Altaïr Mobilités : dashboard pour mieux comprendre les mobilités en Ile-de-France
Guilhem Sanmarty et Samy Kraiem (Institut Vedecom)
Fournir une information détaillée sur la mobilité humaine dans un territoire permet de comprendre l’usage des réseaux mais aussi le besoin en mobilités des utilisateurs, et par conséquent mettre en adéquation les offres de transport avec les besoins réels de ceux qui se déplacent. Plus d'info : http://www.vedecom.fr/altair/
Modélisation du comportement des usagers dans les réseaux de transports en commun à partir des données de billettique en Ile-de-France Vincent Guigue, Maître de conférences au Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Université Nous nous intéressons depuis quelques années à l’analyse des données billéttiques d’Ile-de-France Mobilités. Nous avons travaillé successivement sur la prédiction des flux de passagers puis sur l’identification des anomalies sur le réseau. Pour ces deux tâches, la modélisation des usagers est la clé pour améliorer les modèles prédictifs et, à terme, sortir du paradigme de la boite noire; c’est à dire être capable d’expliquer l’usage individuel des transports et les implications sur le réseau.
L’Open Data, au cœur de l’animation de l’activité économique localeUNITEC
Intervention du 24 mai 2012 dans le cadre de la Semaine européenne de l'opendata / Nantes.
OpenData
Pérenniser les actions
L’Open Data, au cœur de l’animation de l’activité économique locale
Didier Faure, Représentant BtoB M-Way en Suisse Romande
• Introduction à la mobilité électrique en 3 axes : infrastructures de recharges, véhicules, services • Discussion : quel était votre point de vue en 2010 ? Quel est votre point de vue en 2016 ? • Présentation de projets et solutions développées par M-Way (orientation touristique) • Discussion : comment voyez-vous la mobilité électrique dans le secteur touristique en 2020 ? • Conclusion : mobilité électrique ebikes / ecars : opportunité, ou pas ? Comment se lancer ?
http://etourism-monitor.ch/tpm
Altaïr Mobilités : dashboard pour mieux comprendre les mobilités en Ile-de-France
Guilhem Sanmarty et Samy Kraiem (Institut Vedecom)
Fournir une information détaillée sur la mobilité humaine dans un territoire permet de comprendre l’usage des réseaux mais aussi le besoin en mobilités des utilisateurs, et par conséquent mettre en adéquation les offres de transport avec les besoins réels de ceux qui se déplacent. Plus d'info : http://www.vedecom.fr/altair/
Modélisation du comportement des usagers dans les réseaux de transports en commun à partir des données de billettique en Ile-de-France Vincent Guigue, Maître de conférences au Laboratoire d’Informatique de Paris 6, Sorbonne Université Nous nous intéressons depuis quelques années à l’analyse des données billéttiques d’Ile-de-France Mobilités. Nous avons travaillé successivement sur la prédiction des flux de passagers puis sur l’identification des anomalies sur le réseau. Pour ces deux tâches, la modélisation des usagers est la clé pour améliorer les modèles prédictifs et, à terme, sortir du paradigme de la boite noire; c’est à dire être capable d’expliquer l’usage individuel des transports et les implications sur le réseau.
L’Open Data, au cœur de l’animation de l’activité économique localeUNITEC
Intervention du 24 mai 2012 dans le cadre de la Semaine européenne de l'opendata / Nantes.
OpenData
Pérenniser les actions
L’Open Data, au cœur de l’animation de l’activité économique locale
Didier Faure, Représentant BtoB M-Way en Suisse Romande
• Introduction à la mobilité électrique en 3 axes : infrastructures de recharges, véhicules, services • Discussion : quel était votre point de vue en 2010 ? Quel est votre point de vue en 2016 ? • Présentation de projets et solutions développées par M-Way (orientation touristique) • Discussion : comment voyez-vous la mobilité électrique dans le secteur touristique en 2020 ? • Conclusion : mobilité électrique ebikes / ecars : opportunité, ou pas ? Comment se lancer ?
http://etourism-monitor.ch/tpm
Meetup Voiture Connectée et Autonome #23 chez Léonard groupe Vinci avec PSA, ...Laurent Dunys
Date du Meetup: le 27 février 2020 à Paris, chez Léonard, groupe Vinci: https://leonard.vinci.com
Lors de cette édition, nous avons abordé la question des interactions possibles et nécessaires entre les infrastructures et les véhicules connectés et autonomes.
Pour traiter de ce sujet, nous avons eu le plaisir de recevoir:
⚬ Pierre Delaigue, Director Connected, Autonomous, Electric Mobility Projects pour le groupe VINCI.
https://www.linkedin.com/in/pdelaigue
⚬ Jean-Michel Pascal, PSA, Chef de projet Véhicule Autonome.
⚬ Emmanuel Leger, CEO de Cyclope.ai du groupe VINCI. Développe les algorithmes de perception débarquée dans les infrastructures routières. https://www.linkedin.com/in/emmanuelleger
⚬ Aziz Dziri, Ingénieur-chercheur chez l'Institut VEDECOM. https://www.linkedin.com/in/aziz-dziri-8749b118
Un grand merci à nos partenaires officiels: Le Square, Léonard (groupe Vinci), France AutoTech, Autonomy, Business France et La Fabrique Des Mobilités.
Rejoignez notre réseau et recevez les invitations à nos prochaines rencontres sur ce lien: https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
Contactez l'équipe du Meetup: Laurent Dunys, Xavier Poucin de Wouilt et Ludovic Privat sur Linkedin ou sur notre page https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
Le modèle de collaboration et de gouvernance open source a permis l'émergence de multiples technologies logicielles génériques telles que Linux/GNU, HTTP Apache server, Kubernetes, ... Aujourd'hui, l'open source a incontestablement pris une place centrale pour le développement de solutions IT génériques.
Plus récemment, le modèle open source a également été mis en œuvre et a fait ses preuves pour répondre à des besoins spécifiques de verticales industrielles. Le projet ONAP (https://www.onap.org/) , par exemple, démarré en 2016 sous l'impulsion d'AT&T pour répondre à un objectif stratégique de virtualisation des fonctions de gestion et d'orchestration des réseaux de télécommunications, a bénéficié d'un développement rapide et est devenu une référence dans le secteur.
Inspiré par ces succès, RTE, le gestionnaire du réseau de transport d'électricité, s'est engagé en 2018 dans la construction d'un écosystème open source afin de répondre aux enjeux de transition énergétique et de transformation des systèmes électriques qui en découlent. Cette démarche a abouti à la création de la fondation open source LF Energy (https://www.lfenergy.org/), aujourd'hui en croissance tant du point de vue des membres que des projets qu'elle héberge.
A son tour la SNCF s'est inspirée début 2020 de la démarche de RTE, son partenaire dans l'association TOSIT (https://tosit.fr ), pour mener une réflexion autour de l'opportunité d'un "Open Source Ferroviaire".
Au travers des exemples précédents, la conférence illustrera comment l'open source peut être mis à profit pour répondre aux enjeux de verticales industrielles, en soulignant les motivations et bénéfices attendus, les difficultés rencontrées et en témoignant des premiers retours d'expérience.
Création de communs au service des acteurs de la mobilité (start-up, chercheurs, petites et grandes entreprises, associations) : quelles actions concrètes en terme d'open hardware, d'open source (sur la partie logiciel) et de nouvelles façons de coopérer entre les acteurs du secteur de la mobilité depuis un peu plus d'un an ?
Présentation de Mme Romeyer Sophie, pilote de projets d'économie collaborative chez la Maif, sur les valeurs pour l'économie collaborative dans la ville, lors de l'événement Metro'num 2015
Comment les cameras vidéo (Telraam, OS Cam) permettent de générer plus facilement des données d'usages du vélo en open data ?
Avec la forte augmentation de la pratique du vélo depuis un an (grèves de décembre, Covid, Transition écologique, développement des aménagements comme le Velopolitain, les coronapistes…), certains axes commencent à être saturés provoquant parfois de la congestion, des dangers, accidents ou altercations. Pour accompagner, améliorer la pratique du vélo, il est nécessaire de bien comprendre les usages et les besoins, donc de mesurer ces usages. L'objectif de la Fabrique des mobilités est de fournir des solutions open source à tous les acteurs intéressés pour faire des mesures des usages du vélo : collectivités, associations, startup, écoles, laboratoires de recherche, entreprise privées… Le sujet général est présenté sur le wiki de la Fabrique : https://wiki.lafabriquedesmobilites.fr/wiki/Comptage_v%C3%A9lo Différentes solutions ont été testées : avec les caméras de vidéosurveillance existantes , avec les caméras vidéo open source Telraam et Open Source Cam.
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Introduc...I MT
Colloque IMT "L'Intelligence Artificielle au cœur des mutations industrielles": Introduction de la journée par Christian Roux, directeur de la recherche et de l'innovation et Talel Abdessalem, animateur de la thématique IMT Data Analytics & IA et professeur (Télécom ParisTech).
The document discusses research on object identification for risk assessment in autonomous driving. It presents a framework called FOI (Framework for Object Identification) that fuses information from disparity estimation, motion estimation through optical flow, and moving object detection to extract information about objects in driving scenes like object class, position, movement, speed and distance. This information can help determine important objects for decision making. The framework is tested on datasets like KITTI and EU-LT and able to accurately identify and label objects. Limitations and future work are also discussed.
Meetup Voiture Connectée et Autonome #23 chez Léonard groupe Vinci avec PSA, ...Laurent Dunys
Date du Meetup: le 27 février 2020 à Paris, chez Léonard, groupe Vinci: https://leonard.vinci.com
Lors de cette édition, nous avons abordé la question des interactions possibles et nécessaires entre les infrastructures et les véhicules connectés et autonomes.
Pour traiter de ce sujet, nous avons eu le plaisir de recevoir:
⚬ Pierre Delaigue, Director Connected, Autonomous, Electric Mobility Projects pour le groupe VINCI.
https://www.linkedin.com/in/pdelaigue
⚬ Jean-Michel Pascal, PSA, Chef de projet Véhicule Autonome.
⚬ Emmanuel Leger, CEO de Cyclope.ai du groupe VINCI. Développe les algorithmes de perception débarquée dans les infrastructures routières. https://www.linkedin.com/in/emmanuelleger
⚬ Aziz Dziri, Ingénieur-chercheur chez l'Institut VEDECOM. https://www.linkedin.com/in/aziz-dziri-8749b118
Un grand merci à nos partenaires officiels: Le Square, Léonard (groupe Vinci), France AutoTech, Autonomy, Business France et La Fabrique Des Mobilités.
Rejoignez notre réseau et recevez les invitations à nos prochaines rencontres sur ce lien: https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
Contactez l'équipe du Meetup: Laurent Dunys, Xavier Poucin de Wouilt et Ludovic Privat sur Linkedin ou sur notre page https://www.meetup.com/fr-FR/MeetupVoitureConnecteeAutonome
Le modèle de collaboration et de gouvernance open source a permis l'émergence de multiples technologies logicielles génériques telles que Linux/GNU, HTTP Apache server, Kubernetes, ... Aujourd'hui, l'open source a incontestablement pris une place centrale pour le développement de solutions IT génériques.
Plus récemment, le modèle open source a également été mis en œuvre et a fait ses preuves pour répondre à des besoins spécifiques de verticales industrielles. Le projet ONAP (https://www.onap.org/) , par exemple, démarré en 2016 sous l'impulsion d'AT&T pour répondre à un objectif stratégique de virtualisation des fonctions de gestion et d'orchestration des réseaux de télécommunications, a bénéficié d'un développement rapide et est devenu une référence dans le secteur.
Inspiré par ces succès, RTE, le gestionnaire du réseau de transport d'électricité, s'est engagé en 2018 dans la construction d'un écosystème open source afin de répondre aux enjeux de transition énergétique et de transformation des systèmes électriques qui en découlent. Cette démarche a abouti à la création de la fondation open source LF Energy (https://www.lfenergy.org/), aujourd'hui en croissance tant du point de vue des membres que des projets qu'elle héberge.
A son tour la SNCF s'est inspirée début 2020 de la démarche de RTE, son partenaire dans l'association TOSIT (https://tosit.fr ), pour mener une réflexion autour de l'opportunité d'un "Open Source Ferroviaire".
Au travers des exemples précédents, la conférence illustrera comment l'open source peut être mis à profit pour répondre aux enjeux de verticales industrielles, en soulignant les motivations et bénéfices attendus, les difficultés rencontrées et en témoignant des premiers retours d'expérience.
Création de communs au service des acteurs de la mobilité (start-up, chercheurs, petites et grandes entreprises, associations) : quelles actions concrètes en terme d'open hardware, d'open source (sur la partie logiciel) et de nouvelles façons de coopérer entre les acteurs du secteur de la mobilité depuis un peu plus d'un an ?
Présentation de Mme Romeyer Sophie, pilote de projets d'économie collaborative chez la Maif, sur les valeurs pour l'économie collaborative dans la ville, lors de l'événement Metro'num 2015
Comment les cameras vidéo (Telraam, OS Cam) permettent de générer plus facilement des données d'usages du vélo en open data ?
Avec la forte augmentation de la pratique du vélo depuis un an (grèves de décembre, Covid, Transition écologique, développement des aménagements comme le Velopolitain, les coronapistes…), certains axes commencent à être saturés provoquant parfois de la congestion, des dangers, accidents ou altercations. Pour accompagner, améliorer la pratique du vélo, il est nécessaire de bien comprendre les usages et les besoins, donc de mesurer ces usages. L'objectif de la Fabrique des mobilités est de fournir des solutions open source à tous les acteurs intéressés pour faire des mesures des usages du vélo : collectivités, associations, startup, écoles, laboratoires de recherche, entreprise privées… Le sujet général est présenté sur le wiki de la Fabrique : https://wiki.lafabriquedesmobilites.fr/wiki/Comptage_v%C3%A9lo Différentes solutions ont été testées : avec les caméras de vidéosurveillance existantes , avec les caméras vidéo open source Telraam et Open Source Cam.
Colloque IMT -04/04/2019- L'IA au cœur des mutations industrielles - Introduc...I MT
Colloque IMT "L'Intelligence Artificielle au cœur des mutations industrielles": Introduction de la journée par Christian Roux, directeur de la recherche et de l'innovation et Talel Abdessalem, animateur de la thématique IMT Data Analytics & IA et professeur (Télécom ParisTech).
The document discusses research on object identification for risk assessment in autonomous driving. It presents a framework called FOI (Framework for Object Identification) that fuses information from disparity estimation, motion estimation through optical flow, and moving object detection to extract information about objects in driving scenes like object class, position, movement, speed and distance. This information can help determine important objects for decision making. The framework is tested on datasets like KITTI and EU-LT and able to accurately identify and label objects. Limitations and future work are also discussed.
This document discusses Stanley Robotics' autonomous yard operations and robotic valet parking technology. It describes their vision of building "smart 'detachable' robots" like R2D2 that can autonomously move vehicles. The timeline shows Stanley Robotics' first prototype in 2016, partnerships with airports starting in 2017, and recent expansion into automotive logistics. Their technology embeds autonomous vehicle capabilities into a car-mover platform. This allows optimization of parking space and sustainable 24/7 operations with over 1000 parking spaces and 14,000 vehicles managed since 2017.
Simulation and optimization of dynamic ridesharing servicesMahdi Zarg Ayouna
This document summarizes the research of Negin Alisoltani on dynamic ride-sharing systems. It introduces Alisoltani as a transportation modeling specialist with a PhD in civil engineering. It describes her work using simulation-based optimization frameworks to study the performance of ride-sharing systems and their impact on traffic networks. Key findings include that ride-sharing can significantly reduce traffic when optimally matching riders, and that increasing vehicle capacity further improves traffic flow. Alisoltani's research helps transportation planners understand how ride-sharing interacts with traffic to maximize its congestion-reducing benefits.
Zbigniew Smoreda (Orange) & Anglo Furno (Université Gustave Eiffel) : Extraction de connaissances sur les mobilités et les présences urbaines à partir de données de téléphonie mobile
Le Comptoir OCTO - Équipes infra et prod, ne ratez pas l'embarquement pour l'...OCTO Technology
par Claude Camus (Coach agile d'organisation @OCTO Technology) et Gilles Masy (Organizational Coach @OCTO Technology)
Les équipes infrastructure, sécurité, production, ou cloud, doivent consacrer du temps à la modernisation de leurs outils (automatisation, cloud, etc) et de leurs pratiques (DevOps, SRE, etc). Dans le même temps, elles doivent répondre à une avalanche croissante de demandes, tout en maintenant un niveau de qualité de service optimal.
Habitué des environnements développeurs, les transformations agiles négligent les particularités des équipes OPS. Lors de ce comptoir, nous vous partagerons notre proposition de valeur de l'agilité@OPS, qui embarquera vos équipes OPS en Classe Business (Agility), et leur fera dire : "nous ne reviendrons pas en arrière".
L'IA connaît une croissance rapide et son intégration dans le domaine éducatif soulève de nombreuses questions. Aujourd'hui, nous explorerons comment les étudiants utilisent l'IA, les perceptions des enseignants à ce sujet, et les mesures possibles pour encadrer ces usages.
Constat Actuel
L'IA est de plus en plus présente dans notre quotidien, y compris dans l'éducation. Certaines universités, comme Science Po en janvier 2023, ont interdit l'utilisation de l'IA, tandis que d'autres, comme l'Université de Prague, la considèrent comme du plagiat. Cette diversité de positions souligne la nécessité urgente d'une réponse institutionnelle pour encadrer ces usages et prévenir les risques de triche et de plagiat.
Enquête Nationale
Pour mieux comprendre ces dynamiques, une enquête nationale intitulée "L'IA dans l'enseignement" a été réalisée. Les auteurs de cette enquête sont Le Sphynx (sondage) et Compilatio (fraude académique). Elle a été diffusée dans les universités de Lyon et d'Aix-Marseille entre le 21 juin et le 15 août 2023, touchant 1242 enseignants et 4443 étudiants. Les questionnaires, conçus pour étudier les usages de l'IA et les représentations de ces usages, abordaient des thèmes comme les craintes, les opportunités et l'acceptabilité.
Résultats de l'Enquête
Les résultats montrent que 55 % des étudiants utilisent l'IA de manière occasionnelle ou fréquente, contre 34 % des enseignants. Cependant, 88 % des enseignants pensent que leurs étudiants utilisent l'IA, ce qui pourrait indiquer une surestimation des usages. Les usages identifiés incluent la recherche d'informations et la rédaction de textes, bien que ces réponses ne puissent pas être cumulées dans les choix proposés.
Analyse Critique
Une analyse plus approfondie révèle que les enseignants peinent à percevoir les bénéfices de l'IA pour l'apprentissage, contrairement aux étudiants. La question de savoir si l'IA améliore les notes sans développer les compétences reste débattue. Est-ce un dopage académique ou une opportunité pour un apprentissage plus efficace ?
Acceptabilité et Éthique
L'enquête révèle que beaucoup d'étudiants jugent acceptable d'utiliser l'IA pour rédiger leurs devoirs, et même un quart des enseignants partagent cet avis. Cela pose des questions éthiques cruciales : copier-coller est-il tricher ? Utiliser l'IA sous supervision ou pour des traductions est-il acceptable ? La réponse n'est pas simple et nécessite un débat ouvert.
Propositions et Solutions
Pour encadrer ces usages, plusieurs solutions sont proposées. Plutôt que d'interdire l'IA, il est suggéré de fixer des règles pour une utilisation responsable. Des innovations pédagogiques peuvent également être explorées, comme la création de situations de concurrence professionnelle ou l'utilisation de détecteurs d'IA.
Conclusion
En conclusion, bien que l'étude présente des limites, elle souligne un besoin urgent de régulation. Une charte institutionnelle pourrait fournir un cadre pour une utilisation éthique.
Ouvrez la porte ou prenez un mur (Agile Tour Genève 2024)Laurent Speyser
(Conférence dessinée)
Vous êtes certainement à l’origine, ou impliqué, dans un changement au sein de votre organisation. Et peut être que cela ne se passe pas aussi bien qu’attendu…
Depuis plusieurs années, je fais régulièrement le constat de l’échec de l’adoption de l’Agilité, et plus globalement de grands changements, dans les organisations. Je vais tenter de vous expliquer pourquoi ils suscitent peu d'adhésion, peu d’engagement, et ils ne tiennent pas dans le temps.
Heureusement, il existe un autre chemin. Pour l'emprunter il s'agira de cultiver l'invitation, l'intelligence collective , la mécanique des jeux, les rites de passages, .... afin que l'agilité prenne racine.
Vous repartirez de cette conférence en ayant pris du recul sur le changement tel qu‘il est généralement opéré aujourd’hui, et en ayant découvert (ou redécouvert) le seul guide valable à suivre, à mon sens, pour un changement authentique, durable, et respectueux des individus! Et en bonus, 2 ou 3 trucs pratiques!
Le Comptoir OCTO - Qu’apporte l’analyse de cycle de vie lors d’un audit d’éco...OCTO Technology
Par Nicolas Bordier (Consultant numérique responsable @OCTO Technology) et Alaric Rougnon-Glasson (Sustainable Tech Consultant @OCTO Technology)
Sur un exemple très concret d’audit d’éco-conception de l’outil de bilan carbone C’Bilan développé par ICDC (Caisse des dépôts et consignations) nous allons expliquer en quoi l’ACV (analyse de cycle de vie) a été déterminante pour identifier les pistes d’actions pour réduire jusqu'à 82% de l’empreinte environnementale du service.
Vidéo Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=7R8oL2P_DkU
Compte-rendu :
MongoDB in a scale-up: how to get away from a monolithic hell — MongoDB Paris...Horgix
This is the slide deck of a talk by Alexis "Horgix" Chotard and Laurentiu Capatina presented at the MongoDB Paris User Group in June 2024 about the feedback on how PayFit move away from a monolithic hell of a self-hosted MongoDB cluster to managed alternatives. Pitch below.
March 15, 2023, 6:59 AM: a MongoDB cluster collapses. Tough luck, this cluster contains 95% of user data and is absolutely vital for even minimal operation of our application. To worsen matters, this cluster is 7 years behind on versions, is not scalable, and barely observable. Furthermore, even the data model would quickly raise eyebrows: applications communicating with each other by reading/writing in the same MongoDB documents, documents reaching the maximum limit of 16MiB with hundreds of levels of nesting, and so forth. The incident will last several days and result in the loss of many users. We've seen better scenarios.
Let's explore how PayFit found itself in this hellish situation and, more importantly, how we managed to overcome it!
On the agenda: technical stabilization, untangling data models, breaking apart a Single Point of Failure (SPOF) into several elements with a more restricted blast radius, transitioning to managed services, improving internal accesses, regaining control over risky operations, and ultimately, approaching a technical migration when it impacts all development teams.
MongoDB in a scale-up: how to get away from a monolithic hell — MongoDB Paris...
Séminaire IA & VA- Arnaud de La Fortelle, Mines ParisTech
1. CENTER FOR ROBOTICS 1
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Les enjeux de la donnée pour l'intelligence
artificielle et le véhicule autonome
Prof. Arnaud de La Fortelle
2. CENTER FOR ROBOTICS 2
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Plan
Le futur du véhicule autonome
IA, apprentissage et décision
Les données pour l’IA
3. CENTER FOR ROBOTICS 3
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Véhicules autonomes (?)
Vision systémique
• Les véhicules autonomes sont une partie
• Quelle mission remplissent-ils ?
• Comment s’assurer de synergies positives ?
Quelle mobilité demain ?
4. CENTER FOR ROBOTICS 4
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Véhicules autonomes (?)
Véhicules autonomes et coopératifs
Le paradoxe :
• Autonome = Capable de décider seul
• Coopératif = Agit en accord avec les autres
La clef : le processus de décision
5. CENTER FOR ROBOTICS 5
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
IA et apprentissage
Architecture robotique
• Perception – planification – contrôle
L’IA a permis des progrès importants
• Particulièrement en perception
• Meilleures précision et compréhension
6. CENTER FOR ROBOTICS 6
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Apprentissage et décision
L’apprentissage repose de gigantesques
bases de données
• Les capteurs d’un véhicule génèrent 5To/h
• Annotation (connaissance)
Problème de décision
• Décider seul ? Dans l’incertain ?
• Communiquer avec les autres ? Comment ?
Apprendre le processus de décision ?
• Difficile : quelle représentation ?
7. CENTER FOR ROBOTICS 7
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Représentation du monde ?
La perception construit une représentation
8. CENTER FOR ROBOTICS 8
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Données et coopération
Revisiter la boucle robotique
• Voir pour planifier ?
• Planifier pour voir ?
Apprendre
• Le contexte, au-delà des objets :
Trajectoires, intentions
Coopération
• Les incertitudes
• les inconnues
9. CENTER FOR ROBOTICS 9
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Données et coopération
Le projet Franco-allemand HAIBrid
Recueil de données
• 600 heures (Allemagne) → trajectoires
• Apprentissage des comportements
• Rendre les véhicules plus coopératifs
10. CENTER FOR ROBOTICS 10
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Cibler les données
Passer du Big Data au Smart Data
• Systèmes efficaces à plus de 99%
• Difficulté des cas rares « Edge Cases »
• Ne pas ré-apprendre et corriger les biais
Efficacité décroissante
11. CENTER FOR ROBOTICS 11
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Heex Technologies
Extraction événementielle de données
12. CENTER FOR ROBOTICS 12
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Données & IA
Améliorer les IA exigent de « tout » voir
Ceci pose quelques défis
• Comment changer les algorithmes ?
• Quelles données recueillir ?
• Comment réconcilier IA, données et citoyens?
Des solutions sont en développement
• Systèmes coopératifs, entre local et global
• Gestion ciblée des données
13. CENTER FOR ROBOTICS 13
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Conclusion
L’IA est en cours de déploiement
• Ne peut tout résoudre
• La cooperation est un reel enjeu
La donnée pose problème
• Concilier IA, données et citoyens
• Apprendre à utiliser des données ciblées
Un chemin à faire tous ensemble
14. CENTER FOR ROBOTICS 14
| Uni Eiffel, Nov. 2021 AI for AV
|
Merci
Prof. Arnaud de La Fortelle
arnaud.de_la_fortelle@mines-paristech.fr