EDF, Thales et Total s’associent pour exploiter l’IA dans les systèmes critiques

Les trois industriels ouvrent un laboratoire commun dédié aux usages de l’intelligence artificielle (IA) dans les systèmes industriels critiques. Les enjeux concernent 3 axes clés : explicabilité, apprentissage et simulation.

EDF, Thales et Total annoncent l’ouverture d’un laboratoire mutualisé de recherche en intelligence artificielle placé au sein de l’EDF Lab de Saclay. Il s’agit pour les industriels de mutualiser leurs efforts de Rercherche & Développement sur l’application des technologies d’IA dans des systèmes sensibles.

Les trois partenaires soulignent que ces systèmes critiques, exploités par exemple dans l’aéronautique ou la production d’énergie, sont soumis à des exigences très fortes en termes de fiabilité.

Mutualisation des ressources, compétences et données

Injecter de l’intelligence artificielle dans ces environnements requiert donc le « développement d’une IA de confiance, explicable voire certifiable. » C’est sur ces aspects que porteront les travaux du laboratoire de recherche « dirigé de manière collégiale par EDF, Thales et Total. »

Les trois entreprises prévoient de mutualiser leurs ressources, ainsi que leurs données et leurs compétences y compris externes via de l’Open Innovation autour des usages de l’IA dans leurs industries.

Les 3 acteurs attendent du recours à l’intelligence artificielle des bénéfices en termes d’optimisation des tâches, d’accélération de l’accès aux informations pertinentes, d’amélioration de l’efficacité industrielle, d’amélioration de la performance énergétique et de la disponibilité des installations industrielles.

Pas question cependant de déployer des systèmes de type boîte noire. Le laboratoire de recherche axera ses travaux sur l’explicabilité, c’est-à-dire la capacité à expliquer la décision prise par l’IA.

L’explicabilité pour garantir la confiance des utilisateurs

« Les industriels souhaitent qu’un système automatique puisse rendre compte du raisonnement qui l’a mené à la réponse proposée. Cet aspect joue un rôle primordial dans la confiance que les utilisateurs peuvent accorder à l’IA, notamment dans les systèmes critiques » estiment-ils.

En matière de méthode d’apprentissage, les chercheurs étudieront plus particulièrement l’apprentissage par renforcement – consistant à récompenser ou sanctionner l’IA au cours du processus d’apprentissage.

Les experts en IA de Thales, EDF et Total mettront enfin l’accent sur la simulation pour confronter les modèles d’intelligence artificielle à un environnement de production réel. L’objectif annoncé est, par la simulation, d’optimiser le comportement d’un système face à un ensemble de paramètres.

Les algorithmes mis au point n’auront cependant pas vocation à se substituer à l’humain. Les industriels précisent que ces technologies permettront d’enrichir les résultats fournis aux ingénieurs et ainsi « augmenter la valeur » des décisions humaines.

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