Impliqué depuis 15 ans dans l’intelligence artificielle, le Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE) met en place une infrastructure constituée de plusieurs laboratoires d’évaluation de l’Intelligence Artificielle (LEIA). Mardi 14 mai, il a inauguré dans ses locaux à Trappes, dans les Yvelines, LE.IA Immersion, une plateforme qui permet de tester un système d’IA dans un environnement virtuel.
Les laboratoires LE.IA visent à évaluer la fiabilité, garantir l’utilisation sécurisée et s’assurer du respect des principes éthiques dans la conception et le fonctionnement des solutions logicielles et des dispositifs physiques dotés d’IA.
Le laboratoire d’évaluation de l’IA se compose pour l’instant de trois plateformes d’essais offrant des environnements de test variés, depuis la simulation numérique jusqu’à l’essai physique. LE.IA Simulation a été déployée en 2023, LE.IA Action, en cours de développement, le sera en 2025, il permettra d’évaluer le système d’IA en condition réelle. D’autres plateformes viendront progressivement les rejoindre, notamment LE.IA Data qui visera à évaluer les performances et la fiabilité des applications logicielles de reconnaissance vocale, de reconnaissance de caractères (OCR), analyse de contenu de texte ou d’images (recherche de personnes par ex. ou d’anomalies, vidéo).
©LNE
LEIA Immersion
Développée depuis 2021, la plateforme LE.IA Immersion a été financée à hauteur de 1,5 million d’euros dans le cadre de France Relance et de projets européens. Elle permet de mettre en situation un dispositif (robots d’aide à la personne pour le secteur hospitalier, robots mobiles d’intervention civils et militaires…) au sein d’un environnement virtuel afin de tester ses caractéristiques d’asservissement et de prise de décision dans un environnement donné.
Le robot est placé au cœur d’une simulation projetée sur un écran 300° dans une salle de 6 mètres de diamètre et de 3 mètres de hauteur où est logée la plateforme.
Élément central de LE.IA Immersion, un logiciel de simulation de pointe qui génère des scénarios de test dynamiques et réalistes dans une variété d’environnements, tout en intégrant en temps réel les données de mouvement du robot mesurées par un système de motion capture et un tapis roulant instrumentalisé.
Les performances de mobilité, le comportement de l’algorithme en situation réelle et le temps de réaction du système peuvent être ainsi analysés.
