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DeepGreen, constitu\u00e9 d\u2019une vingtaine de partenaires de la recherche et de l\u2019industrie, a pour ambition de f\u00e9d\u00e9rer une communaut\u00e9 autour du d\u00e9veloppement de l\u2019intelligence artificielle embarqu\u00e9e en alliant souverainet\u00e9, confiance et frugalit\u00e9. L\u2019\u00e9mergence de l\u2019intelligence artificielle (IA) dans les syst\u00e8mes intelligents g\u00e9n\u00e8re une forte croissance du march\u00e9 mondial de l\u2019IA, de l\u2019ordre de 37 % par an avec une perspective sup\u00e9rieure \u00e0 1 800 milliards de dollars en 2030. Dans ce contexte, l\u2019IA embarqu\u00e9e propose des solutions de traitement des donn\u00e9es au plus pr\u00e8s de leur source, qui doivent combiner hautes performances de calcul, fiabilit\u00e9 et frugalit\u00e9. Si actuellement 80\u00a0% des flux de donn\u00e9es sont trait\u00e9s sur le cloud et pr\u00e8s de 20 % localement, l\u2019ordre de grandeur pourrait \u00eatre invers\u00e9 d\u2019ici 5\u00a0ans. Au regard de ce contexte, il est primordial de disposer en France et en Europe d\u2019un outillage performant pour l\u2019optimisation et le d\u00e9ploiement de ces solutions embarqu\u00e9es.<\/p>\n
Face \u00e0 ce constat, un collectif d\u2019une vingtaine de partenaires fran\u00e7ais majeurs de la recherche et de l\u2019industrie, fournisseurs de solutions mat\u00e9rielles et industriels utilisateurs de l\u2019IA embarqu\u00e9e, ont choisi d\u2019unir leurs comp\u00e9tences pour concevoir une ambitieuse plateforme open source bas\u00e9e sur l\u2019outil de deep learning embarqu\u00e9 N2D2 du CEA. Celui-ci permet de concevoir, optimiser et d\u00e9ployer les r\u00e9seaux de neurones sur des cibles mat\u00e9rielles vari\u00e9es.
\n\u00ab L’orientation strat\u00e9gique promue par la France et l’Europe est celle d’une IA offrant des garanties de confiance et d’efficacit\u00e9 au service de l’industrie et de la soci\u00e9t\u00e9 \u00bb souligne Alexandre Bounouh, directeur de l\u2019institut List du CEA. \u00ab L’IA embarqu\u00e9e est notre atout diff\u00e9renciant et celle-ci pourra se d\u00e9ployer efficacement \u00e0 la condition de couvrir toute la cha\u00eene de valeur, en particulier les algorithmes innovants et performants n\u00e9cessaires aux traitements des donn\u00e9es sur des cibles mat\u00e9rielles souveraines \u00bb.<\/p>\n
Fortement soutenue par l\u2019ambition France 2030, la nouvelle plateforme proposera des fonctionnalit\u00e9s diff\u00e9renciantes et innovantes pour r\u00e9pondre aux enjeux strat\u00e9giques suivants\u00a0:<\/p>\n
-La souverainet\u00e9, gr\u00e2ce \u00e0 la ma\u00eetrise de bout en bout du d\u00e9ploiement embarqu\u00e9 de l\u2019IA et la valorisation des technologies mat\u00e9rielles fran\u00e7aises et europ\u00e9ennes.<\/p>\n
-La frugalit\u00e9, gr\u00e2ce aux techniques avanc\u00e9es d\u2019optimisation des mod\u00e8les comme la quantification qui permet de r\u00e9duire l\u2019empreinte m\u00e9moire et la consommation d\u2019\u00e9nergie.<\/p>\n
-La confiance, via des m\u00e9thodes d\u2019\u00e9valuation et de qualification des fonctions critiques li\u00e9es aux exigences de l\u2019embarqu\u00e9.<\/p>\n
-La comp\u00e9titivit\u00e9, en permettant \u00e0 l\u2019ensemble des acteurs fran\u00e7ais et europ\u00e9ens de la R&D d\u2019acc\u00e9der aux meilleurs outils de d\u00e9veloppement des applications d\u2019IA embarqu\u00e9e.<\/p>\n
La gen\u00e8se de la plateforme s\u2019appuie en particulier sur le projet DeepGreen de la strat\u00e9gie nationale d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de l\u2019IA pour l\u2019embarqu\u00e9. Celui-ci permettra dans une premi\u00e8re phase de monter en maturit\u00e9 et d\u2019enrichir le c\u0153ur technique open source, gr\u00e2ce \u00e0 un partenariat entre le CEA, Inria, Thales, Datakalab et Pulse Audition.<\/p>\n
La deuxi\u00e8me phase du projet permettra d\u2019adapter ce c\u0153ur technique g\u00e9n\u00e9rique aux besoins industriels et de l\u2019int\u00e9grer aux offres mat\u00e9rielles strat\u00e9giques pour l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me fran\u00e7ais, notamment celles de Kalray, Dolphin Design et Arcys. Une premi\u00e8re version de la plateforme sera ainsi mise \u00e0 disposition en open source au travers de la fondation Eclipse d\u00e8s l\u2019automne\u00a02023.
\nD\u00e8s 2024, des r\u00e9alisations concr\u00e8tes viendront d\u00e9montrer la pertinence de l\u2019approche sur des cas d\u2019usage repr\u00e9sentatifs des march\u00e9s-cibles de l\u2019a\u00e9ronautique, l\u2019a\u00e9rospatial, la d\u00e9fense, l\u2019\u00e9nergie, l\u2019usine du futur et de la sant\u00e9.\u00a0 De la maintenance pr\u00e9dictive des syst\u00e8mes autonomes en passant par la reconnaissance d\u2019images au sein des centrales de production ou la reconnaissance embarqu\u00e9e pour les v\u00e9hicules, les r\u00e9alisations pourront s\u2019appuyer sur des collaborations avec l\u2019ONERA, Airbus, Dassault Aviation, CS GROUP, EDF, SysNav, HawAI.tech, Adagos, Ezako, Arcys, ArcelorMittal, Pulse Audition, Thales ou MBDA.
\nEn vue d\u2019une diss\u00e9mination europ\u00e9enne rapide, la plateforme b\u00e9n\u00e9ficiera du projet europ\u00e9en NEUROKIT2E (Key Digital Technologies 2022) pour le d\u00e9ploiement de l\u2019IA embarqu\u00e9e sur des technologies mat\u00e9rielles \u00e9mergentes.\u00a0<\/p>\n
Les partenaires du projet DeepGreen sont : Adagos, Airbus, ArcelorMittal, Arcys, CEA, CS GROUP, Dassault Aviation, Datakalab, Dolphin Design, EDF, Ezako, HawAI.tech, Inria, Kalray, MBDA, ONERA, Pulse Audition, SysNav, Thales.<\/p>\n