer les impacts sur les propriétés de sécurité et de proposer des contre-mesures.
 

Face aux enjeux climatiques actuels, les exigences réglementaires et sociétales adressées aux démolisseurs se multiplient : maîtriser les nuisances du chantier, améliorer la sécurité des salariés, trier les déchets et les acheminer vers les filières de recyclage, promouvoir le réemploi, réduire les émissions de CO2, faciliter ou encourager le réemploi des produits recyclés… Cela nécessite des transformations profondes chez les professionnels de la démolition qui sont amenés à se repositionner comme des experts de la déconstruction sélective, dotés d’une nouvelle technicité.

SEED est un programme doctoral porté par IMT Atlantique, soutenu par l’Union Européenne ainsi que des partenaires industriels et académiques. 

Au total 40 doctorants suivront ce programme spécifique. Un programme guidé par l’innovation et qui adopte une approche interdisciplinaire, intersectorielle et internationale.
 

Le projet CyberSecDome propose une solution proactive pour protéger les infrastructures numériques contre les cybermenaces. Il comprend quatre éléments clés : une infrastructure numérique, des jumeaux numériques, des outils de sécurité alimentés par l'IA et une interface utilisateur en RV. Cette approche assure la continuité des opérations malgré les cyberattaques potentielles, facilite la formation et les tests en toute sécurité, et améliore les capacités de réponse grâce à une interface VR interactive. Les CyberSecDomes interconnectés forment un réseau global pour une collaboration efficace, une identification des menaces et des stratégies de réponse globales, tout en garantissant un échange de données sécurisé et respectueux de la vie privée.

Issues in surgery can be related to collaboration problems such as miscommunication and misunderstanding. Analysis of these collaborative situations can be done by experts, but it is a long and complex process. Moreover, this approach does not allow for real-time analysis and feedback on the collaboration. Some recent approaches aim to assess and modelize the quality of collaboration using measures that can be computed in real-time (e.g., non-verbal, gaze, physiological data). Considering some of the challenges related to the evaluation and modeling of collaboration, the SAAC project aims to compute metrics in real-time to report on the quality of collaboration within a group. The ultimate goal of SAAC is for the system to be seen as a collaborating system by the team, able to interact with the team when detecting miscommunication or miscoordination to prevent some adverse events.

Les systèmes 5G et plus généralement l’ensemble des technologies de communication sans fils sont désormais d’un usage courant et vont se diffuser dans de nombreux secteurs d’activités parmi lesquels l’industrie, les transports, la santé, l’automobile. Le besoin de formation dans ces domaines est donc vital. Le projet IMTFor5G+ vise à renouveler l’offre de formation tant initiale que continue sur la 5G et ses évolutions en s’assurant qu’elle répond aux besoins du monde industriel et économique tant sur des aspects purement techniques que sur des aspects économiques et sociétaux.

Le projet HyMES explore des solutions de modélisation hybrides pour aborder la complexité croissante des systèmes et réseaux multi-énergie. En combinant modèles physiques et modèles basés sur les données, le projet vise à améliorer la représentation des dynamiques énergétiques et à répondre aux défis des incertitudes et non-linéarités des modèles des systèmes. HyMES cherche de plus à développer un modèle de référence pour les réseaux multi-énergie.

Le projet OptiHSoins a pour objectif de développer un outil d'aide à la décision innovant pour la gestion des plannings des équipes soignantes dans les hôpitaux. L’ambition est de pouvoir améliorer la satisfaction des soignants, l'efficience des services hospitaliers et la qualité des soins, en tenant compte des contraintes réglementaires, budgétaires et humaines. L’outil sera co-conçu avec les utilisateurs afin de favoriser son appropriation et son efficacité.

Une infrastructure matérielle pour l'étude scientifique des problématiques croisées des infrastructures informatique support de l’intelligence artificielle (de L’IoT au Cloud) et de leurs consommations énergétiques.

Le projet ProPruNN vise à utiliser l'élagage structuré dans une méthodologie de co-conception matériel-algorithme pour améliorer la mise en œuvre matérielle des réseaux neuronaux convolutifs (CNN). La première hypothèse du projet est que la conception d'architectures matérielles tirant parti de l'élagage structuré permet d'obtenir des gains significatifs en termes de latence, de débit et de consommation. Cependant, cela peut être compliqué dans les réseaux plus complexes comme les ResNets et les DenseNets, qui nécessitent des réarrangements après la suppression des filtres. La deuxième hypothèse est qu'il est possible de prédire les performances des réseaux élagués en termes de précision et de métriques de puissance, de débit et de latence. Le but du projet ProPruNN est de vérifier ces deux hypothèses, et de mettre en place un pipeline de conception conjointe permettant de générer des paires d’architectures matérielles et de réseaux neuronaux à très faible latence ou à très faible consommation énergétique en maintenant des précisions proches de l’état de l’art.

Vidéosurveillance « intelligente », reconnaissance faciale, cartographie prédictive, etc. sont autant de dispositifs venant renouveler l’action policière. Ils sont censés construire des « villes sûres » / « safe cities » grâce aux apports de l’intelligence artificielle (IA). Trois grands questionnements articulent la recherche :

1) En suivant l’hypothèse d’une « scientifisation » du savoir policier, on se demandera comment les procédés algorithmiques changent les modes de connaissance et de représentation des phénomènes de délinquances : passe-t-on d’une police de l’information au « big data policing » ?

2) Ces outils entraînent-ils les politiques de sécurité publique vers de l’action prédictive ou sont-ils avant tout des outils de rationalisation de l’activité policière (en fournissant à la hiérarchie policière des indicateurs plus précis sur l’action des policiers de terrain) ?

3) Il s’agit enfin d’analyser comment la mise en débat des outils d’IA à des fins de sécurité urbaine – soulevant de forts enjeux de libertés publiques et de protection des données personnelles – pousse les chercheurs et développeurs informatiques à intégrer des questions politiques et sociales dans leurs productions scientifiques et techniques.

Le projet HOPES financé par l’ANR 2021 à hauteur de 270 KE est porté par une jeune chercheuse RESTREPO RUIZ Maria-Isabel et porte sur la planification d’horaires de travail et de tournées des employés sur un horizon de plusieurs périodes pour les services à domicile. HOPES proposera des outils d'aide à la décision innovants pour résoudre ces problèmes complexes en tenant compte des règles de travail, des préférences individuelles et de différentes sources d'incertitude. Pour cela, nous nous baserons sur la formulation et la conception de nouvelles approches d'optimisation intégrant des techniques tirées de la science des données et de l'optimisation déterministe et stochastique. Au lieu de proposer une méthode qui ne fonctionne que pour une application spécifique, HOPES vise à proposer un cadre général qui peut être étendu pour résoudre différentes variantes du problème. Les outils d'aide à la décision développés devraient améliorer la qualité de service pour les utilisateurs, le bien-être des employés et améliorer la planification et l'exécution des opérations des services à domicile.

SLICES est une initiative unique en sciences du numérique. Elle vise à fournir un instrument scientifique à grande échelle pour soutenir les activités de recherche abordant les problématiques autour de la  conception et la gestion des infrastructures numériques. SLICES est entré dans la feuille de route ESFRI fin 2021, passant avec succès de la phase de conception à la phase de préparation. Plus important encore, la communauté dynamique SLICES se développe, suscitant un intérêt et un soutien croissants de la part des principaux acteurs de la recherche et de l'industrie. SLICES-PP ("phase préparatoire") aborde toutes les questions clés concernant les problèmes juridiques, financiers et techniques menant à la mise en place de la nouvelle infrastructure de recherche SLICES et garantissant l'engagement des États membres/pays associés à son fonctionnement à long terme et à son utilisation dans tous les domaines de la science.

Alors que l’apprentissage automatique (AA) en intelligence artificielle peut conduire à de grandes avancées en matière de services et d’applications numériques dans le domaine de la médecine, le processus de formation fondé sur des données réelles de patients médicaux est bloqué, car l’accès à ces actifs et leur exposition ne sont pas autorisés par la législation sur la protection des données. Le projet PAROMA-MED, financé par l’UE, entend développer des technologies, des outils, des services et des architectures innovantes pour les patients, les professionnels de santé, les scientifiques des données et les entreprises du domaine de la santé, afin qu’ils puissent interagir dans le cadre de fédérations de données et d’AA selon des contraintes légales et dans le respect total des droits des propriétaires des données, de la protection de la vie privée à la gouvernance fine, sans pénaliser les performances et les fonctionnalités des flux de travail et des applications AA/AI.

One-stop shop to accelerate the digitization and Cybersecurity of SMEs/MCs/PSOs through training, test before invest, support to find investment and EU networking services

Dans l’optique d’identifier des vecteurs de renforcement de la démocratie à travers la responsabilité, la transparence et l'efficacité de la production médiatique et une citoyenneté active et inclusive, le projet vise à clarifier dans quelle mesure les médias européens remplissent leurs fonctions démocratiques. En appliquant une méthode innovante, le projet couvrira (1) les perspectives des notions de démocratie représentative et participative telles qu'elles existent dans les sociétés européennes, (2) l'ensemble des médias d'information, indépendamment du canal de distribution, de la propriété et de la source de financement, (3) le cadre juridique et (auto)réglementaire dans lequel les entreprises de médias et le journalisme opèrent, (4) le potentiel des médias à promouvoir et à soutenir la participation politique (côté offre), et (5) les modèles d'utilisation des médias, les besoins de communication et les attitudes démocratiques des publics (côté demande) dans les États membres de l'UE.

Rassemblant 31 partenaires de 10 pays différents, DECARBOMILE vise à déclencher une amélioration sans précédent de la logistique verte du dernier kilomètre en Europe. Pour atteindre cet objectif, DECARBOMILE s'appuie sur une solide expérience de décarbonisation de la logistique urbaine à travers des initiatives européennes telles que CIVITAS. Les partenaires s'appuieront sur tous les résultats précédents pour développer des méthodes, des outils et des méthodologies de livraison améliorés, et les mettre en œuvre à travers l'Europe

EDITO-Model Lab préparera la prochaine génération de modèles océaniques, complémentaires de Copernicus Marine Service, à intégrer dans l'infrastructure publique de l'UE de l'océan jumeau numérique européen [j1] (EDITO) qui garantira l'accès aux données d'entrée et de validation requises (provenant d'EMODnet, d'EuroGOOS, du CEPMMT, de Copernicus Services et des observations par satellite Sentinels) et aux installations de calcul distribué et à haute performance (provenant d'EuroHPC pour HPC et d'autres ressources de calcul en nuage) et qui sera consolidé dans le cadre des développements de Destination Earth (DestinE).

Monter en compétence sur les méthodes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, afin d'évaluer les améliorations qu'elles peuvent apporter à la conception des codes (réduction des paramètres, heuristiques plus pertinents, codes plus puissants) ainsi qu'à l'efficacité du décodage (meilleure performance, complexité ou consommation réduite), sur des scénarios d'intérêt pratique pour lesquels notre compréhension théorique n'est que partielle.

Les systèmes de communication sans fil de troisième (3G) et quatrième (4G) génération ont donné naissance à l'Internet mobile qui a changé notre société. Les systèmes de communication sans fil de cinquième génération (5G) et "Beyond 5G" (B5G) apporteront également de technologies qui changent la société, comme la réalité mobile virtuelle et augmentée rendue possible grâce aux connexions très haut débit sans fil.

xCALE is a research project funded by the Agence Nationale de la Recherche (ANR – the French National Research Agency) that will last 42 months and start in april 2021. It gathers the strength of Lab-STICC, LS2N, CREAD and France-IOI.

La physique statistique montre de forts avantages à l’heure de décrire des systèmes complexes multi-échelle tels que la turbulence des fluides, le climat, ou les signaux neuronaux. En particulier, la Théorie de l’Information exhibe un fort potentiel pour l’étude des systèmes complexes dû à sa capacité pour caractériser des comportements non-linéaires. De plus dans ces dernières années, des modèles d’IA ont été développés pour faire face à un grand nombre de questions scientifiques, et plus particulièrement à des systèmes complexes. Ainsi, SCALES propose de combiner le cadre de la Théorie de l'Information (TI) avec des modèles d’IA pour caractériser les interactions entre les échelles des systèmes complexes.

L’apprentissage et la reconnaissance des lésions endoscopiques nécessite une courbe d’apprentissage assez longue, et est fondamental pour la prise de décision sur la prise en charge. L’avènement de nouveaux outils (NBI, BLI, near focus) permet un diagnostic optique précis pour un opérateur entrainé, mais nécessite une formation pour chaque nouvelle modalité. Kimi est un outil de suivi de formation, un forum interactif permettant de poster des images endoscopiques où la communauté peut discuter le diagnostic et la prise en charge la plus adaptée. L’objectif de cet outil est double : aider à la prise de décision via un forum interactif, et évaluer la capacité des endoscopistes à poser un diagnostic optique et proposer la prise en charge qui en découle.
A terme, cet outil pourra utiliser les images et les connaissances échangées sur le forum pour guider et construire des aides au diagnostic

Le projet MSCA ITN 2018 Lowcomote va former une génération d’experts visant à accentuer l'intérêt portés aux plateformes de développement low-code (LCDPs) par l'introduction d'un nouveau paradigme : les plateformes d'ingénierie low-code (LCEPs).

On désigne par « Fog computing » une informatique géo-distribuée dans laquelle des infrastructures de calcul et de stockage de proximité servent d'intermédiaire pour mieux exploiter les flux de données entre des objets connectés (IoT) et un Cloud distant et centralisé. Le projet SeMaFoR -- pour Self-Management of Fog Resources -- a pour ambition d’offrir une solution générique capable d’orchestrer automatiquement et intelligemment les ressources de calcul et de stockage du Fog avec des applications immédiates à la smart city, la smart factory, la smart mobility, etc.

L'objectif principal d'ASSISTANT est de développer une collection de jumeaux numériques intelligents qui s'adapteront automatiquement à l'environnement de fabrication. Ces jumeaux numériques aideront à la conception et au fonctionnement d’un système de production complexe, collaboratif et reconfigurable, mixte/multi-modèle, à partir des données collectées par les dispositifs de l'internet des objets (IOT).

L'anxiété sociale est un problème global qui est source de coûts importants au niveau personnel et sociétal. La réalité virtuelle permet d'envisager de nouvelles alternatives de traitement, notamment pour les thérapies d'exposition: un praticien peut ainsi progressivement confronter un patient aux situations lui posant problème. Dans ce cadre, il est important de disposer d'un fin contrôle sur le stress ressenti par le patient dans ces situations virtuelles; cependant, les paramètres, et leurs interactions, influençant la qualité et la nature du stress ressenti dans ces interactions sont encore mal connus.

Le projet BEYOND 5G consiste à la contribution du Bénéficiaire à la réalisation d’un projet collaboratif ayant pour objet principalement des solutions techniques au développement de réseaux souverains et sécurisés 5G/post 5G. Il articule ces solutions aux besoins des secteurs utilisateurs par un effort soutenu en Recherche et Développement, un interfaçage R&D/besoins des utilisateurs (plateformes d’expérimentation). Il contribue au développement d’un écosystème recherche-expérimentation propice aux innovations nécessaires et adaptés aux enjeux d’une industrie résiliente et souveraine.

BC4SSI aims at studying and developing new public Blockchain paradigm to handle SSI with the weakest model assumptions.

Le projet AIDA permettra d’absorber la croissance du flux de données marines collectées, de proposer des moyens de traitements performants, agiles et interactifs et de soutenir l’émergence d’un écosystème orienté données de la connaissance et l’innovation, en s’inscrivant dans l’IR (Infrastructure de Recherche) Data Terra, et, pour une part moindre, dans l’IR IFB. Dans ce contexte, l’infrastructure déployée par le projet AIDA n’a pas vocation à opérér ou développer des services autres que ceux nécessaires et applicables aux sciences marines, et est ce fait complémentaire au projet EskemmData de Datacenter labellisé INFRANUM à Rennes.