EPI – Évaluation des Performances de systèmes de décision à base d’Intelligence Artificielle (IA)

Descriptif du projet

Évaluer et optimiser les performances de systèmes de décision à base d’IA dans les domaines du transport automobile et maritime.

La décision prise dans un véhicule autonome (changement de direction, ralentissement/accélération, etc.) est-elle fiable et sécurisée ? C’est au travers de cette question que le projet EPI s’articule.

Lancé en novembre 2018 pour une durée de trois ans, le projet EPI œuvre à bâtir une méthodologie générique pour l’évaluation des performances des systèmes de décision (basé sur des réseaux de neurones) embarqués dans le véhicule autonome.

Il s’agit de démontrer la robustesse du réseau de neurone au travers de la perturbation de son environnement (par exemple : capteurs perturbés du véhicule autonome), de générer les scénarios qui permettent l’apprentissage adéquat du réseau de neurone au vue de certaines situations et d’évaluer le niveau de la couverture de ces scénarios. L’évaluation des performances de cette « intelligence » est clé pour s’assurer du bon fonctionnement du système. Cette méthode doit garantir l’indépendance entre les données d’apprentissage et les données de test (qui mêlent des données réelles et simulées) et assurer la traçabilité et la reproductibilité des résultats.

Compétences mises en oeuvre

	Science des données et IA
	Sûreté de fonctionnement des systèmes critiques

Marchés visés

• Automobile
• Maritime

Thèse encadrée dans le cadre du projet

Génération de scénarios pour l’apprentissage et la validation d’une fonction de décision pour le pilotage
de véhicules autonomes ou l’aide au pilotage de navires.

Etablissement d’accueil : laboratoire LIP6 (Laboratoire d’informatique de Paris 6) de Sorbonne
Université

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