Laboratoires communs avec les entreprises

Au CNRS, les partenariats sous forme de Structures de recherche commune (SRCOM), plus communément connus sous le terme de laboratoires communs, vont au-delà des partenariats traditionnels sous forme de contrats de collaboration. Les SRCOM dépassent le classique projet de recherche de court terme, avec des objectifs régulièrement actualisés via une gouvernance ad hoc. Elles fonctionnent sur la base de contrats de collaboration qui encadrent des projets structurants à forts enjeux scientifiques et industriels entre une ou des équipes de recherche et un industriel autour d'un programme de recherche partagé de moyen ou long terme.

Les SRCOM prennent plusieurs formes :

  • Laboratoire commun entre une entreprise et un laboratoire public sans financement ANR (LCR).
  • Laboratoire commun recevant un financement public de l'ANR avec une entreprise dans un rôle de participant (LABCOM)
  • Unité mixte de recherche industrielle du CNRS, ayant une entreprise en cotutelle (UMR)
  • International Research Laboratory - Unité internationale de recherche du CNRS,  ayant une entreprise en cotutelle (IRL).
  • Chaire industrielle entre une entreprise et un laboratoire public sans financement ANR (CHIR).
  • Chaire industrielle recevant un financement public de l'ANR avec une entreprise dans un rôle de participant (CHIN).

Arès, Apprentissage et Vision par ordinateur pour Robots Intelligents

LabCom ANR. Partenaires : LIRIS / Siléane

La robotisation croissante de tâches dangereuses, pénibles et répétitives est un symbole de progrès des technologies au service de l’homme et porteuse de productivité et de compétitivité. En France, ainsi qu’en Europe occidentale, la pérennité d’un site industriel est conditionné à son haut niveau de productivité ainsi qu’à la flexibilité et l’évolutivité de son outil de production dans un contexte de marché mondialisé de forte concurrence dont les besoins évoluent rapidement.

L’objectif de ce projet LabCom vise à développer des nouvelles méthodes d’apprentissage et de vision par ordinateur afin de créer à une échéance de 3 ans des outils picking/kitting robotisés flexible, adaptable, autonome capable de garantir une haute productivité et gérer l’ultra-flexibilité nécessaire dans de nombreuses applications industrielles. Il s’agit là de contribuer à l’amélioration de la performance de tri et d’affectation des produits en contexte de forte diversité et forte flexibilité, une tâche souvent très pénible et répétitive qui est transverse à l'ensemble des process de fabrication industrielle (fonderie, châssis, usinage, emboutissage, tôlerie, assemblage), et une problématique que l’on retrouve très souvent chez les entreprises ayant des flux logistiques internes importants tels que les préparateurs de colis ou tout type d’industries manufacturières. L’enjeu porte sur la gestion de la diversité des composants d’emballage et sur la capacité à réduire par 100 le temps de réglage des paramètres de configuration des systèmes de tri qui est aujourd’hui réalisé par des experts. Ceci permet aussi de supprimer, grâce à l’automatisation robotisée, des tâches dangereuses ou répétitives à forte pénibilité physique et cognitive, ce qui permet de réengager les exploitants sur d’autres tâches à forte valeur ajoutée, i.e., le montage des pièces dans le secteur de l’automobile.

Pour cela le projet LabCom ARES associe deux partenaires complémentaires qui mettront en commun leurs capacités de recherche, d’innovation et de développement et formaliserons leur coopération déjà forte en R&D :

  • Un laboratoire : Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information (LIRIS - CNRS/INSA de Lyon/Université de Lyon/École Centrale de Lyon) qui développera des nouvelles méthodes d’apprentissage et de vision par ordinateur au service de la robotique adaptable et flexible.
  • Une PME : Siléane, spécialiste en robotique, qui concevra et produira les robots de picking/kitting
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© Siléane

ALAIA, un apprentissage des langues étrangères sur-mesure grâce à l’intelligence artificielle

LabCom ANR. Partenaires : IRIT / Archean Technologies

Le LabCom ALAIA s’attaque au domaine de l’apprentissage assisté par ordinateur des langues étrangères en lui apportant des méthodes d’intelligence artificielle. Les chercheurs développent pour cela un logiciel qui détecte et caractérise automatiquement les erreurs de chaque utilisateur (prononciation, lexique, etc.). À partir de ces informations, il propose ensuite les exercices adaptés les plus efficaces permettant de soutenir la progression de l’apprenant en compréhension et expression orale.

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Cherchons pour Voir, des solutions interactives et inclusives au service des déficiences visuelles

Laboratoire commun (LCR). Partenaires : IRIT / CESDV Institut des jeunes aveugles

Le laboratoire commun Cherchons pour Voir se situe à l’interface entre le monde professionnel de la déficience visuelle et celui de la recherche. Il vise notamment à développer des technologies d’assistance pour améliorer l’autonomie et la qualité de vie des personnes non voyantes et malvoyantes. Les projets se consacrent, entre autres, à l’élaboration de cartes interactives d’aide à la localisation, des dispositifs numériques pour faciliter l’accès à l’information, l’éducation ou encore la culture.

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FiT, lutter contre la criminalité financière

Laboratoire commun (LCR). Partenaires : LIP6 / Bleckwen

Le laboratoire commun FiT, soutenu par l'ANR, pour développer des technologies permettant de mieux détecter des anomalies dans les transactions financières (fraudes et blanchiment d'argent, par exemple), est issu d'un partenariat entre le Laboratoire LIP6 (CNRS/Sorbonne Université) et la société Bleckwen.

Au cours des dernières années, la criminalité financière est devenue un fléau très onéreux qui ralenti l'avènement de la société numérique. C'est dans ce contexte de lutte contre les fraudes, l'usurpation d'identité ou le blanchiment d'argent que le Labcom FiT a vu le jour.

Les techniques actuelles pour contrer ces fraudes numérique reposent sur l'analyse de séquences massives de transactions financières, visant à détecter des traces d'activités illégales. Néanmoins, les avancées dans cette lutte sont freinées par un manque de méthodes et d'outils pour modéliser, analyser les transactions de manière appropriée.

L'objectif de FiT est de conduire les avancées scientifiques et technologiques nécessaires à des progrès significatifs dans la détection des anomalies dans les transactions financières. Ce partenariat permet une meilleure expertise pour modéliser et analyser les transactions financières sous forme de flux de liens. Avec Bleckwen, les scientifiques développent et mettent actuellement en œuvre les formalismes et algorithmes permettant une bonne exploitation de ces données.

FiT
© FiT

 

IA LUSIS, des solutions innovantes en intelligence artificielle pour le domaine bancaire

Chaire industrielle (CHIR). Partenaires : LISN / LUSIS

La chaire IA LUSIS entre l’entreprise Lusis et CentraleSupélec se consacre à l’application de méthodes d’l’intelligence artificielle au domaine bancaire. Elle développe des algorithmes pour la détection de fraude par carte bancaire, soit moins de 0,5 % de ces transactions mais une perte de plusieurs milliards d’euros par an. La chaire cible également l’application d’une méthode d’apprentissage par renforcement afin de réaliser du trading automatisé consistant à acheter une action pour la revendre à meilleur prix.

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Image4US : une imagerie de pointe pour la recherche clinique

Labcom ANR. Partenaires : CREATIS / DBSAS

Bien que l’imagerie par ultrasons 2D soit largement répandue à travers le monde, l’échographie 3D peine, quant à elle, à fournir des images de qualité à haute cadence. Le laboratoire commun Image4US s’est ainsi donné pour objectif de développer un dispositif d’imagerie médicale ultrasonore 3D de précision et à grand nombre de voies (1024). Le système proposé se distingue par ses caractères ouvert, flexible et transportable À terme, un tel outil se destinera à accompagner les chercheurs dans le cadre de recherches cliniques pour une meilleure identification des structures anatomiques ou encore une estimation plus précise du flux sanguin.

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PosiLab, Positionneurs de Précision Parallèles et Redondances

LabCom ANR. Partenaires : LIRMM / Symétrie

Le LabCom PosiLab vise à démontrer le potentiel d’une classe particulière de robots – les robots positionneurs parallèles redondants – pour des applications de positionnement précis exigeantes en termes de performance – forte rigidité, grand espace de travail, grande stabilité – rencontrées dans les domaines de l’optique et du spatial. Le LabCom se déroule dans un contexte économique et industriel tendu où la concurrence est établie (avec un concurrent principal identifié qui fait référence dans le domaine) et où la compétitivité est donc vitale. Ce LabCom regroupe des chercheurs et des ingénieurs du Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM - CNRS/Université de Montpellier) ainsi que de Symétrie (PME basée à Nîmes). PosiLab bénéficie du label du pôle de compétitivité ViaMéca.

Le LabCom PosiLab vise à répondre aux questions « Comment concevoir de manière optimale, puis commander de manière robuste des robots positionneurs capables de fortes précisions (inférieures au micron et à la seconde d’arc) (i) tout en étant insensibles aux perturbations extérieures, (ii) tout en offrant un grand espace de travail. » Ces exigences identifiées sont dictées par les domaines de l’optique et du spatial, ou encore du médical et de la microélectronique. L’utilisation de la redondance – ou plutôt des redondances – est le moyen qui sera mis en œuvre pour y parvenir. Par redondances, il est considéré principalement redondance d’actionnement et redondance cinématique, mais aussi redondance métrologique ou encore hyperstatisme.

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© Symétrie

Redchain-Lab, la technologie blockchain pour un cloud solide, décentralisé et respectueux de la confidentialité

Laboratoire commun (LCR). Partenaires : LIRIS / iExec Blockchain Tech

Le laboratoire commun RedChain-Lab vise à développer les protocoles et les blocs opérationnels permettant de mettre en place une infrastructure de cloud à la fois décentralisée, respectueuse de la confidentialité des informations manipulées (privacy), robuste et capable de passer à l’échelle. Cette infrastructure s’appuiera sur la technologie blockchain dont les propriétés intrinsèques uniques de décentralisation, de robustesse et de transparence en font la technologie la plus qualifiée pour atteindre les objectifs fonctionnels souhaitées.

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Rob4Fam, des robots plus autonomes et plus réactifs pour l’aéronautique

Laboratoire commun (LCR). Partenaires : LAAS-CNRS / Airbus

Changement d’outil, intervention d’un opérateur humain, etc. une ligne de production industrielle est par essence dynamique. La prochaine génération de robots doit être capable de détecter un changement dans son environnement et de s’adapter en temps réel. Pour cela, le LAAS et Airbus développent, au travers de ROB4FAM (Robotic for the future of aircraft manufacturing), des algorithmes innovants afin d’augmenter l’autonomie, la flexibilité et la réactivité des robots. En ligne de mire : faciliter les collaborations humain-machines au sein des usines de production aéronautique d’Airbus et équiper des robots collaboratifs pour des tâches autrement réalisées par des machines lourdes et peu mobiles.

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Rob4Fam démonstration
© LAAS-CNRS

SIBIL-Lab, des solutions logicielles pour contrer les fraudes dans le B2B

Labcom ANR. Partenaires : LIRIS / Attestation Légale (OFA)

Le SIBIL-Lab s’attaque à la problématique de la gestion de l'identité numérique et à la détection des tentatives de fraudes. Le labcom développe des solutions dans le cadre du réseau social B2B créé par l’entreprise Attestation Légale qui permet de gérer des relations clients/fournisseurs interentreprises. L’objectif : soutenir la mise en place d’une plateforme capable de dimensionner, détecter et contrer les tentatives de fraude et ainsi assurer la sécurité et confidentialité de données sensibles des acteurs économiques.

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SIVALab, systèmes de perception et de localisation des véhicules autonomes

Laboratoire commun (LCR). Partenaires : Heudiasyc / Renault

Renault et le laboratoire Heuristique et diagnostic des systèmes complexes (Heudiasyc - CNRS/Université de Technologie de Compiègne) créent un nouveau laboratoire de recherche commun appelé SIVALab (Laboratoire des Systèmes Intègres pour le Véhicule Autonome), qui sera basé à Compiègne.
 
À travers ce partenariat scientifique et technologique, se concrétise une relation de confiance de plus de dix années entre Renault et Heudiasyc. Le laboratoire SIVALab, qui dispose d’une gouvernance et de moyens partagés, fournit une structure adaptée à la pérennisation des développements scientifiques et à la réalisation de projets d’envergure. Il déroule un programme de recherche de quatre ans.
 
L’objet d’étude principal de cette collaboration porte sur la fiabilité, l’intégrité et la précision des systèmes de perception et de localisation utilisés pour la navigation des véhicules autonomes communicants. Les données analysées proviennent non seulement des capteurs du véhicule, mais aussi de cartes de navigation pré-établies et de l’extérieur, via des liaisons dynamiques vers les autres usagers de la route et les infrastructures. Grâce à une gestion intelligente de la combinaison de ces multiples données, le véhicule dispose d’une meilleure capacité à se situer dans son environnement qu’il ne pourrait le faire seul avec ses capteurs.
 

En savoir plus :

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© UTC - C. Schryve

 

SurferLab, intelligence distribuée pour les systèmes de transport

Laboratoire commun (LCR). Partenaires : LAMIH / Bombardier Transport / Prosyst

SurferLab est construit autour d'une thématique fondatrice qui consiste à embarquer dans des systèmes mobiles complexes (train, voiture, avion, camion, AGV, ...) des capacités de traitement à base d'intelligence artificielle pour remplir et optimiser différentes fonctions qu'elles soient de conduite, de surveillance ou de diagnostic (health monitoring). SurferLab est un laboratoire commun entre Bombardier Transport, Prosyst et le Laboratoire d’Automatique, de Mécanique et d’Informatique Industrielles et Humaines (LAMIH - CNRS/Université Polytechnique Hauts-de-France) qui est un laboratoire reconnu pour son activité dans les secteurs du transport terrestre, de la mobilité et du handicap.

SurferLab cherche à rendre ces systèmes mobiles plus intelligents, plus autonomes et capables de s'adapter à l'imprévu. Ces systèmes mobiles sont immergés au sein d'une flotte en interaction avec un centre de contrôle ou de maintenance et l'opérateur humain. L'approche adoptée est de type cyber-physique (en anglais : Cyber-Physical Systems, ou CPS) et concerne a priori tous les modes de transport terrestre.

Les acteurs du laboratoire commun considèrent que, puisque les systèmes complexes étudiés sont naturellement mobiles dans leur environnement, la dimension « systèmes embarqués » revêt une importance primordiale. En effet, les choix habituels de conception qui conduisent à « débarquer » le maximum de fonctions (et adopter ainsi une logique exclusivement « Big Data ») se font au détriment d’une connaissance approfondie des événements contextualisés qui se produisent dans les systèmes mobiles. Cette approche de conception usuelle atteint ainsi très rapidement ses limites si on ne la complète pas par un développement de fonctions intelligentes embarquées, au plus près des systèmes surveillés.

Les développements menés auront également pour but d’améliorer la pertinence des échanges d’information et de faciliter la construction de connaissances au travers du développement de nouveaux outils où l’opérateur humain est pris en compte dès leur conception. Les nouveaux modes d’interaction (réalité augmentée, synthèse et reconnaissance vocale, etc.) seront testés et validés dans ce cadre.

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© SurferLab

Telecom4Health (T4H), des technologies et solutions dédiées à la santé

Laboratoire commun (LCR). Partenaires : LIG / Orange

L’objectif du laboratoire commun T4H est de mener des travaux de recherche autour de l’intelligence artificielle et des nouvelles technologies appliquées à la médecine dite “4 P” : prédictive, préventive, personnalisée et participative. Les activités du labcom portent sur la gestion de consentement grâce à l’apport de la blockchain ; les sons santé afin d’atteindre des transmissions médicales de haute qualité ; le suivi à distance et l’IA raisonnée.

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