Actualités

humAIn au lancement de la Cité de l’IA

Cet événement de lancement, organisé en partenariat avec l'Alliance Régionale humAIn, a mis en lumière le nombre déjà important de collaborations entre les laboratoires de recherche de la région et les entreprises (groupes, start-up...)

8 binômes réunissant autour de chaque projet un universitaire, enseignant-chercheur ou chercheur et un acteur/représentant du monde économique ont pitché sur leur retour d'expérience, présentant ainsi leur collaboration autour de différents usages relatifs à l'IA - robotique, automobile, logistique...

Les différents domaines

L’entreprise Vekia travaille en collaboration avec l’équipe de recherche ORKAD (Operational Research, Knowledge And Data) du laboratoire CRIStAL (Université de Lille, CNRS, Centrale Lille) sur  le développement de méthodes adaptatives optimisant la chaîne logistique. Dans le cadre d’une thèse CIFRE, une première étude a permis de proposer une méthode multi-objectif optimisant, dans le cadre d’une campagne de promotion, le nombre d’articles commandés, et ainsi diminuer d’une part de 39% les ventes perdues et d’autre part de 27% le surplus.

L’entreprise nordiste TDR, spécialisée dans la robotique pour la logistique (palettisation, chargement, déchargement...) a collaboré avec l’équipe-projet Defrost, une équipe Inria commune avec le laboratoire CRIStAL (Centrale Lille, CNRS, Université de Lille) afin de  concevoir un préhenseur polyvalent pour bras robotique. 

Ce préhenseur est capable de saisir de manière optimale des flacons de parfum quels que soient leurs formes et leurs positionnements. « Le projet monté avec Inria est parti de l'envie d'imaginer une solution polyvalente et accessible financièrement, susceptible de fournir une alternative aux dispositifs classiques et coûteux de la robotique industrielle que sont les masques de positionnement et autres convoyeurs complexes », Dominique Watier, directeur de TDR .

L’équipe-projet Inocs, une équipe Inria commune avec le laboratoire CRIStAL (Centrale Lille, CNRS, Université de Lille)  et l'Université Libre de Bruxelles a travaillé avec l’entreprise Jules, autour de l’optimisation des opérations de préparation de commandes dans l’entrepôt de la marque. Il s'agissait d’améliorer le processus de préparation et l’envoi de 4 000 colis au quotidien vers les 440 magasins. L’objectif était de réorganiser l’ensemble de la chaîne en repensant les emplacements des produits dans les entrepôts de stockage, la constitution du contenu des colis et l’organisation des tournées.

La collaboration entre l’équipe-projet Modal, rassemblant des chercheurs de l’Inria et ceux du  laboratoire Paul Painlevé (CNRS, Université de Lille) et l’entreprise Alstom a porté sur la détection et le diagnostic de dysfonctionnements d'aiguillages par machine learning. Les résultats obtenus ont permis de confirmer la pertinence de la technologie développée par Inria pour le clustering afin de réaliser ces tâches de détection et de diagnostic en s'appuyant sur l'analyse de la consommation électrique du moteur actionnant l'aiguille.

L’IEMN, unité mixte de recherche associant le CNRS, l’Université de Lille, l’Université Polytechnique Hauts-de-France, Centrale Lille, et l’ISEN YNCREA, a travaillé avec la start-up Wavely pour créer des solutions acoustiques pour maintenance prédictive.

Le groupe Renault et le laboratoire CRIL de l’Université d’Artois ont collaboré autour de la configuration automobile et compilation. Travailler sur la personnalisation/ configuration de produit est nécessaire lorsque les choix des utilisateurs/ clients présentent une structure combinatoire d’options, ce qui est ici le cas quand le client configure son véhicule sur la plate-forme en ligne «  si vous choisissez tel moteur, alors vous devez obligatoirement prendre une boîte automatique, etc … )

La start-up Traxens a travaillé avec l’équipe-projet Fun d’Inria pour développer un système permettant d’assurer le suivi de conteneurs intelligents, les « smart containers », à un coût limité. Dans le cadre d’une thèse CIFRE, un doctorant de Fun a ainsi élaboré un réseau permettant aux conteneurs de communiquer entre eux afin d’élire ceux qui feront office de têtes de réseau, en fonction de l’état de leur batterie et de leur position vis-à-vis du signal GSM ou satellite.

Le laboratoire MIS (Modélisation, Information & Systèmes) de l’Université Picardie Jules Verne a travaillé avec l’entreprise Evolucare pour créer un éditeur de solutions logicielles pour la santé, dont la stratégie d’innovation est basée sur l’IA. Deux projets principaux ont émergé de cette collaboration : Smart Angel (Surveillance médicale individualisée par un système expert évolutif et un dispositif médical connecté) et LORH (Logiciel d’Optimisation des Ressources Hospitalières).




Actualités en relation

Intelligence artificielle et santé

Le troisième séminaire scientifique de l'alliance Hauts-de-France en intelligence artificielle aura lieu le 17 juin, avec pour thème la santé.

17/06/2019

A la découverte de l'intelligence artificielle : learning expedition

Du 15 au 18 juin 2019 l'Université de Lille aux côtés du MEDEF Lille Métropole et en partenariat avec la CCI Hauts-de-France et la Région Hauts-de-France, participera à une learning expedition à la découverte de l'IA (intelligence artificielle) en Israël.

03/06/2019

Un prix Google pour rendre les écrans tactiles plus réactifs

Un des prestigieux Google Research Awards a été décerné à une équipe de recherche impliquant l'université.

24/04/2019

humAIn : Alliance Hauts-de-France en Intelligence Artificielle

À l’heure où l’intelligence artificielle (IA) s’étend à de nombreux usages et a des impacts directs sur le citoyen - santé, véhicule autonome, sécurité, analyse financière, e-commerce -, il est indispensable de fournir des explications sur les prédictions et décisions prises par les systèmes d’intelligence artificielle.

22/03/2019