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9 octobre 2020 | Lesly-Ann Daniel, doctorante au CEA List reçoit le Prix 2020 Jeunes Talents L'Oréal-Unesco pour les Femmes et la Science

DANIEL LESLY ANN

A l'occasion de la fête de la science 2020, Lesly-Ann Daniel, 25 ans et originaire d'Orléans, a reçu le prix Jeunes Talents décerné par L'Oréal et l'UNESCO pour ses recherches en informatique.

Lesly-Ann Daniel découvre tardivement l’informatique et s’enthousiasme pour le codage. Concevoir des programmes pour résoudre des problèmes, les faire tourner sur son ordinateur et pouvoir tester immédiatement sa solution l’enchante : la plasticité de l’informatique lui apparaît comme un atout extraordinaire.

Alors qu’elle est étudiante à l’université de Limoges, elle s’intéresse à la sécurité informatique, qui devient par la suite son principal domaine de recherche. Aujourd’hui en deuxième année de thèse, Lesly-Ann Daniel conçoit des logiciels capables d’analyser automatiquement des programmes pour trouver des failles de sécurité ou pour garantir leur absence. Elle analyse en particulier les logiciels cryptographiques afin de s’assurer qu’un potentiel « pirate » ne puisse en extraire des informations confidentielles, ce en mesurant le temps d’exécution de ces programmes.

Pour Lesly-Ann Daniel, le Prix Jeunes Talents s’inscrit dans la continuité d’un parcours marqué par la ténacité, en dehors des filières d’excellence des classes préparatoires et des grandes écoles.

C’est pour elle « une formidable opportunité d’apprendre à croire en soi et en ses capacités, d’autant plus nécessaire lorsqu’on est une jeune femme dans un domaine comme l’informatique où le féminin demeure minoritaire ».

La chercheuse, passionnée de lecture et de cuisine, s’adonne également à l’escalade et à la randonnée. Elle apprécie particulièrement d’assister à des conférences ou de se rendre dans d’autres laboratoires que le sien pour se nourrir d’interactions fertiles entre chercheurs.

 

Pour aller plus loin :

5 octobre 2020 | Un ictomètre de pointe pour la maintenance des réacteurs nucléaires

montage visuel 250Suite à la problématique exprimée par un équipementier du nucléaire, le CEA List, institut de CEA Tech, a développé un nouveau dispositif de mesure des rayonnements ionisants, à la pointe de la technologie et adapté aux besoins de terrain.

Dans le secteur de la maintenance des réacteurs nucléaires, les opérateurs utilisent des ictomètres pour mesurer le flux neutronique entourant le réacteur : des capteurs placés de façon optimale transforment les neutrons détectés en impulsions électriques, qui elles-mêmes sont centralisées et comptabilisées par l'ictomètre. Face à l'obsolescence des ictomètres d'ancienne génération, l'institut Carnot CEA List a mobilisé plusieurs de ses compétences pour concevoir un tout nouveau système de mesure, performant et intégré, répondant aux contraintes actuelles.

Fort de l'expertise de sa plate-forme PACT (Plateforme d'Accès aux Capteurs et aux Traitements), le CEA List a développé un ictomètre numérique multivoies, permettant de mesurer les rayonnements en plusieurs points simultanément (4 dans le cas présent). Il a également conçu l'électronique d'acquisition associée, laquelle permet notamment de transformer les impulsions de courant en impulsions de tension. Ces dernières sont ensuite numérisées, analysées puis comptées, afin de fournir une donnée fiable, reproductible et exploitable à l'opérateur.

Les chercheurs ont également doté le nouvel ictomètre de fonctionnalités à forte valeur ajoutée : enregistrement des données sur plusieurs jours, tracé de courbes pour faciliter le suivi de l'évolution des flux neutroniques, et visualisation des résultats par le biais d'une interface homme-machine spécialement conçue pour répondre aux besoins de l'utilisateur de terrain. D'autres fonctionnalités, comme l'intégration d'une procédure pas à pas pour aider l'opérateur dans la mise en œuvre du système, sont déjà envisagées.

En réalisant un système allant de la mesure à son exploitation finale, le List a valorisé son expertise sur l'ensemble de la chaîne de l'instrumentation numérique tout en apportant aux équipementiers du nucléaire une véritable innovation d'usage.

Retrouvez cette actualité sur http://www.cea-tech.fr/

 

 

2 octobre 2020 | SACHEMS, la plateforme pour l'industrialisation du SHM

sachems 250Dans le cadre de la structuration de la filière du SHM (Structural Health Monitoring), le CEA List, institut de CEA Tech, a lancé une plateforme d'aide à l'industrialisation des technologies associées : SACHEMS.

​Le contrôle santé des structures (SHM) consiste à intégrer des capteurs dans une structure pour suivre en temps réel son état de santé et anticiper ainsi les opérations de maintenance. Cette stratégie de contrôle, particulièrement adaptée aux structures à fort enjeu de disponibilité et de sûreté (par exemple aéronef, centrale nucléaire, éolienne ou pont), fait l’objet de recherches intensives depuis une vingtaine d’années, mais les solutions industrielles commencent seulement à apparaître, tirées par l’essor des technologies du numérique.

C’est dans ce contexte que l'institut Carnot CEA List a lancé en 2020 une plateforme fédérative de recherche et d’innovation dédiée au SHM, visant à rassembler dans un lieu de mutualisation et d’échanges tous les acteurs de la filière (académiques, industriels utilisateurs finaux, techno-providers). Financée en partie par la Région Ile-de-France, cette plateforme est localisée sur le site du CEA Paris-Saclay.

Baptisée SACHEMS pour SAClay High-end Equipment for the Monitoring of Structures, et constituée de postes d’équipements spécifiques au SHM, elle permettra aux fournisseurs de solutions d’établir des preuves de concept de systèmes SHM avec des cycles de développement accélérés par la mutualisation de briques matures et génériques. Outre les serveurs de calcul, de stockage des bases de données, les partenaires de SACHEMS auront accès aux technologies les plus avancées de capteurs (piézoélectriques, magnétostrictifs, fibres optiques) et aux outils permettant leur mise en réseau, ainsi qu’aux outils de conception (électronique pour systèmes embarqués) et de tests (enceinte climatique, tests électroniques).

Avec la création de cette plateforme ouverte, le CEA List ambitionne de porter les technologies SHM, aujourd’hui encore peu matures, vers un déploiement des premières solutions industrielles ouvrant la voie à leur large adoption dans les différents secteurs industriels.

Retrouvez cette actualité sur http://www.cea-tech.fr/

 

 

24 septembre 2020 | IA de confiance : du nouveau dans la validation formelle des réseaux de neurones

IAconfiance 250​Les chercheurs du CEA List, institut de CEA Tech, ont expérimenté une nouvelle approche pour la validation formelle des réseaux de neurones appliqués à la reconnaissance d'image. Leur objectif : rendre plus sûres des fonctionnalités comme la détection de piétons.

​Comment prouver qu'un réseau de neurones auquel on a « appris » à reconnaître un piéton est fiable ? La validation formelle des réseaux de neurones appliqués à la reconnaissance d'images, impérative dans les secteurs critiques, constituait un verrou technique majeur. Car avant de vérifier, par exemple, la capacité d'un véhicule à éviter efficacement tous les piétons, il faut savoir spécifier de manière non ambigüe ce qu'est un piéton.

Puisque décrire mathématiquement un piéton est impossible, les chercheurs de l'institut Carnot CEA List ont eu l'idée de s'appuyer sur les générateurs d'images (appelés simulateurs) qui servent à « entraîner » les réseaux de neurones. Ce choix est d'autant plus intéressant que les simulateurs sont largement utilisés, notamment par les constructeurs automobiles, pour pallier le manque de données d'entraînement venant du monde réel. Les chercheurs ont ainsi proposé un nouveau formalisme de spécification qui intègre le simulateur au cœur du processus de validation, où il joue le rôle de spécification formelle des propriétés que le réseau de neurones doit satisfaire. Les méthodes d'analyse formelle classiques, expertise reconnue des équipes du CEA List, peuvent ensuite être appliquées à ce dernier pour valider sa conformité.

Les résultats théoriques ont été publiés dans une conférence majeure en intelligence artificielle (European Conference on Artificial Intelligence -ECAI 2020)[1], et la preuve de concept a été réalisée avec succès sur un simulateur « réduit » spécialement conçu pour cet usage. Si la prochaine étape consiste à valider la théorie par un « passage à l'échelle », cette approche pionnière est une avancée importante et concrète vers l'IA de confiance.

[1] Girard-Satabin, J.; Charpiat, G.; Chihani, Z. & Schoenauer, M. "CAMUS: A Framework to Build Formal Specifications for Deep Perception Systems Using Simulators" ECAI 2020

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16 septembre 2020 | Un outil d’aide à la décision pour la gestion de crise

expressif 250La plate-forme ExpressIF® de raisonnement automatique du CEA List, institut de CEA Tech, a été enrichie d'un module de traitement des données spatiales pour aider à la prise de décision. La première application concerne la gestion des feux de forêt.

Les algorithmes d'intelligence artificielle symbolique, qui permettent de simuler des raisonnements complexes pour les appliquer à des données hétérogènes et incertaines, peuvent être des outils précieux d'aide à la décision dans la gestion de crise. Développée à l'institut Carnot CEA List, la plate-forme logicielle ExpressIF® a été mise à profit pour assister les sapeurs-pompiers en intervention sur des feux de forêt. Le CEA List a travaillé avec la société CGX dans la cadre d'un projet CLE, soutenu financièrement par les fonds européens FEDER et la région Occitanie.

Les chercheurs ont doté la plateforme de capacités de traitement des informations spatiales, afin de mieux identifier les enjeux d'une intervention sur site et d'aider à la mise en place d'actions pertinentes. Dans un premier module, les « règles » exprimées en langage structuré, proche du langage naturel, ont permis de modéliser le raisonnement spatial à appliquer, mais également de traiter conjointement des données géographiques détaillées ainsi que des prévisions météorologiques pour prévoir l'évolution de l'incendie dans le temps et l'espace. Un second module, tirant uniquement partie des capacités de raisonnement temporel d'ExpressIF®, a permis de surveiller l'évolution des températures des unités (véhicules, hommes) présentes sur le terrain et d'évaluer les risques associés afin d'émettre des alertes en cas de danger.

L'Interface Homme-Machine (IHM) développée par la plate-forme régionale de CEA Tech en Occitanie offre quant à elle un module dédié à la saisie d'informations (lieux, événements, moyens, ressources…) et à la visualisation des résultats sur un fond cartographique dans une application web. Des travaux sont en cours pour réaliser le traçage des règles appliquées, dans le but d'accompagner le résultat d'une explication automatique.

Les capacités uniques de raisonnement spatial et temporel d'ExpressIF®, alliées à sa capacité à traiter des informations incertaines de manière intelligible, seront étendues et appliquées à d'autres scénarios critiques. Avec ces perspectives, ExpressIF® va certainement s'imposer comme une technologie clé d'IA pour l'aide à la gestion de crise.

 Retrouvez cette actualité sur http://www.cea-tech.fr/