Lancé en mars 2018 par la Direction générale de l’armement (DGA) - et pilotée par Dassault Aviation et Thales- l'opération Man Machine Teaming (MMT) est une initiative ayant pour but de faire émerger des technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’interface homme-machine (IHM), au profit de l’aviation de combat. Une première sélection de 19 projets a déjà eu lieu à l’époque. Et « ces projets commençant déjà à montrer des perspectives prometteuses », le ministère des Armées a donc relancé l’appel à projet.
Sur 175 propositions émises par les industriels, dans le cadre de l’opération MMT, 19 autres projets ont ainsi été sélectionnés pour des durées allant de 8 à 12 mois de travaux. Ils impliquent 16 ETI et PME, huit start-ups, ainsi que quatre laboratoires répartis sur tout le territoire. Dassault Aviation et Thales assureront la maîtrise d'œuvre des projets. A terme, cet écosystème sera intégré dans les développements des futurs avions de combat, notamment dès la rénovation du Rafale à l’horizon 2030 puis dans le Système de combat aérien du futur (SCAF).
Deux projets pour Earthcube
Parmi les lauréats de cette opération, Earthcube a été la seule société sélectionnée pour mener deux projets. Cette start-up toulousaine est spécialisée dans la surveillance basée sur l’analyse automatique d’informations géospatiales.
Elle assurera, d’une part, une étude des techniques de deep learning permettant de réaliser de la détection d’objets ou de la segmentation sémantique d’images aériennes. Son objectif est d’estimer le gain de performance apporté par un apprentissage simultané sur des données images d’origines spectrales différentes (visible, infrarouge, radar, hyperspectral…) par rapport à une fusion a posteriori de réseaux entraînés séparément sur chaque type de données. Le but étant d’optimiser l’utilisation des données issues des capteurs embarqués sur un aéronef en fonction des contraintes opérationnelles, et combiner les signaux issus des différents capteurs qui sont traités séparément aujourd’hui.
D’autre part, Earthcube va étudier l’apport des méthodes d’apprentissage issus d’algorithmes différents en imagerie satellite. Il s’agira de fusionner et combiner des 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 seront évalués : des classifieurs basés sur des réseaux de neurones à convolution et d’autres classifieurs issus de méthodes de machine learning telles que les forêts aléatoires ou le gradient boosting. Le but est ici d’estimer, par rapport à l’exploitation d‘un algorithme unique, le gain de performance qu’apporterait la fusion d’algorithmes orthogonaux, et de tirer partie des différentes technologies (deep learning, machine learning, et vision par ordinateur) pour améliorer l’apprentissage et les performances avec moins de données.
Un assistant virtuel embarqué dans un cockpit
Parmi les autres entreprises sélectionnées, on peut citer Naox Technologies qui travaillera sur un projet de monitoring intra auriculaire de la cognition et de la vigilance. Ou Enib qui planchera sur les principes d’incarnation et de communication d’un assistant virtuel embarqué dans un cockpit. L’opération MMT s’inscrit dans la nouvelle dynamique liée à la création de l’Agence de l’innovation de défense (AID), chargée de la définition et de la mise en œuvre de la politique d’innovation du ministère. Il bénéficie également de la Loi de programmation militaire (LPM) 2019-2025 qui prévoit de porter le budget dédié aux études amont et à l’innovation de 730 M€ en 2018 à 1 Md€ en 2022.
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