Bruno Sportisse nommé Président-directeur général d’Inria

Bruno Sportisse a été nommé Président-directeur général d’Inria le 27 juin 2018 par décret du Président de la République. Il remplace ainsi François Sillion qui assurait depuis le 22 janvier 2018 la présidence d’Inria par intérim.

 

Diplômé de l’École polytechnique et ingénieur en chef du corps des Ponts et Chaussées, Bruno Sportisse est également docteur en mathématiques appliquées et titulaire d’une habilitation à diriger des recherches.

 

Tout son parcours scientifique a été effectué auprès ou au sein d’Inria : après sa thèse sur les systèmes dynamiques de grande dimension, effectuée sous la direction de Bernard Larrouturou, alors P.-d.g. de l’institut (1996-1999), il a coordonné une « action de recherche concertée » sur la simulation numérique en environnement (COMODE), avant de créer avec Isabelle Herlin en 2003 l’équipe-projet CLIME consacrée à l’assimilation de données, tout en étant directeur du laboratoire commun entre l’École nationale des ponts et chaussées et EDF R&D  qu’il avait fondé.

 

De 2008 à 2012, Bruno Sportisse a été directeur du transfert et de l’innovation d’Inria. Il a mis en place de nombreux dispositifs de soutien au transfert et a été le premier directeur de l’Institut Carnot Inria.

 

Il est devenu en 2012 conseiller numérique de la ministre de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, Geneviève Fioraso, puis, en 2013, directeur adjoint de cabinet de la ministre déléguée à l’Économie numérique, aux PME et à l’Innovation, Fleur Pellerin. Il a notamment coordonné auprès d’elle le plan interministériel Une nouvelle donne pour l’innovation  dont le lancement de la French Tech , à la suite de l’initiative Ambition logicielle  amorcée chez Inria, était une mesure.

 

En 2014, Bruno Sportisse est devenu directeur général délégué de Thuasne , une entreprise de taille intermédiaire spécialisée dans les dispositifs médicaux, dont il a engagé la transformation digitale. En 2016, il a franchi le pas de l’aventure entrepreneuriale qui a conduit à la création, avec Agnès Guerraz et Eric Gaussier, de Skopai , une start-up mêlant intelligence artificielle et traitement automatique du langage, en partenariat avec le Laboratoire d’informatique de Grenoble (LIG, université Grenoble-Alpes).

 

En 2018, il a été également missionné par Frédérique Vidal, Bruno Le Maire, Mounir Mahjoubi et Florence Parly, ministres en charge de la Recherche, de l’Économie, du Numérique et de la Défense pour proposer une implémentation d’une Agence européenne de l’innovation de rupture , en articulation avec la mise en place de l’European Innovation Council  (EIC) au sein du prochain programme cadre européen de R&D.

 

L’excellence scientifique doit bien entendu être au cœur de nos priorités car nous sommes un institut de recherche : en allant explorer les nouvelles frontières de la recherche, en se positionnant, par des choix, sur les sujets de « demain », en favorisant la prise de risques des chercheurs et des chercheuses, notamment les plus jeunes, en renforçant notre attractivité.
 
Crédit photo © Inria / Photo C. Tourniaire

Interview croisée autour de l’intelligence artificielle

A l’occasion de la rencontre annuelle Inria Business Club qui se déroulera le 19 juin à Station F et qui portera sur l’intelligence artificielle, découvrez l’interview croisée de 4 membres du réseau.

Quelle est la plus grande révolution permise par l’IA dans votre secteur ?

 

DenisCaromel_ActiveeonDenis Caromel, ActiveEon : « Les clients d’ActiveEon sont dans de multiples domaines : Finance, Ingénierie, Aérospatiale, Média, Cosmétiques, Gouvernements, BioTech, Telco. Donc il est difficile de choisir une seule plus grande révolution. Par ailleurs, je ne pense pas qu’aujourd’hui il y ait réellement une révolution, car les entreprises sont prudentes. On assiste à l’amélioration des processus métiers existants pour y ajouter de l’IA. Dans l’aérospatiale par exemple, nos clients utilisent ActiveEon pour détecter automatiquement et fiablement des défauts sur les satellites en cours de fabrication. Toujours dans le spatial, on nous sollicite également, pour traiter les images issues des satellites Sentinels. Dans d’autres domaines, on utilise le Deep Machine Learning pour améliorer la détection d’erreurs dans les plateformes IT, faire la corrélation entre les erreurs réseau et système.

La révolution viendra peut-être dans une seconde phase, avec une restructuration complète des processus métiers, repensés autour de l’IA. »

 

Yan Georget, Botfuel : « Notre secteur est celui des agents conversationnels (chatbots en anglais ou voicebots pour les agents vocaux), ceux-ci sont utilisés pour de nombreux cas d’usages : automatisation des supports clients, commerce conversationnel, support interne, automatisation des réseaux sociaux.

L’intelligence artificielle permet aux agents conversationnels de mieux comprendre les intentions des internautes et donc d’améliorer l’expérience utilisateur. »

 

Vincent Delaitre, Deepomatic : « La reconnaissance d’image apporte dès aujourd’hui de fortes avancées technologiques afin de résoudre des problèmes techniques. Le contrôle qualité et la maintenance prédictive dans le secteur industriel sont par exemple des problèmes que la reconnaissance d’image peut résoudre de manière précise et efficace.

Dans le domaine de l’infrastructure et de la production, l’IA va par exemple permettre d’améliorer la sécurité, que ce soit celle des employées ou des particuliers, en rendant les caméras vidéosurveillance intelligentes afin d’anticiper de potentiels accidents. Enfin, l’IA est une technologie particulièrement pertinente dans le cadre du développement de solutions d’encaissement automatique et autres applications d’intelligence ambiante qui fluidifie l’expérience client. »

 

François Brown De Colstoun, Lingua et Machina : « Lingua et Machina développe des outils d’aide à la traduction. L’apport des réseaux neuronaux dans la traduction automatique a été aussi performant que rapide. Tous les fournisseurs de traduction automatique sont passés aux technologies neuronales en quelques mois, avec des résultats clairement meilleurs que ceux de la traduction automatique statistique. Cette amélioration des résultats a permis d’augmenter le champ des applications, aussi bien dans les domaines où l’on demande une traduction automatique directe que ceux où la traduction automatique est utilisée comme première passe avant la révision systématique par un traducteur humain professionnel. »

Grâce à l’IA quelle(s) est/sont les évolutions majeures à venir dans votre secteur ?

 

Denis Caromel, ActiveEon : « ActiveEon a la fierté d’avoir le Ministère de l’Intérieur Anglais (Home Office) comme client. Il nous utilise dans 2 systèmes de sécurité, le premier pour l’attribution sécurisé des Visas pour le monde entier, le second pour la sécurité intérieure. Dans le second cas, notre solution intègre et orchestre l’analyse de 25 sources de données différentes afin de détecter, prévoir et anticiper les crimes et attentats sur le territoire national. Dans ce type d’application, l’utilisation massive de techniques de Deep Learning va considérablement améliorer la capacité de faire du prédictif, et en conséquence atteindre le but ultime du système: réduire la criminalité en Angleterre.

Dans le domaine de l’IoT, nous avons Komatsu/Joy Global comme client. Ils fabriquent des pelleteuses et machines de prospection minière, souterraine et à ciel ouvert. Ces machines sont des monstres qui génèrent des tonnes de données devant être analysées en temps réel pour piloter la machine. Là, des analyses nouvelles d’IA vont considérablement améliorer la productivité des machines, et donc réduire significativement le coût de l’extraction des matières premières.

Enfin, dans le domaine de l’avionique, nous sommes sur des projets d’une part de test et de la validation des moteurs d’avion, et d’autre part d’analyse des données de vols de qualification des avions, ce que l’on appelle dans l’aéronautique « l’ouverture de domaine ». Ce sont des domaines complexes, pour lesquels l’IA devrait considérablement réduire les cycles et donc les coûts, mais également améliorer encore plus la fiabilité et la sûreté. »

 

Yan Georget, Botfuel : « Grâce à l’intelligence artificielle et plus précisément grâce aux algorithmes d’apprentissage (machine learning en anglais), les agents conversationnels comprennent de mieux en mieux les intentions des internautes et sont capables de soutenir des conversations de plus en plus sophistiquées (mêmes si celles-ci restent très courtes et très focalisées sur un sujet précis). Des avancées récentes et spectaculaires concernent la reconnaissance de la parole et la synthèse vocale (speech-to-text et text-to-speech en anglais), voir à ce sujet la démonstration de Sundar Pichai à la conférence Google IO. »

 

François Brown De Colstoun, Lingua et Machina : « En ce qui concerne la traduction automatique directe, on imagine aisément qu’elle va se généraliser et permettre à de plus en plus d’acteurs d’internationaliser facilement leurs communications, qu’il s’agisse de particuliers ou d’entreprises. C’est dans le secteur de la traduction humaine que la plus grande évolution va se faire sentir : les traducteurs vont devenir de plus en plus des post-éditeurs de traduction automatique. La raison en est simple, la traduction automatique systématiquement parfaite n’est envisagée par aucun commentateur sérieux, mais l’augmentation de productivité apportée à un traducteur professionnel par un traducteur automatique est incontestable. Dans les projets de traduction technique, le facteur est déjà de deux à trois, on peut aisément imaginer que ce facteur augmentera encore. Les projets de localisation et de traduction financière commencent à être concernés, bientôt la traduction juridique et la traduction commercial-marketing. »

Quelle sera à votre avis la bonne articulation entre les entreprises qui maitrisent ces technologies et celles qui l’utilisent ?

 

Denis Caromel, ActiveEon : « ActiveEon est justement positionné comme un facilitateur de l’usage de l’IA pour les entreprises qui ne sont pas des spécialistes du domaine, mais qui ont des problématiques métiers qui demandent d’intégrer ces outils dans leurs processus. Notre outil Machine Learning Open Studio leur permet justement de mettre en œuvre différents algorithmes de Machine Learning et Deep Learning sans être des spécialistes de l’IA. »

 

Yan Georget, Botfuel : « On peut imaginer qu’à terme toutes les entreprises seront utilisatrices d’intelligence artificielle. L’enjeu est de savoir quelles seront les entreprises capables de maîtriser la technologie sous-jacente. Aurons nous des champions européens ou bien seront nous dépendants des GAFAMI ? »

 

Vincent Delaitre, Deepomatic  : « La majorité des applications de reconnaissance d’images demandent une forte collaboration entre entreprises technologiques et traditionnelles. Ces dernières possèdent la connaissance métier requise pour apprendre à une intelligence artificielle à réaliser une tâche et les entreprises technologiques possèdent l’expertise technologique en IA. Les IA développées sont des vrais atouts stratégiques pour les entreprises et il est primordial qu’elle en garde la propriété et le contrôle au cours du temps. Pour cela, les entreprises technologiques doivent être en mesure de leur fournir les outils nécessaires à la mise à jour de leur système mais aussi au suivi des performances de leur IA afin de les faire évoluer au rythme de leur activité. »

 

François Brown De Colstoun, Lingua et Machina : « Le choix d’articulation dépend déjà de la taille des acteurs. Les traducteurs indépendants et les agences de traduction locales et régionales utilisent des solutions du commerce. Les agences nationales cherchent à bénéficier d’un service personnalisé de la part des fournisseurs de traduction automatique. Les agences internationales tendent à internaliser la maîtrise de ces technologies. On voit le même phénomène chez les entreprises industrielles qui ont besoin d’une traduction automatique directe : les PME, ETI et multinationales s’adressent à des fournisseurs spécialisés, les GAFA développent leur propre technologie en interne et pour certains mettent leurs services de traduction neuronale sur le marché. »

Visionner les vidéos des interventions :

 

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