L’intelligence distribuée dans le contexte de l’IoT

Avec l’avènement de l’IoT, du Big Data et de l’IA, les données explosent au gré des nouveaux systèmes que les collectivités (smartcity), les entreprises (GTB, RT2020, véhicules autonomes…) ou nous-mêmes (réseaux sociaux…) développons pour toujours mieux appréhender nos consommations, nos déplacements, notre action sur la planète… Pour traiter ces données, le besoin est plus que jamais essentiel d’être au plus proche de leur source d’émission, qu’il s’agisse de limiter les possibilités de dispersion (sécurité) ou les utilisations de bande passante. Dans ce contexte naît le Edge Computing, qui consiste à traiter les données à proximité de la périphérie de votre réseau, là où les données sont générées. Cette architecture informatique distribuée ouverte présente une puissance de traitement décentralisée destinée aux technologies de l’informatique mobile et à l’IoT. Les données y sont traitées par le périphérique lui-même ou par un ordinateur ou un serveur local au lieu d’être transmises à un datacenter.

INTERVENANTS

• Guillaume BOGUSZEWSKI - Président de CYLEONE
• Yann RAVEL-SIBILLOT - CTO Cooptek et Big Mama
• Pierre NACCACHE – Président d’ASYSTOM
• Jérémie FOURMANN, PhD Co-founder & CSO Liberty Rider
• Philippe SUBERVIE, Directeur Général HITECH ONE.

PROGRAMME

09h45 : Accueil

10h00 : Introduction par les organisateurs

10h15–11h45 - Yann RAVEL-SIBILLOT : L’intelligence artificielle dans vos systèmes embarqués (IoT) grâce au Edge computing.

Le potentiel de l’intelligence artificielle n’est plus à démontrer, cependant les données exploitées dans le cadre de telle solution d’IA se heurte à des contraintes autant structurelles que législatives. C’est là qu’intervient le Edge Computing pour décentraliser le déploiement des modèles de Machine Learning ou Deep Learning au plus près de son utilisation, s’abstrayant ainsi des notions de vie privée et latence, permettant de créer beaucoup plus de valeur.

I. Les contraintes pour une intelligence artificielle efficace
a. C’est quoi un projet IA ?
b. Les applications
c. La puissance de calcul
d. La vie privée, RGPD
e. Comment développer des algorithmes/Modèles ?
Définition des particularités associés à un projet mêlant de ‘IA, avec l’utilisation d’exemple. . Mise en contexte des contraintes et besoin spécifiques.
II. La solution apportée grâce au Edge computing IA
a. Les contraintes à respecter
b. Les solutions existantes
c. Pour quelle problématique ? => Inférence
III. La mise en place, démo rapide OU cas d’application concret
a. Neural Stick – Movidius
b. Edge TPU – Google

11h45–12h30 Pierre NACCACHE : les capteurs et objets connectés au service de la maintenance
ASYSTOM a développé une solution, autonome qui permet d’analyser le fonctionnement des machines en temps réel et en permanence. Le produit truffé d’algorithmes et d’intelligence artificielle mesure l’usure des machines mais aussi la prévention des pannes. Il s’agit de « machine learning », un auto-apprentissage autonome.

12h30 - 13h45 Pause déjeuner autour d’une session de posters de travaux étudiants (Réseaux et télécom - IOT)

13h45 - 14h30 Guillaume BOGUSZEWSKI : Le EDGE COMPUTING pour les industries à environnements sévères
Le Edge Computing devient indispensable pour les solutions IOT de diagnostic Industriel. La mission de CYLEONE fut de repousser les limites de ce diagnostic grâce à la technologie SMART EDGE COMPUTING (SEC).
Associée à une solution IOT brevetée, cette technologie permet le EDGE COMPUTING dans les environnements les plus sévères mais également de lever les verrous d’interopérabilité pour chaque étape de la chaine de valeur de la donnée et les verrous de communication entre les objets connectés et les logiciels d’analyse. SEC va au-delà du Edge Computing, la visualisation en temps réel de l’analyse des données ainsi que l’interaction entre l’expert et le diagnostic, toujours en temps réel est unique sur le marché de l’IOT Industriel.

14h30 - 15h15 Jérémie FOURMANN : Retour d’expérience sur l’application LIBERTY RIDER et l’edge computing pour la détection de chute.
L’idée derrière cette application est assez simple : si votre smartphone, via ses nombreux capteurs, détecte une situation anormale, telle une chute alors que vous rouliez, Liberty Rider considère qu’il y a « incident » et affiche un message pour s’assurer que vous allez bien. Si vous n’êtes pas en état de cliquer sur le bouton de validation, les services de Liberty Rider recensent un « accident » et vont alors appeler. Sans réponse positive, ils préviennent alors les secours puisqu’ils possèdent les coordonnées GPS de votre dernière position connue avant l’accident.
On rejoint donc ici le service de « e-call » que de nombreux constructeurs automobiles ont développé mais Liberty Rider, dédié aux motards, va un peu plus loin.

15h15 - 16h00 Philippe SUBERVIE : Retour d’expérience HITECH ONE sur le défi de l’intégration de la Blockchain au sein de l’IoT
Suite à une veille technologique prolongée, la société HITECH ONE a pris la décision en 2017 d’allouer des ressources de son laboratoire Recherche & Développement à la technologie Blockchain, l’une des découvertes les plus fondamentales de l’histoire de l’informatique. Nos équipes ont constaté que la prochaine évolution des objets connectés ne pouvait se faire sans les atouts majeurs que présente la Blockchain.

16h00 - 16h15 : Conclusion de la journée – Questions/Réponses

INFORMATIONS PRATIQUES

Personnes concernées : Concepteurs de systèmes embarqués et d’objets connectés, responsable qualité, chef de projet…

Lieu : IUT de BEZIERS - 3 Place du 14 Juillet - 34505 BEZIERS

Date : Mardi 25 juin 2019 de 10h00 à 16h30 – Accueil des participants à partir de 9h30.

Prix : Gratuit, les frais liés à l’organisation de ce séminaire sont pris en charge par CAP’TRONIC et l’IUT de Béziers

Contact :
 José REBEJAC - 06 79 49 72 23 - rebejac@captronic.fr
 Richard SALVETAT - 06 86 40 94 52 - salvetat@captronic.fr

INSCRIPTION