Descriptif du projet

AI for Real-World Network Operations

L’Intelligence Artificielle (AI) a le potentiel d’améliorer la flexibilité et la résilience des infrastructures de réseaux critiques afin de faire face à des défis globaux tels que le changement climatique, la transition énergétique, l’augmentation en demande d’infrastructures de mobilité, et la transformation numérique. Toutefois, l’IA est confrontée à plusieurs défis : garantir la fiabilité, la transparence et l’adhérence éthique afin d’éviter les erreurs et les attaques ; gérer la complexité et l’instabilité d’assets vieillissants, le changement climatique, et la demande croissante en énergie et réseaux mobiles ; permettre une collaboration IA-humain efficace via l’apprentissage réciproque et l’intégration des connaissances de l’humain ; et dépasser les contraintes liées à la modularité des méthodes d’IA telles que l’apprentissage par renforcement appliqué aux infrastructures à grande échelle.

Lancé en septembre 2024 sur 42 mois, le projet AI4REALNET vise à concevoir une démarche multidisciplinaire complète en associant les algorithmes d’IA en émergence, les environnements numériques en open-source ouverts à l’IA, et la conception sociotechnique de systèmes décisionnels à base d’IA avec des interactions homme-machine. L’objectif est d’améliorer l’opération prédictive et en temps-réel des infrastructures de réseau. Le projet cible trois infrastructures critiques — la gestion des réseaux électriques, du ferroviaire, et du trafic aérien — ces secteurs fondamentaux pour l’Europe ont été identifiés comme prioritaires dans les stratégies nationales d’IA.

Le projet AI4REALNET est financé par l’Union européenne dans le cadre du programme de recherche et d’innovation Horizon Europe (Convention de subvention n°101119527).

Résultats attendus​

  • Développer la prochaine génération de méthodes décisionnelles qui visent à fiabiliser le contrôle humain assisté par l’IA tout en garantissant la résilience, la sûreté et la sécurité des infrastructures critiques​.
  • Accélérer le développement et la validation d’algorithmes d’IA émergents par le biais d’environnements numériques en open-source existants capables d’émuler des scénarios réalistes de l’exploitation de systèmes physiques et de prises de décision humaines, afin d’évaluer directement la qualité des décisions basées sur l’IA.

Compétences

Science des données et IA
Ingénierie système
Interaction Homme Machine
Optimisation

Marchés visés

  • Réseaux électriques et énergie
  • Transport et mobilité
  • Gestion du trafic aérien
Badge Environnement et développement durableBadge Industrie du futurBadge Mobilité et transport autonome
IMPROVE
Environnement et développement durable
Industrie du futur
Mobilité et transport autonome
Project Status:État du projet : Lancé
Industrial partner(s):Partenaire(s) industriel(s) :
RTE • TENNET • SCHWEIZERISCHE BUNDESBAHNEN SBB • DB NETZ AG • NAVEGACAO AEREA DE PORTUGAL • NAV PORTUGAL EPE
Academic Partner(s)Partenaire(s) académique(s)
IRT SystemX • INESC TEC • Fraunhofer • ENLITE AI • FLATLAND association • Université de Kassel • École polytechnique de Milan • Université de technologie de Delft • Zurich University of Applied Sciences • University of Applied Sciences Northwestern Switzerland • Université de Linköping • Université d’Amsterdam
Project Manager(s)Chef(s) de projet
Milad Leyli-Abadi
milad.leyli-abadi@irt-systemx.fr
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