LE PROJET HERITAGES : pour améliorer la performance des inférences de l’intelligence artificielle

Au cours de la dernière décennie, l'intelligence artificielle (IA) a fait l'objet d'une attention particulière des milieux académiques et industriels. Toutefois, les intérêts se concentrent souvent sur l'amélioration des taux de reconnaissance, sans tenir suffisamment compte des contraintes d'exécution de l'inférence de l'IA.

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Le projet HERITAGES s’intéresse à la prévisibilité et l'efficacité de l'exécution des inférences d'apprentissage en profondeur (DL) de l'IA. L’objectif étant de fournir une solution de bout en bout pour améliorer la performance des inférences de l’intelligence artificielle.

Houssam-Eddine Zahaf est maître de conférences à l'IUT de l'Université de Nantes, au sein du laboratoire LS2N,après des expériences au CRIStAL Lab de Lille et à l’Hipert Lab de Modène(Italie). Ses recherches portent sur les systèmes temps réel, les systèmes d'exploitation et les algorithmes d'ordonnancement, avec un accent particulier sur la consommation d'énergie.

Dans le cadre de l’accompagnement du projet, des mises en relation ont pu être réalisées avec des professionnels du réseau ID4MOBILITY. Ceci a permis la signature de lettres de soutien validant l’intérêt des industriels pour ce sujet de recherche, notamment pour l’impact d’injection du code dans une pile d’exécution de conduite autonome temps réel.

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📅 Durée du projet : 48mois

📝 Labellisé par le pôle de compétitivité ID4MOBILITY, ce projet est soutenu par l’ANR.

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📧 Contactez nos chef.fes de projet 👉 Véronique Rottier , Eleonore Mennecier , Pierre Servel

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