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Rapport triennal, 2019-2022 - Institut intelligence et données (IID) de l'Université Laval

Pôle d'excellence régional en intelligence artificielle et valorisation des données, l'Institut intelligence et données (IID) de l'Université Laval rend disponible au public son rapport triennal d'activités, offrant un survol de ses réalisations pour la période 2019-2022. 

Pôle d'excellence régional en intelligence artificielle et valorisation des données, l'Institut intelligence et données (IID) de l'Université Laval rend disponible au public son rapport triennal d'activités, offrant un survol de ses réalisations pour la période 2019-2022. 

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3 - L'IID, UN ACTEUR INCONTOURNABLE

EN RECHERCHE

L’Institut intelligence et données (IID) chapeaute divers projets de large

envergure, réalisés dans un esprit résolument interdisciplinaire ou

multidisciplinaire et, bien souvent, en collaboration avec des partenaires

industriels. Ces projets, réunissant bien souvent de larges équipes de recherche et

touchant des domaines variés, sont soutenus de façon directe par l’équipe

administrative ou scientifique de l’Institut.

3.1 Le projet DEEL-Québec

Le projet DEEL, une collaboration entre des

partenaires académiques et industriels pour

le développement d’une intelligence

artificielle interprétable, robuste, sécuritaire

et certifiable appliquée aux systèmes

critiques dans le domaine de l’aérospatial.

Les technologies liées à l’intelligence artificielle –

incluant notamment l’apprentissage

automatique (ou Machine Learning) – suscitent

un intérêt toujours grandissant. Toutefois,

l’intégration de ces approches dans divers

domaines industriels se heurtent à plusieurs

grands défis dont, au premier chef, l’explicabilité

de ces systèmes.

Photo / Tusik Only - Unslpash - CC0

Le projet DEEL vise ainsi à améliorer l’application

de l’apprentissage automatique afin de répondre

aux problèmes complexes des industries

aéronautiques et spatiales. Ces industries

possédant de hauts standards de performance

et de sécurité, il importe donc de rendre les

techniques d’IA robustes, compréhensibles et

garantes de la vie privée afin qu’elles puissent

obtenir la certification nécessaire à son

intégration dans les systèmes critiques.

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