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===[[Prospective pour l'evaluation de 2019]]===
== [[Prospective pour l'evaluation de 2019]] ==


=== Défis sociétaux ===
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* Concepts et outils pour la modélisation et vérification de systèmes complexes (réécriture de graphes, raisonnement automatisé etc.)


==== surete des systemes (logiciels, materiels, et cyperphysiques ====
* Formalisation de preuve en mathématiques appliquées et en informatique théorique (e.g., développement de corpus certifiés de définitions, théorèmes et algorithmes pour les mathématiques financières, la logique etc.)


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==== Adaptation du numérique à la transition écologique ====
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* Informatique quantique


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Adaptation du numérique au défi majeur que constitue la transition écologique ou aux conséquences de notre échec à relever ce défi : méthodes pour mieux comprendre l'impact environnemental et sociétal du numérique, besoins accrus en résilience, nécessité de recréer des systèmes et des infrastructures économes en énergie, ressources, maintenance, etc.
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* construction certifiée de systèmes


==== Confidentialité ====
* Langages de haut niveau typés pour la science des données


=== Problématiques ===


==== Explicabilité et accountability des systèmes embarqués et cyber-physiques ====
==== Explicabilité et accountability des systèmes embarqués et cyber-physiques ====
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Avec la complexité et l'autonomie croissantes des CPS les besoins d'accountability et d'explicabilité deviennent cruciaux : pour être socialement acceptables les comportements des CPS doivent être explicables. Ce besoin touche particulièrement les systèmes dont la prise de décisions est basée sur l'intelligence artificielle, mais il n'est pas limité à l'IA. Outre la sûreté, le respect - et la violation - de propriétés comme la sécurité et la vie privée doivent être rendus explicables. Cette explicabilité doit servir, en particulier, à départager les responsabilités juridiques entre acteurs en cas de dysfonctionnements des CPS.
Avec la complexité et l'autonomie croissantes des CPS les besoins d'accountability et d'explicabilité deviennent cruciaux : pour être socialement acceptables les comportements des CPS doivent être explicables. Ce besoin touche particulièrement les systèmes dont la prise de décisions est basée sur l'intelligence artificielle, mais il n'est pas limité à l'IA. Outre la sûreté, le respect - et la violation - de propriétés comme la sécurité et la vie privée doivent être rendus explicables. Cette explicabilité doit servir, en particulier, à départager les responsabilités juridiques entre acteurs en cas de dysfonctionnements des CPS.


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==== Construction certifiée de systèmes ====
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==== Adaptation du numérique à la transition écologique ====


==== Correction d'erreurs ====
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Adaptation du numérique au défi majeur que constitue la transition écologique ou aux conséquences de notre échec à relever ce défi : méthodes pour mieux comprendre l'impact environnemental et sociétal du numérique, besoins accrus en résilience, nécessité de recréer des systèmes et des infrastructures économes en énergie, ressources, maintenance, etc.


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==== Embedded IA ====


=== Thèmes de recherche ===
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"Embedded IA" et plus specifiquement "embedded machine learning". On voit ainsi emerger des implementations FPGA et ASIC pour faire du ML et des CNN (convolutional neural networks), ainsi que du deploiement sur des multi-coeurs.


==== Langages de haut niveau typés pour la science des données ====
==== Langages de haut niveau typés pour la science des données ====
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requêtage, manipulation distribuée des données, etc.) dans la
requêtage, manipulation distribuée des données, etc.) dans la
construction d'applications en intelligence artificielle. Construction de systèmes de types pour l'analyse de la manipulation de données. Construction de méthodes d'analyse et de compilation optimisante pour ces langages et en particulier pour le requêtage.
construction d'applications en intelligence artificielle. Construction de systèmes de types pour l'analyse de la manipulation de données. Construction de méthodes d'analyse et de compilation optimisante pour ces langages et en particulier pour le requêtage.

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==== Concepts et outils pour la modélisation et vérification de systèmes complexes ====

* réécriture de graphes
* raisonnement automatisé, etc.

==== Formalisation de preuve en mathématiques appliquées et en informatique théorique ====

e.g.:
* développement de corpus certifiés de définitions
* théorèmes et algorithmes pour les mathématiques financières, la logique, etc.

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==== Informatique quantique ====

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==== Embedded IA ====

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"Embedded IA" et plus specifiquement "embedded machine learning". On voit ainsi emerger des implementations FPGA et ASIC pour faire du ML et des CNN (convolutional neural networks), ainsi que du deploiement sur des multi-coeurs.


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Version du 8 février 2019 à 07:33

Prospective pour l'evaluation de 2019

Défis sociétaux

surete des systemes (logiciels, materiels, et cyperphysiques

Adaptation du numérique à la transition écologique

Adaptation du numérique au défi majeur que constitue la transition écologique ou aux conséquences de notre échec à relever ce défi : méthodes pour mieux comprendre l'impact environnemental et sociétal du numérique, besoins accrus en résilience, nécessité de recréer des systèmes et des infrastructures économes en énergie, ressources, maintenance, etc.

Confidentialité

Problématiques

Explicabilité et accountability des systèmes embarqués et cyber-physiques

Avec la complexité et l'autonomie croissantes des CPS les besoins d'accountability et d'explicabilité deviennent cruciaux : pour être socialement acceptables les comportements des CPS doivent être explicables. Ce besoin touche particulièrement les systèmes dont la prise de décisions est basée sur l'intelligence artificielle, mais il n'est pas limité à l'IA. Outre la sûreté, le respect - et la violation - de propriétés comme la sécurité et la vie privée doivent être rendus explicables. Cette explicabilité doit servir, en particulier, à départager les responsabilités juridiques entre acteurs en cas de dysfonctionnements des CPS.

Construction certifiée de systèmes

Correction d'erreurs

Thèmes de recherche

Langages de haut niveau typés pour la science des données

Importance prépondérante de la préparation des données (nettoyage, requêtage, manipulation distribuée des données, etc.) dans la construction d'applications en intelligence artificielle. Construction de systèmes de types pour l'analyse de la manipulation de données. Construction de méthodes d'analyse et de compilation optimisante pour ces langages et en particulier pour le requêtage.

Concepts et outils pour la modélisation et vérification de systèmes complexes

  • réécriture de graphes
  • raisonnement automatisé, etc.

Formalisation de preuve en mathématiques appliquées et en informatique théorique

e.g.:

  • développement de corpus certifiés de définitions
  • théorèmes et algorithmes pour les mathématiques financières, la logique, etc.

Informatique quantique

Embedded IA

"Embedded IA" et plus specifiquement "embedded machine learning". On voit ainsi emerger des implementations FPGA et ASIC pour faire du ML et des CNN (convolutional neural networks), ainsi que du deploiement sur des multi-coeurs.

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