Technologies, marchés et défis

LETTRE DE VEILLE
Technologies, marchés et défis
#30
3 — Editorial
SOMMAIR
4 — Enjeux
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU COEUR DES
EFFORTS DE RECHERCHE
Cadrage - Focus sur la robotique
6 — Robotique et intelligence artificielle
Intelligence artificielle - Jean-Gabriel Ganascia, UPMC
9 — « Le monde contemporain est en partie forgé par cette discipline »
Intelligence imitative - Charles Tijus, Lutin
12 — « Nos technologies cognitives numériques sont basées sur la connaissance de la cognition humaine »
Décision - Alexis Tsoukias, Lamsade
15 — « L’intelligence artificielle permet d’augmenter la capacité décisionnelle des machines »
Traitement automatique des langues - Claire Nédellec, INRA
17 — « Formaliser la connaissance va permettre de mieux exploiter les nombreuses données expérimentales »
LES MISES EN APPLICATION DE L’INTELLIGENCE
ARTIFICIELLE
Cadrage - Applications de l’IA en entreprise
21 — Comment l’intelligence artificielle va-t-elle impacter l’entreprise ?
Mobile - Rand Hindi, Snips
23 — « Notre vision à long terme est de faire disparaître la technologie »
Deep Learning - Tony Pinville, Heuritech
26 — « Le deep learning est une nouvelle branche du machine learning »
Simulation - Caroline Chopinaud et Yann Prudent, Masa Group
29 — « Nous venons de créer une filiale focalisée sur notre coeur de métier historique, l’intelligence artificielle »
Traduction - Philippe Anel, Mediawen
32 — « L’automatisation croissante ne concernera pas toutes les langues avant longtemps »
Transformation numérique - Axel Buendia, SpirOps
35 — « Notre activité principale est la recherche autour de l’intelligence artificielle décisionnelle »
Agents virtuels - Pascal Arbault, Davi
37 — « Pour qu’une intelligence artificielle fonctionne correctement, il faut déjà qu’elle ait un objectif »
Prédictif - Amine El Helou, Mathworks
40 — « Nous constatons une grande effervescence autour des objets connectés dans le domaine industriel »
Crédit photo couverture : brewbooks, 200 pairs telephone cable model of corpus callosum
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Les mises en application de l’IA
Simulation - Caroline Chopinaud et Yann Prudent, Masa Group
« Nous venons de créer une filiale
focalisée sur notre coeur de métier
historique, l’intelligence artificielle »
Masa Group, créé en 1996, est un fournisseur de solutions technologiques pour modéliser
et représenter les comportements humains, principalement dans le cadre de simulations
pour l’entraînement, l’analyse et l’aide à la décision en situation de crises. La
société a également développé une expertise en intelligence artificielle dans le jeu
vidéo, démontrée dans le cadre de plusieurs projets de recherche. Caroline Chopinaud,
directrice des partenariats, et Yann Prudent, directeur technique nous dévoilent leurs
récentes actualités et leur dernier projet, craft.ai, qui vient de voir le jour.
des services (pompiers, police…) pour la gestion de crise
par exemple. Enfin, est né de ces deux premiers produits un
troisième produit, LIFE. Il permet à des non-développeurs
de créer des comportements autonomes pour des
entités simulées à intégrer dans une simulation ou un
environnement virtuel au sens large.
Définition de l’intelligence artificielle
Y. P : MASA Group est une PME éditrice de logiciels dans
le domaine de la modélisation et de la simulation de
comportements utilisant des technologies d’intelligence
artificielle. La société, composée à ce jour d’une
cinquantaine de personnes, propose ses solutions
principalement pour l’entrainement et la formation dans
les secteurs de la Défense et de la Sécurité Civile, avec des
ouvertures sur le marché du jeu sérieux pour le secteur de
l’industrie. A ce jour, des clients présents dans plus de 15
pays nous font déjà confiance.
MASA propose trois produits. Notre premier produit,
SWORD, est dédié à l’entrainement pour les hauts niveaux
de commandement. Le principe est une simulation
dans laquelle chaque entité est capable d’interpréter et
d‘exécuter des ordres de haut niveau de façon autonome et
avec une faible intervention d’opérateurs humains. Ralentir
l’ennemi, escorter une personne, attaquer un objectif entre
deux zones sont des exemples de « missions » que l’entité
doit ensuite remplir seule dans la simulation en tenant
compte de la situation courante et des interactions des
autres entités sur le terrain.
Ce type de simulation (à base d’agents) simplifie
considérablement le déroulement d’exercice d’entrainement
en évitant d’avoir à déployer des ressources humaines sur le
terrain, car qui dit haut niveau dit beaucoup de personnes
à commander. Ce sont des exercices en conditions réelles
mais au lieu d’être exécutés par des hommes, c’est une
simulation qui envoie les résultats pour évaluer les prises de
décision. Ensuite, nous avons SYNERGY, un produit similaire
mais destiné à la sécurité civile. Les cas d’usages sont de
simuler des risques, comme une inondation par exemple.
Il est le plus souvent utilisé pour travailler à la coordination
Y.P : A MASA, on définit l’intelligence artificielle comme le
fait de comprendre un ordre de haut niveau et l’appliquer
de façon cohérente par rapport à la situation courante. Ce
qui ne veut pas forcément dire apprendre et anticiper, mais
être capable de s’adapter à l’environnement et aux ordres
donnés tout au long de l’exercice. Nous ne sommes pas
dans une optique de compenser les erreurs des utilisateurs
à l’aide de l’IA mais plutôt de lui présenter l’impact de
ses décisions sur la situation et sur le comportement des
entités simulées. Nous nous basons pour cela sur plusieurs
technologies : algorithmes et structures de données qui
sont des arbres ou des graphes. On a par exemple une
situation d’entrée avec un contexte, des motivations et des
buts. En fonction de cela, les parcours dans le graphe vont
donner les actions à effectuer.
La notion de temps réel est ici primordiale. L’idée est
que les comportements et les algorithmes que l’on utilise
soient des algorithmes capables de prendre une décision
en temps réel. Chaque entité réévalue continuellement la
situation et les connaissances qu’elle a sur l’environnement,
connaissance potentiellement partielle ou fausse, et qui lui
permettent de prendre une décision cohérente par rapport
à ce que l’entité imagine de la situation. Cela est primordial
pour proposer des scénarios qui évoluent de façon réaliste
et qui sont surtout en mesure de s’adapter aux conditions
de l’exercice. En distribuant l’intelligence du scénario
sur des entités distinctes, on réduit considérablement la
complexité de mise en œuvre de scénario et leur richesse…
rien n’est complètement scripté comme on peut le voir
parfois dans les scénarios de jeux sérieux.
Projets de R&D
C.C : Nous sommes impliqués dans plusieurs projets de
R&D, dont un labélisé par Cap Digital, le projet OCTAVIA.
C’est un projet de R&D collaboratif qui se termine à la fin de
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29
Les mises en application de l’IA
l’année. Nous travaillons en consortium avec Black Sheep
Studio, le CNAM et BSE Group. La problématique de ce projet
était de proposer des solutions pour améliorer l’immersion
proposée par des environnements virtuels, type ceux
rencontrés dans les jeux vidéo, les simulations, les mondes
virtuels… Pour cela nous proposions de développer un
outil à destination des game-designers, permettant de
créer simplement des « ambiances de vie » à l’aide de
personnages non-joueurs, et de les coupler à une ambiance
sonore réaliste. Ainsi, dans ce projet, nous avons développé
un prototype d’outil intégré à Unity3D permettant de créer
des « scènes de vie », c’est à dire des comportements
collectifs joués par un groupe de personnages non-joueurs.
Nous avons également développé un moteur à partir de nos
technologies d’IA permettant de gérer de façon automatique
le déroulement de la scène : affectation d’un rôle à un
personnage, d’un comportement, synchronisation avec
d’autres personnages…. L’idée était de simplifier le travail
du game-designer en distribuant la complexité de création
d’une ambiance sur des scènes, puis sur les personnages et
en fournissant un moteur pour gérer automatiquement le
déroulement de cette ambiance.
« Nous avons une
problématique majeure
qui est d’avoir des
technologies d’IA
performantes et
accessibles »
D’autres techniques existent, comme par exemple la
génération de foule dans l’environnement, mais ce qui
nous intéressait principalement dans ce projet c’est de
nous concentrer sur la simplification du processus de
conception. En effet, à MASA nous avons une problématique
majeure qui est d’avoir des technologies d’IA qui soient
performantes mais aussi accessibles, pour des game
designers par exemple, ou des modélisateurs. Nous nous
sommes effectivement rendus compte qu’il y avait très peu
d’outils à destination des designers pour leur permettre
de créer les comportements des personnages non joueurs
et de peupler les environnements virtuels facilement. A
MASA nous sommes dans une logique où nous partons
du designer/modélisateur pour aller jusqu’à l’application,
alors que plus généralement l’approche est inversée : on
part de l’application pour aller jusqu’au designer. Nous
souhaitions donc prendre le problème à l’envers et le
simplifier. Tout l’enjeu sur la fin de cette année est que les
partenaires intègrent le concept : dans un prototype de jeu
(Black Sheep), pour une évaluation par des étudiants de
game design (CNAM-ENJMIN). Nous en saurons plus une
fois les évaluations effectuées. C’est un projet qui a été
présenté à Futur en Seine sur notre stand et nous avons
eu des retours très positifs, aussi bien sur l’outil que sur le
contenu de scènes produit. Nous avons même pu échanger
sur les problématiques de rendre accessible aux game
designers la conception d’IA ! C’était très enrichissant.
Nous avons d’autres projets en lien avec l’IA comme
IMOSHION, qui avait lui aussi été présenté à Futur en
Seine en 2012. C’est un projet européen (FP7) qui avait
pour objectif de proposer des solutions pour sensibiliser
et former aux consignes de sécurité dans les entreprises
du secteur industriel en cas d’évacuation suite à des
départs de feu, des fuites de produits toxiques… (projet
terminé en avril 2014). Nous avons développé une
simulation utilisant une approche à base d’agents qui vise
à compléter les exercices d’évacuation en condition réelle.
L’objectif était d’y intégrer des personnages non-joueurs
aux comportements autonomes suivant certains types
de comportements : bons ou mauvais comportements
des employés, des visiteurs et des serre-files et de rendre
accessibles ces problématiques dans le cadre de formations.
L’idée était aussi de sensibiliser, dans des contextes
différents, en créant des situations dangereuses… A la fin du
jeu, nous proposons, avec un expert, un retour complet pour
permettre de mesurer l’impact de comportements sur une
situation donnée. Ce projet est un bon exemple de l’utilité
de l’IA sur personnages non-joueurs et des comportements
adaptatifs. Nous présentons régulièrement ce prototype
lors de conférences et d’événements spécialisés, ce qui fait
émerger d’autres cas d’utilisation possibles : évacuation de
bâtiments et de bateaux, plateformes pétrolières…
Travaux présentés à PFIA
C.C : PFIA est une plateforme organisée par l’association
française d’intelligence artificielle (AFIA). L’idée est de réunir
plusieurs conférences et séminaires sur une même semaine
pour rassembler la communauté scientifique française
sur des problématiques d’intelligence artificielle. Nous
intervenions sur trois conférences et ateliers : les rencontres
des jeunes chercheurs (RJCIA) où notre doctorante en CIFRE
avec l’UTC y a présenté ses travaux sur la modélisation des
comportements stratégiques dans les Jeux vidéo (type
RTS ou 4X) ; Applications d’intelligence artificielle (APIA)
où nous avons présenté nos travaux sur OCTAVIA ; Atelier
IA&Jeux Vidéo où nous avons présenté nos activités sur l’IA
dans le domaine des jeux et participé à une table ronde sur
l’organisation d’une compétition d’IA. L’objectif de cette
future compétition serait de regrouper les scientifiques
autour de problématiques et de challenges d’IA proposés
par des industriels et de créer une communauté française
sur le domaine de l’IA. La compétition s’appliquerait sur un
jeu vidéo, comme il en existe actuellement à l’international.
Pendant cette semaine, des interventions ont été
marquantes comme celle de Rodney Brooks qui a présenté
des problématiques d’intelligence artificielle en robotique.
Lors de l’atelier IA&Jeux, nous avons été interpellés par des
interventions ayant trait à la conception d’IA de support et
d’IA antagonistes (adversaires) dans les jeux de stratégies.
Elles mettaient en avant cette idée que beaucoup d’IA de
jeux sont conçues dans le but de « gagner ». Or le problème
n’est pas de « gagner », mais de proposer des IA qui soient
« fun à jouer » et surtout malignes ! Quand un joueur veut se
battre contre le jeu et non contre des adversaires humains,
en multijoueur par exemple, ce n’est pas toujours évident
de s’opposer à une IA qui soit intéressante à jouer, c’est
un vrai challenge pour les studios de jeu actuellement. Ce
qui va dans le sens des travaux de notre doctorante, qui
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30
Les mises en application de l’IA
visent à simplifier la modélisation des stratégies pour créer
des intelligences artificielles malignes et intéressantes à
jouer. Dans le domaine de l’armement, on souhaite des
intelligences artificielles crédibles et réalistes, mais dans
le jeu vidéo, c’est une toute autre histoire, il faut en plus
qu’elles soient agréables à jouer !
Quelles applications ?
Y.P : Aujourd’hui, on fait de l’entrainement, de la formation
mais aussi de l’analyse de procédure et d’équipement. Par
exemple, nous avons un cas avec un projet de recherche
(CASAVA), où nous intégrons dans notre simulation SWORD
les résultats de recherche de nos partenaires pour évaluer
les mesures d’évacuation lors d’une éruption volcanique en
Guadeloupe et son impact sur la population et les forces
de sécurité. Nous avons modélisé toutes les procédures
officielles mises en place, lancé la simulation, et nous
sommes rendu compte que le véhicule en charge de la
coordination de toute l’évacuation était pris d’office dans le
nuage de cendre et donc que la procédure était caduque…
Cela nous sert à voir les gros défauts sur les procédures et
doctrines ! Et de faire des variations de ces doctrines. Une
des applications vers laquelle nous souhaitons tendre à
l’avenir est l’aide à la décision en temps réel. Ou reproduire
la situation telle qu’elle est sur le terrain pendant une
opération. Et que l’on peut jouer en accéléré pour voir si les
décisions vont être optimales sur le terrain. Nous voulons
simplifier l’utilisation, la mise en place. Plus on sera en
mesure de simplifier, plus la mise en place en temps réel
sera efficace.
Dernières actualités du groupe
C.C : Nous venons de créer une filiale, craft ai, focalisée sur
le cœur de métier historique de MASA qu’est l’intelligence
artificielle. Notre idée est d’amener nos technologies
d’intelligence artificielle dans d’autres marchés que le
militaire, la sécurité civile et la simulation. Nous proposons
donc un moteur d’intelligence artificielle et une API qui
vont permettre « d’automatiser intelligemment » des objets
connectés, des applications web, mobiles, des robots...
Nous voulons nous recentrer sur les problématiques
d’algorithmes d’intelligence artificielle, et comment les
rendre accessibles à des développeurs pour leur permettre
d’améliorer leurs applications. Nous sommes partis du
constat que, dans les objets connectés par exemple, on est
soumis à une masse de données de plus en plus importante
mais qu’il n’existe pas encore de solutions pour proposer
des services pertinents à partir de ces données. Pour
résumer, les objets sont là, les données aussi… mais on en
fait quoi ?
L’idée de craft ai est de permettre aux développeurs
d’utiliser des mécanismes d’IA pour fournir la bonne
interaction utilisateur qui soit contextualisée et qui tienne
compte du profil utilisateur et de ses interactions, et ceci
à partir de sources de données hétérogènes collectées via
différents services et objets.
On imagine ainsi facilement de faire communiquer les
objets entre eux pour créer des applications toujours plus
intelligentes et riches ! Un bon exemple en ce moment : les
assistants personnels qui se veulent toujours plus proactifs
et capables de vous simplifier la vie dans le quotidien…
gérer vos rendez-vous, vous rappeler quand vous êtes en
retard à une réunion ou si les transports vont vous faire
défaut…
Finalement, craft ai peut être vu comme un langage
de programmation graphique pour de l’IA permettant
de concevoir de la décision, de l’automatisation.... Nous
sommes partis de notre expertise issue de la conception
d’agents intelligents et nous souhaitons permettre
maintenant à tout développeur qui en ressentirait le besoin
d’embarquer cette intelligence dans des applications, des
services IoT… Sans avoir le côté « black box » de certaines
IA. Nous voulons que le développeur ait le contrôle de
ce qui se passe et qu’il soit en mesure de comprendre
l’automatisation de cette intelligence. Avec la création
de cette filiale nous ouvrons largement le champ des
possibles en nous permettant de toucher des développeurs
de multiples domaines. Et bonne nouvelle la version beta
de craft ai est accessible aux partenaires qui en feraient
la demande à compter de cette semaine ! En attendant
d’avoir accès à la version officielle, contactez-moi !
« Craft ai peut être vu
comme un langage de
programmation graphique
pour de l’IA »
En termes de perspectives, une fois la première version
officielle sortie nous souhaitons travailler plus profondément
sur la partie apprentissage (machine learning). Ainsi, dans
un avenir proche nous pourrons proposer une version de
craft ai qui fournit aux développeurs les moyens de créer
des applications ou objets qui apprennent de l’utilisateur
et de l’usage qu’il fait du service qui lui est proposé.
Actuellement, il est déjà possible avec craft ai de stocker
dans une base de connaissance l’historique d’utilisation
d’une application et de prendre des décisions en fonction
de cet historique.
Cela permet de proposer des applications personnalisées
à l’utilisateur, mais nous pensons pouvoir aller encore
plus loin en intégrant des notions et algorithmes
d’apprentissage. La problématique de ces technologies est
que ce sont souvent des boites noires, donc on doit travailler
au couplage d’un bon algorithme d’apprentissage avec
une technologie qui se veut « white box ». C’est un chantier
important pour nous, ainsi que le fait de faciliter l’utilisation
des outils par ce que l’on appelle le « power user », une
personne qui sans être spécialiste est curieuse des
apports de l’intelligence artificielle pour la customisation
d’un produit ou d’un objet… C’est une demande forte en
particulier dans le domaine de la maison connectée pour
scénariser et automatiser l’intelligence de la maison et
permettre de la customiser à l’infini.
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Equipe éditoriale :
Directeur de la publication: Patrick Cocquet
Responsable éditoriale: Johanna Castel
Avec la participation de :
Equipe Stratégie et Communautés
Françoise Colaïtis, Johanna Castel, Stéphane Delouche, Karim El Bouazizi, Cyril Labordrie , Romain
Melet, Elisabeth Racine, Muriel Brunet, Servane
Danzin, Antoine Granjon, Lola Kahn
Equipe R&D : Philippe Roy, Christelle Ayache, Aylin
de Villechenous, Camille Coste
Plus d’informations :
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