DyNNamo, l’IA au bénéfice des personnes en situation de handicap

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DyNNamo, l’IA au bénéfice des personnes en situation de handicap

Si l’intelligence artificielle est progressivement déployée dans tous les secteurs de la mobilité, celui du handicap représente un enjeu particulier en termes de robustesse, de fiabilité, mais également en matière d’adaptation à des situations de vie très variées.

Bénéficiant d’un financement de l’Agence nationale de la recherche, le projet ANR DyNNamo vise justement à concevoir une IA capable de s’adapter dynamiquement à ces situations. Cet objectif ambitieux n’est atteignable que par une exploration des meilleurs compromis entre logiciel et matériel grâce à une méthode de développement qui ne préjuge pas des solutions, mais les mûrit en prenant en compte toutes les spécifications du système.

Avec ses couloirs de circulation d’une logique parfois déroutante, ses cyclistes plus ou moins disciplinés et ses automobilistes impatients, traverser une artère d’une grande ville est déjà une épreuve en soi pour un piéton en pleine possession de ses moyens.

Mais imaginez à présent que vous soyez atteint de handicaps physiques et sensoriels majeurs, et que votre mobilité dépende pour une large part de l’intelligence embarquée dans votre fauteuil roulant électrique. Lui feriez-vous aveuglément confiance pour prendre la décision de traverser ?

« Doter un fauteuil roulant électrique d’une IA de confiance fait partie des cas d’usage les plus exigeants » confirme Jean-Christophe Le Lann, enseignant-chercheur en systèmes embarqués au LabSTicc, sur le campus de Brest de l’ENSTA.

ANR DyNNamo

« Du côté des industriels, la tendance spontanée serait de multiplier les IA dédiées à chaque problème : une pour la vision, une pour la gestion des moteurs, une autre encore pour la navigation ou la traversabilité, etc. Mais cela demanderait des ressources en énergie et en moyens de calcul beaucoup trop importantes pour une plateforme aussi contrainte qu’un fauteuil roulant » poursuit le chercheur. « La solution consiste à créer une IA économe en moyens et capable de s’adapter à chaque contexte. Et mon métier, c’est de concevoir l’architecture de ce système embarqué. »

Pour ce faire, Jean-Christophe Le Lann raisonne dans le cadre d’un paradigme nommé « Dataflow », où on modélise le système embarqué comme un immense flux d’informations au niveau de la puce informatique.

« L’objectif est de modéliser le système à un certain niveau d’abstraction et de descendre progressivement vers la plateforme matérielle au travers de raffinements architecturaux progressifs. »

Au cours de ce processus, plusieurs choix sont possibles, vers le matériel ou le logiciel, et il convient de les explorer virtuellement pour en mesurer toutes les implications.

« Passer directement de la modélisation du système à une plateforme matérielle figée s’apparenterait pour moi à un dangereux saut de l’ange, où l’on prendrait beaucoup de risques en méconnaissant les implications de ces choix, qui peuvent mettre en péril l’ensemble du projet ! »

Dans le cadre du projet DyNNamo, le travail sera séparé en deux thèses menées en co-tutelle entre l’ENSTA et les antennes de l’IETR de Nantes (Sébastien Le Nours) et de Rennes : une thèse sur la modélisation du système embarqué, et une autre sur la démarche de méthodologie de vérification de ce système.

« Il faut non seulement concevoir ce système mais aussi le vérifier, selon une démarche spécifique orienté sur la vérification des chances de fonctionnement du système » poursuit le chercheur. « En tant que méthodologiste attaché à la conception d’outils, je cherche à façonner les meilleures pratiques de modélisation, que je vois comme des leviers : le bon levier pourra soulever les pierres les plus lourdes et les projets les plus complexes. »
 

Jean-Christophe Le Lann, enseignant-chercheur en systèmes embarqués au LabSTicc, sur le campus de Brest de l’ENSTA

Une métaphore qui trouve parfaitement à s’appliquer au domaine de l’assistance aux personnes en situation de handicap, où l’objectif est bien d’aplanir les difficultés afin de garantir à tous la mobilité la plus sûre.
 

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