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Repousser les frontières de l'intelligence artificielle

Le domaine des systèmes cognitifs artificiels et de l'apprentissage automatique évolue rapidement et fait l'objet d'une concurrence intense au niveau international. De nouvelles techniques en cours de développement transformeront bien des aspects de notre vie et de notre trava...

Le domaine des systèmes cognitifs artificiels et de l'apprentissage automatique évolue rapidement et fait l'objet d'une concurrence intense au niveau international. De nouvelles techniques en cours de développement transformeront bien des aspects de notre vie et de notre travail, au quotidien. Le projet SIMBAD («Beyond features: Similarity-based pattern analysis and recognition»), soutenu par l'UE à hauteur de 1,65 million d'euros, étudie certains des moyens que cette recherche pourrait utiliser. Le professeur Marcello Pelillo de l'université «Ca' Foscari Venezia» en Italie, coordinateur scientifique du projet, précise que SIMBAD vise à développer pleinement les nouvelles méthodes qui se font jour dans les domaines de la reconnaissance des modèles et de l'apprentissage automatique, et cherche à utiliser les «informations de similarité» au lieu de l'approche habituelle «basée sur les caractéristiques». Il ajoute que la société développe de plus en plus de machines complexes, par exemple des robots, pour répondre à bon nombre de nos besoins quotidiens. Les systèmes cognitifs artificiels deviennent au niveau international une priorité majeure de la recherche. La Commission européenne en a donc fait l'un des sept domaines clés de recherche que l'Europe doit développer, pour devenir l'un des leaders mondiaux de la prochaine génération des technologies de l'information et la communication (TIC). Dans ce domaine, les succès de la recherche mèneront au développement de nombreux outils qui auront un fort impact social et économique sur l'UE, poursuit-il. Parmi les domaines qui en bénéficieront, citons le contrôle de véhicules et de réseaux de communication, les diagnostics médicaux et l'interaction homme-machine. Les succès se traduiront également par de nombreux avantages économiques, qui stimuleront la compétitivité de l'Europe. «Nous consacrons des efforts substantiels à deux applications d'imagerie biomédicale à grande échelle. Nous souhaitons proposer à terme des techniques efficaces et sophistiquées pour faciliter le diagnostic du cancer du rein et de psychoses majeures telles que la schizophrénie et la psychose maniaco-dépressive», explique le professeur Pelillo. «Ce genre de problème ne peut être résolu par les techniques traditionnelles d'apprentissage automatique, en raison de la difficulté à extraire des descriptions convenables basées sur les caractéristiques.» La réussite de ces recherches prouverait que l'approche de SIMBAD s'adapte particulièrement bien à la biomédecine, ce qui constituerait un bon tremplin pour approfondir les études dans ce domaine, explique-t-il. En médecine comme pour les services de santé, les méthodes de reconnaissance de modèles feraient considérablement progresser le secteur de la santé en UE, et ouvriraient de nombreuses opportunités aux technologies correspondantes. «La réussite de nos expérimentations démontrerait l'intérêt pratique de notre approche pour la biomédecine, et conduirait à d'autres recherches dans le sillage de SIMBAD, au niveau méthodologique mais également pratique», souligne le professeur Pelillo. «Ceci pourrait ouvrir de nouvelles voies en matière de gestion de la santé et des maladies, et améliorer radicalement la qualité et l'efficacité de nos systèmes de santé. La reconnaissance de modèles fait appel à la découverte automatisée de régularités dans les données, grâce à des algorithmes informatiques, et à l'usage de ces régularités pour agir, par exemple en classant les données dans l'optique de permettre à des systèmes artificiels d'améliorer leurs performances sous l'influence de nouveaux stimuli externes.» Le projet SIMBAD regroupe un consortium de six partenaires de cinq pays d'Europe (Italie, Pays-Bas, Portugal, Royaume-Uni et Suisse), ce qui reflète le caractère international de ce domaine de recherche. «Les compétences nécessaires à nos objectifs ne peuvent pas se limiter à un niveau local ou national. La dimension européenne du projet garantit de disposer d'une masse critique de chercheurs, aux expériences et expertises complémentaires, augmentant ainsi la probabilité du succès», déclare le professeur Pelillo. «En outre, l'impact potentiel de nos recherches dépasse largement le cadre national. L'UE en bénéficiera, en se présentant comme un acteur actif sur la scène mondiale des systèmes cognitifs artificiels, largement dominée par les États-Unis.»

Pays

Suisse, Italie, Pays-Bas, Portugal, Royaume-Uni

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