L'IRT SystemX veut hybrider IA, connaissances métier et modèles physiques

L'IRT SystemX a lancé un vaste programme de recherche visant à combiner l'intelligence artificielle version machine learning à l'IA classique à base de connaissances ainsi qu'à la modélisation physique. Six projets de R&D collaboratives développeront des solutions à des cas d'usage précis pour des industriels à forte ingénierie.

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L'IRT SystemX veut hybrider IA, connaissances métier et modèles physiques
Comment forcer un réseau de neurones à intégrer une loi de la physique ?

En terminer avec la querelle des Anciens et des Modernes dans l'intelligence artificielle (IA) pour construire un compromis synonyme de performance accrue. Voilà l'objectif pour le moins ambitieux du vaste programme de recherche lancé par l'Institut de recherche technologique (IRT) SystemX et présenté à la presse mercredi 5 février.

Baptisé « Intelligence artificielle et ingénierie augmentée » (IA2), ce programme doit réunir une trentaine de partenaires industriels et académiques pendant cinq ans avec un budget global de 20 millions d'euros. Il vise à développer des solutions à des cas d'usage combinant trois approches. D'un côté les Modernes, avec l'intelligence artificielle dite connexionniste, fondée sur l'apprentissage à partir de données (machine learning), qui est à l'origine du boom actuel de l'IA avec les réseaux de neurones profonds (deep learning). De l'autre, les Anciens, qui regroupent l'IA dite symbolique, basée sur les modèles de connaissances et les règles, et la modélisation qui s'appuie sur les équations de la physique.

« Un projet inédit par son ampleur et sa structuration »

« C'est un projet inédit pour nous par son ampleur et sa structuration, pointe Paul Labrogère, directeur général de SystemX. Le programme IA2 va coordonner 6 projets de R&D collaboratifs basés sur des cas d'usages avec des verrous technologiques bien identifiés. » Pour le dirigeant, IA2 se distingue aussi par son périmètre et son impact potentiel : « Nous ciblons les secteurs industriels à forte ingénierie, qui conçoivent des systèmes complexes et disposent de connaissances fortes et de grandes quantités de données. Hybrider les approches IA, connaissances métier et physique passe par désiloter tout ça au sein de l'entreprise. »

System X revendique aussi une genèse du programme originale puisque venue d'une démarche interne. « Nous sommes partis de la conviction qu'il y avait un grand potentiel dans une IA hybride, raconte Patrice Aknin, directeur scientifique de SystemX. Une hybridation qui ne se résume pas au couplage IA connexionniste-IA symbolique mais qui intègre aussi la modélisation physique. »

Encapsuler des lois physiques dans un réseau de neurones

Une voie encore peu explorée, estime Patrice Aknin, qui constate que la communauté de la modélisation physique et celle de la modélisation statistique par les données « se regardent en chiens de faïence ». Joindre ces deux mondes est précisément l'objet du premier des 6 projets de R&D à être officiellement lancé : HSA. Le projet « Hybridation Simulation Apprentissage» vise à réduire le coût de la simulation avec des méta modèles, améliorer la qualité des décisions prises lors des phases de conception basées sur la simulation et s'attaquer à des problèmes physiques mettant en échec les modélisations classiques.

Derrière ces objectifs, de vrais défis scientifiques. « Si l'on dispose d'une loi physique, comment la traduire dans un système apprenant de données ? Comment encapsuler des conditions aux limites ou un loi de symétrie dans un réseau de neurones ? Voilà le genre de questions auxquelles s'attaque le projet HSA», résume Patrice Aknin

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