La DGA, Dassault Aviation et Thales ont annoncé les projets avant-gardistes retenus pour le développement des interfaces homme-machine de l’avion de chasse du futur. Les startups françaises n’ont pas été mises à l’écart, bien au contraire…
L’armée française se tourne de plus en plus vers les startups nationales pour innover et moderniser ses moyens techniques. On l’a vu récemment avec le soldat volant propulsé par la plateforme Flyboard Air de Zapata. On en a une nouvelle fois confirmation avec la sélection par la DGA de Earthcube et de sept autres startups françaises pour mener à bien différents projets d’étude destinés à faire avancer le développement du poste de pilotage de l’avion de chasse du futur.
Tous ces projets portent sur les développements en cours autour du Man Machine Teaming (MMT), une initiative destinée à développer un système aérien cognitif de combat au service d’une relation homme-machine élargie et plus coopérative.
Deux projets IA pour Earthcube
Spécialisée dans l’utilisation du Deep Learning au service des applications critiques et dans l’analyse d’images de surveillance de sites sensibles, Earthcube s’est vue confier deux missions par la DGA, Dassault Aviation et Thales pour son expertise poussée sur le traitement avancé et automatisé des images satellites.
Le premier projet porte sur les méthodes d’apprentissage multispectrales en imagerie satellite afin de détecter des objets et de réaliser une segmentation sémantique d’images aériennes d’origines spectrales différentes (visible, Infrarouge, Imagerie RADAR, hyperspectral…) Objectif : optimiser l’utilisation des données issues des capteurs embarqués sur un aéronef en fonction des contraintes opérationnelles et permettre le développement de systèmes embarqués – sur des avions et des drones volants – exploitant pleinement de la complémentarité entre les instruments optiques et radars.
Le second projet porte sur la fusion et la combinaison de résultats de classification issus d’algorithmes d’IA différents pour la reconnaissance de cibles en imagerie SAR (Radar à synthèse d’ouverture). Deux types d’algorithmes en particulier seront évalués : d’une part des classifieurs basés sur des réseaux de neurones convolutionnels et d’autre part les classifieurs issus de méthodes de machine learning telles que les forêts aléatoires ou le gradient boosting.
Objectif : obtenir les meilleures performances en apprenant avec moins de données, tout en maximisant l’explicabilité. La technologie proposée pourra permettre au système de disposer d’une solution de classification automatique de cibles sur images SAR qui sera performante, et moins sujette à la variance.
Les autres projets retenus
Les deux projets confiés à EarthCube font partie des 19 projets retenus par la DGA, Dassault Aviation et Thales parmi 175 propositions dans le cadre de l’initiative MMT « Batch 2 ». Au final ces projets impliquent 16 ETI, 8 startups et 4 laboratoires. Ces 19 expérimentations doivent contribuer à valider la faisabilité des technologies MMT qui seront intégrées dès la rénovation du Rafale à l’horizon 2030 puis dans le Système de combat aérien du futur (SCAF).
Parmi les startups et autres PME ainsi sélectionnées et dont les innovations ont été reconnues par l’armée française on peut citer :
ProbaYes : pour un projet de raisonnement dans un environnement tactique probabiliste.
Synapse Développement : pour la construction et l’enrichissement d’une ontologie métier à partir de ressources textuelles et son exploitation dans un scénario de recherche d’information.
Naox Technologies : pour son système de monitoring intra-auriculaire de la cognition et de la vigilance.
Ellcie Healthy : une startup qui travaille sur des lunettes connectées intelligentes avec système auto-apprenant et qui se voit confier un projet de monitoring des équipages par photo-oculographie infrarouge.
Physip : une startup experte en analyse du sommeil et de la vigilance qui doit développer un matériau conducteur innovant pour la captation EEG.
Artelys : chargée de l’optimisation de patterns de mission en s’appuyant son expertise en matière d’aide à la décision, de modélisation et d’optimisation des systèmes notamment énergétiques.
Elter : pour un projet d’approximation de fonctions complexes par apprentissage.
Numalis : une PME spécialisée dans l’analyse de code et la détection/correction de bugs et vulnérabilités qui se voit ici confier une mission d’élaboration de systèmes capables d’expliquer des choix pris par un réseau de neurones
Exwex : la startup bretonne spécialisée dans les impacts industriels de la météo va plancher sur la fusion de données météorologiques multi-sources pour la prévision en préparation de mission et en opération à bord d’un aéronef de combat.
Oktal : la PME travaillera sur la production massive de données optroniques et radar cohérentes par simulation.
Six écoles et ETI – Enib, Estia, IRT Saint-Exupery, ACSystem, ESI Group et Latesys (ex Latécoère Services) – ont également été sélectionnées.
L’initiative MMT se révèle une formidable opportunité puisque un quart des études seront confiées aux laboratoires, ETI ou PME innovantes et startups spécialisés dans l’IA, la robotique et les nouvelles IHM. Le gouvernement et le ministère des armées souhaitent en effet faire émerger un écosystème industriel permettant aux innovations d’être détectées, évaluées, maturées et, à terme, intégrées dans les développements des futurs avions de combat.