Échange d’expériences du 29 septembre 2016 au Plateau Inria à Euratechnologies

Pour ce nouvel Échange d’expériences AMI du 29 septembre 2016, nous nous sommes retrouvés sur le plateau Inria d’EuraTechnologies à Lille, où nous avons été accueillis par Margot Corréard et Jean-François Bouin, Chargés des Partenariats & Projets d’Innovation chez Inria.

Cet Échange d’expériences fut l’occasion de découvrir les derniers travaux de recherche de l’institut à travers cinq exemples, de mieux comprendre comment l’équipe de recherche Dolphin aide les entreprises à trouver des solutions à des problèmes complexes, notamment dans des contextes de big data, et comment Global Vision, spécialiste en open innovation, permet de passer d’une veille technologique spécialisée, passive et informationnelle à une vision technologique transversale, pro-active et ouverte à des solutions innovantes.

 

Le centre Lille Nord Europe d’Inria

Le Centre Lille Nord Europe d’Inria comprend 360 personnes dont 300 scientifiques répartis dans 17 équipes de recherche, avec au coeur de sa stratégie une politique de partenariat avec le monde économique et de la recherche.

Destinés à favoriser les interactions entre la communauté scientifique, le monde économique et la société, le Plateau Inria est un espace de démonstrations et d’interactions entre la recherche effectuée au sein de l’institut et l’industrie.

Les membres de l’AMI dont la cotisation est à jour peuvent avoir accès à la présentation d’Inria sous : https://drive.google.com/drive/folders/0B7IgWwMswfN3a3FfNURjMmNfZEU.

 

Les exemples de travaux de recherche actuels d’Inria

Nous avons ainsi pu découvrir cinq exemples de travaux de recherche actuels d’Inria.

FIT IoT-Lab (équipe Fun)

Le premier FIT IoT-Lab, porté par l’équipe Fun, consiste en un réseau de plus de 1 000 capteurs répartis sur huit sites en France, dont 256 capteurs sur le Plateau d’EuraTechnologies.

Cette plateforme de capteurs permet de tester en grandeur nature les technologies de l’Internet des objets et plus particulièrement les algorithmes de gestion de ces objets connectés entre eux. Elle permet ainsi aux partenaires d’Inria d’accélérer le développement de leurs produits sans avoir à investir dans de coûteux équipements.

 

Simulateur médical (équipe Defrost)

Le second exemple, porté par l’équipe Defrost, est un simulateur destiné aux médecins pour leur permettre de se former à des interventions particulièrement délicates et longues, en l’occurrence ici un traitement contre l’arythmie cardiaque sévère. Le médecin doit, dans cette simulation, piloter un cathéter dans les vaisseaux sanguins et le coeur qui bat, pour repérer les tissus malades, réaliser le traitement, re-stimuler le cœur et voir si la pathologie a disparu.

L’intérêt d’un tel simulateur est de modéliser l’électrophysiologie du cœur avec des algorithmes dont les calculs sont suffisamment rapides pour avoir des interactions en temps réels et des résultats réalistes lorsque le médecin s’entraîne.

 

Valorisation des données du big data (équipe Modal)

Le troisième exemple porté par l’équipe-projet Modal a pour objectif de montrer comment valoriser au mieux des données du big data. Cette démonstration réalisée en partenariat avec un industriel de l’agroalimentaire a pour objectif de prédire à l’avance, à partir d’un modèle mathématique, la qualité des cookies suivant les propriétés de la pâte durant le pétrissage.

À partir d’un grand nombre de relevés de mesure sur la dureté de la pâte avant cuisson et d’un classement en bon, moyen et mauvais de ces cookies obtenus après cuisson, un modèle mathématique a pu être établi permettant de prédire à l’avance la qualité des futurs cookies en cours de fabrication.

 

Histomages (équipe Mjolnir)

Le quatrième exemple, le démonstrateur TAN, porté par l’équipe Mjolnir, consiste à modéliser des transitions animées pour les intégrer dans des interfaces. Le démonstrateur Histomages qui nous a été présenté permet ainsi de retoucher les couleurs d’une image à partir de l’histogramme de couleurs.

Histomages classe dans un histogramme l’ensemble des pixels d’une image selon leur luminosité ou leur teinte pour permettre à l’utilisateur de modifier dans l’histogramme les couleurs d’un élément de l’image. Dans cet exemple, la chemise bleue de la personne passe au rouge en intervenant simplement sur les pics bleus de l’histogramme.

 

Table connectée commandée par la voix (équipe NON-A)

Le dernier exemple, porté par l’équipe NON-A et réalisé en partenariat avec une architecte d’intérieur, a pour but de permettre à des robots capables de réaliser une cartographie de leur environnement et de détecter des obstacles autour d’eux, d’être directement commandés par la voix pour se déplacer dans cet intérieur.

L’exemple présenté ici, dans un contexte de chambre d’hôpital, a consisté à permettre à des patients alités de pouvoir commander par la voix une table connectée qui se déplace à leur demande sans que le personnel soignant soit obligé d’intervenir.

 

Les présentations

Présentation de l’Association pour le Management de l’Innovation

Avant de passer aux interventions des deux conférenciers, Erik Emotte, Animateur de l’Association pour le Management de l’Innovation, a fait une présentation de l’AMI en expliquant que le but de l’association est d’aider les entreprises à mieux s’organiser pour innover.

Pour cela, il est revenu sur la démarche de l’AMI, issue au départ de l’analyse de la valeur, et qui consiste aujourd’hui à ce que les entreprises continuent à adapter en permanence leur offre et leur organisation aux évolutions du marché et mettent en place et maintiennent un processus d’adaptation dans la durée.

Pour que les entreprises puissent évaluer leur processus d’adaptation, l’association a défini cinq stades d’organisation des entreprises qui innovent. Erik Emotte a également présenté les services proposés par l’AMI et les membres qui en font partie. Il a également invité les entreprises intéressées à adhérer à l’association à se rendre sur le site Hello Asso ou à prendre contact avec son trésorier.

Pour de amples précisions, l’AMI dispose d’un site Internet pour mieux connaître son activité, ses services et ses membres, ainsi que d’un blog, sur lequel figure des articles sur l’innovation, ses prochains événements et des actualités liées à ses membres.

 

Intervention d’El-Ghazali Talbi sur des exemples d’application de l’optimisation des problèmes complexes (big data, large échelle) en entreprise

La première intervention a été celle d’El-Ghazali TALBI, Responsable de l’équipe de recherche Dolphin, sur des exemples d’application de l’optimisation des problèmes complexes (big data, large échelle) en entreprise.

Les membres de l’AMI dont la cotisation est à jour peuvent avoir accès à cette présentation sous : https://drive.google.com/drive/folders/0B7IgWwMswfN3a3FfNURjMmNfZEU.

L’équipe Dolphin, composée d’une vingtaine de chercheurs, intervient aujourd’hui à la demande des entreprises pour trouver dans des environnements, où les choix foisonnent et où règnent l’incertitude et la compétition, les meilleures solutions possibles à des problèmes complexes à partir de modèles et d’algorithmes.

Ces interventions peuvent avoir lieu dans un grand nombre de domaines, comme la conception et la configuration de systèmes, la logistique et le transport, la biologie, la santé, le médical, la pharmacologie, l’énergie et les systèmes urbains, la banque et l’assurance, la production, le transport et la distribution ou encore les problématiques de planning.

À titre d’exemple, ce sont des modèles et des algorithmes aujourd’hui qui permettent de trouver le plus court chemin pour aller d’un point A à un point B, d’ordonnancer les tâches d’un projet en fonction de la main d’œuvre, tout en minimisant sa durée, ou encore de router une flotte de camions de façon optimale pour servir différents clients.

L’équipe Dolphin est intervenue, par exemple, ces dernières années pour des problèmes de maintenance prédictives pour Air Liquide, pour l’affectation de trains pour la SNCF ou l’affectation des machines clouds de Google. Elle intervient également auprès de PME-PMI ou de start-ups de la région comme Opalean, Vekia, ou encore betravel.

 

L’équipe intervient depuis la formulation du problème jusqu’à la validation de l’algorithme permettant de proposer la ou une des solutions optimales en conditions réelles dans l’entreprise.

Lorsqu’un problème complexe est à traiter, les premières questions qui se posent sont de savoir quels sont les objectifs à atteindre et les critères et les contraintes à prendre en compte.

C’est à partir de ces éléments, que l’équipe Dolphin est capable de trouver le modèle et les algorithmes les plus adaptés au problème. Elle peut soit reprendre des méthodes existantes et s’appuyer pour cela sur plus de cinquante années de recherche dans ce domaine, soit en créer de nouvelles ex nihilo.

Une fois la meilleure solution trouvée, l’équipe en évalue sa qualité et prouve en quoi c’est la solution la plus optimale. Une intervention fait généralement l’objet d’un travail qui s’étend entre 4 mois et 3 ans, en fonction de la difficulté du problème posé, et qui mobilise une équipe de deux à quatre chercheurs.

Avec l’avènement du big data, qui permet aujourd’hui de collecter une multitude de données à très grande échelle à des coûts de plus en plus faibles, la demande pour utiliser des modèles et des algorithmes pour traiter des problèmes complexes dans des délais de plus en plus courts, voire en temps réel, est en plein essor.

 

Intervention d’Anthony Beaudier sur « Comment tirer profit de l’incroyable gisement technologique aujourd’hui ? »

La seconde intervention a été faite par Anthony Beaudier, Président de Global Vision, et spécialiste en open innovation, sur le thème « Comment tirer profit de l’incroyable gisement technologique aujourd’hui ? », et c’est appuyé sur un cas réel d’entreprise.

Les membres de l’AMI dont la cotisation est à jour peuvent avoir accès à cette présentation sous : https://drive.google.com/drive/folders/0B7IgWwMswfN3a3FfNURjMmNfZEU.

Anthony Beaudier est revenu sur le nombre croissant de chercheurs dans le monde et de brevets et de publications déposés chaque année et sur le fait qu’il est important de ne pas réinventer la roue, alors qu’un grand nombre de solutions existent déjà, quand on cherche des solutions à des problèmes technologiques.

Son constat est que dans la majorité des cas, les entreprises maîtrisent bien leurs domaines d’activité mais voient peu ce qui se passe ailleurs et n’accèdent pas à l’ensemble des solutions possibles qui pourraient permettre de résoudre leurs problèmes.

Le PDG de Global Vision parle de myopie technologique et invite les entreprises à se doter d’une vision transversale leur permettant de voir l’ensemble des solutions possibles avant de privilégier une piste en particulier.

Pour arriver à cette vision transversale, les entreprises doivent passer d’une veille technologique spécialisée, passive et informationnelle à une vision technologique, à la fois transversale, pro-active et ouverte à des solutions innovantes.

Pour exploiter ce gisement, ils doivent pouvoir s’appuyer sur des technologies de collecte et d’analyse pour arriver à un traitement plus rapide des informations, suivre une méthodologie rigoureuse pour abstraire et identifier les fonctions liées à leurs problèmes et trouver la famille de solutions qu’il convient et avoir une équipe pluridisciplinaire qui marie des expertises dans différents domaines scientifiques et technologiques.

Les bénéfices de cette approche est de gagner du temps, de réduire les coûts et les risques d’aboutir à des impasses et de permettre davantage de ruptures technologiques. À titre d’exemple, Anthony Beaudier a montré comment cette méthodologie a pu être mise en oeuvre pour une entreprise sur un problème de nettoyage de surface.

 

La photo de groupe et le pot de l’amitié

Pour terminer l’Échange d’expériences, une photo de groupe a été prise et un pot de l’amitié a permis aux participants de poursuivre les échanges dans une ambiance conviviale.