Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle

L'IA de demain doit sortir du cloud afin de se rapprocher de ses utilisateurs et de surmonter les problèmes liés à la surcharge de communication et à la confidentialité des données. Les architectures matérielles dédiées à l'IA (notamment les unités de traitement neuronal, ou NPU) constituent un enjeu majeur pour le développement de nouvelles applications intégrées dans des appareils à faible consommation et à faible latence (voitures, appareils portables de santé ou encore capteurs intelligents). Parallèlement, un nouveau paradigme informatique, combinant l'Edge/Fog/Cloud computing et l'IoT, nécessite une gestion avancée des ressources. L'intelligence distribuée est un sujet émergent qui permettra d'optimiser les applications distribuées, y compris l'apprentissage distribué. Les chaires suivantes chaires ces questions liées àl'IA embarquée et distribuée ainsi qu'à l'architecture matérielle pour l'IA.

• Lorena Anghel & Alexandre Valentian - Matériel pour les réseaux neuronaux à codage spike exploitant les technologies hybrides CMOS non volatiles
• Frédéric Pétrot - Architectures matérielles numériques pour l'IA 
• Denis Trystram - Intelligence en périphérie (Edge intelligence) 

Les systèmes de décision automatisés sont actuellement déployés à grande échelle. Ils affectent déjà la vie des citoyens, et leur impact devrait s'accroître. Souvent basés sur des modèles d'apprentissage automatique complexes axés sur les données, ces systèmes soulèvent de nombreux défis scientifiques concernant la sécurité, la robustesse, la confidentialité, l'équité et l'efficacité des données lorsque des données massivement annotées ne sont pas disponibles. L'écosystème grenoblois possède de nombreux atouts pour relever ces défis en combinant les perspectives de divers domaines scientifiques, tant sur le plan académique qu'industriel. Il existe en effet une longue tradition de recherche en optimisation, en statistique et en IA symbolique à Grenoble, ainsi qu'une tradition plus récente en apprentissage automatique. Notre stratégie au sein de MIAI consiste à favoriser les interactions entre ces différentes disciplines, afin d'apporter des contributions fondamentales à l'apprentissage automatique et au raisonnement en passant par les chaires

• Sophie Achard & Martial Mermillod - Vers des systèmes neuromorphiques robustes et compréhensibles
• Diane Larlus - Apprentissage continu de représentations 
• Julien Mairal - Vers une plus grande efficacité des données dans l'apprentissage automatique 
• Romain Couillet - Statistiques de grande dimension pour l'IA 
• Anatoli Juditsky & Arkadi Nemirovski (International) - Inférence de haute dimension par optimisation convexe 
• Jérôme Malick & Yurii Nesterov (International) - Optimisation et apprentissage 
• Patrick Loiseau & Marie-Christine Rousset - IA explicable et responsable 
• Jérôme Euzenat - Communication et évolution des connaissances 

L'un des principaux objectifs de l'intelligence artificielle est d'améliorer les capacités des êtres humains à interagir avec leur environnement. Cela implique la résolution de divers problèmes, notamment la perception, l'analyse et l'apprentissage de la structure informationnelle de cet environnement, ainsi que la capacité à agir de manière adéquate et efficace. Il est important de noter que l'environnement humain est également composé d'autres êtres humains, ce qui soulève des questions spécifiques concernant l'analyse automatique du comportement humain et la conception de systèmes efficaces visant à améliorer l'interaction entre les personnes. Les équipes de Grenoble possèdent une expertise de longue date en matière d’interaction homme-machine et homme-homme, avec un recours croissant aux techniques d’apprentissage automatique tout en conservant des liens anciens et solides entre l’informatique et la psychologie cognitive. Les chaires traitent séparément des questions de l’analyse visuelle du monde extérieur, de l’interaction avec les humains et les objets dans le cadre sensorimoteur associé à la robotique, et de la communication avec les humains par la parole et le langage. Les chaires suivantes chaires ces questions liées à perception et à l'interaction.

• Xavier Alameda-Pineda & Radu Horaud - Perception et interaction audio-visuelles pour les robots d'assistance 
• Gérard Bailly & James Crowley - Systèmes intelligents collaboratifs 
• Christophe Prieur - IA et systèmes dynamiques : nouveaux paradigmes pour le contrôle et les robots 
• François Portet & Laurent Besacier - Intelligence artificielle et langage 
• Pascal Perrier - Cognition bayésienne et apprentissage automatique pour la communication vocale 
• Edmond Boyer - Vision 3D basée sur les données 

L'intelligence artificielle offre de formidables opportunités pour élaborer des solutions innovantes visant à améliorer la vie des personnes et leur environnement social. L'intégration de l'IA dans la société touche la plupart des domaines de la vie privée et sociale, tant au niveau collectif qu'individuel. En réponse, les individus, les groupes et les institutions mettent en place des processus réglementaires pour faire face aux risques, réels ou imaginaires, découlant de l'IA. Pour éviter à la fois les scénarios catastrophes et les dangers d’une cécité volontaire, les spécialistes des sciences sociales et de l’informatique devraient unir leurs forces pour mener des recherches sur l’impact sociétal réel de l’IA. De plus, une régulation raisonnée de l’IA nécessite non seulement une compréhension des algorithmes et des technologies, mais aussi l’étude de la valeur sociale et de la signification que les utilisateurs leur attribuent, ainsi que la compréhension de la société dans laquelle elles sont déployées. Grenoble est particulièrement bien placée pour relever ce défi. Depuis plusieurs années, le programme IDEX de l’Université Grenoble Alpes promeut le développement des sciences humaines et sociales, en favorisant le travail interdisciplinaire dans le domaine du numérique. Notre objectif au sein du MIAI est de nous appuyer sur ces fondements et de passer à l’échelle supérieure en mettant en place chaires des questions suivantes : l’intégration de l’IA dans la société et la régulation de l’IA par la société. Les chaires suivantes chaires ces questions liées à l'IA et la société.

• Théodore Christakis - Implications juridiques et réglementaires de l'intelligence artificielle 
• Thierry Ménissier - Éthique et IA 
• Sihem Amer-Yahia - Recommandations contextuelles en action - Relier l'IA et l'économie réelle
• Gilles Bastin - Société algorithmique