IA Souveraine: Technologies d’Assistance et Capacités Numériques Critiques [FR]

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Cette page est une traduction de l’article original en anglais. Veuillez noter que la navigation reste disponible uniquement en anglais.

Faisant suite à notre contribution antérieure au débat relatif aux technologies d’assistance et aux fonds souverains, et en réponse à l’appel de la Commission européenne concernant la résilience technologique et des infrastructures, Eurostack, ainsi que le Plan d’Action pour un Continent de l’IA, nous avons répondu à une consultation ouverte sur le déploiement des capacités numériques critiques. Cette intervention reflète à la fois le contexte géopolitique actuel et l’intensification de la compétition technologique mondiale.

Notre contribution couvre un large éventail de modèles, systèmes et composants de la chaîne de valeur, appliqués aux technologies assistives, aux services publics et aux solutions technologiques centrées sur l’humain reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et la robotique. Elle inclut les grands et petits modèles de langage (LLM/SLM), les modèles vision-langage (VLM), les modèles fondamentaux 3D, l’IA incarnée, l’haptique et l’actionnement, les environnements de simulation, et bien plus encore.

Connexe

1. Modèles Vision-Langage (VLM) pour l’Accessibilité et la Perception

Les VLM tels que PaLI, Flamingo, OpenFlamingo et Segment Anything (SAM) démontrent un potentiel pour des applications de compréhension visuelle et de sous-titrage en temps réel, au service des personnes aveugles, autistes ou présentant des troubles cognitifs. Ces modèles exploitent des architectures de transformateurs dotées de mécanismes d’attention croisée pour traiter des données visuelles et textuelles de manière intégrée, permettant un raisonnement multimodal avancé.

Contributions proposées:

Soutenir le développement de VLM centrés sur l’accessibilité, entraînés sur des jeux de données ouverts et inclusifs (langues à faibles ressources, environnements diversifiés), notamment pour la navigation en fauteuil roulant, la déficience visuelle et les contextes cognitifs;
Développer des API standardisées (REST/GraphQL) pour outils d’assistance VLM avec prise en charge du streaming WebRTC en temps réel;
Promouvoir des VLM multilingues au service des minorités linguistiques de l’UE via l’apprentissage interlinguistique et des représentations visuelles neutres du point de vue linguistique.

2. Modèles Fondamentaux 3D pour le Raisonnement Spatial et la Navigation

Les modèles 3D tels que Point-E, Shape-E, DreamFusion et HoloAssist facilitent la reconstruction du monde réel, la manipulation d’objets et la navigation autonome. Employant des champs de radiance neuronaux (NeRF), des représentations implicites et des nuages de points, ces systèmes permettent une compréhension spatiale fine.

Contributions proposées:

Prioriser la recherche sur la cartographie des affordances 3D et les superpositions contextuelles intégrant la rétroaction haptique;
Créer des jeux de données à l’échelle de l’UE simulant des situations assistives en milieux intérieurs et urbains, avec annotations sémantiques standardisées (PLY, OBJ, GLTF);
Développer des pipelines combinant reconstruction géométrique et segmentation sémantique pour des systèmes d’assistance à la navigation et à la manipulation d’objets.

3. Grands et Petits Modèles de Langage pour le Dialogue Adaptatif

Les LLM (GPT-4, Mistral, Phi) et les SLM compacts (moins de 7B paramètres) permettent un dialogue adaptatif personnalisé pour les agents d’assistance et dispositifs de soutien à la santé mentale ou aux pathologies chroniques.

Contributions proposées:

Soutenir les modèles compressés et fonctionnant hors ligne pour une utilisation dans des zones à faible connectivité, incluant l’apprentissage fédéré et l’optimisation périphérique;
Développer des systèmes robustes face aux entrées utilisateur ambiguës ou fragmentées, avec des mécanismes d’autoréparation contextuelle;
Favoriser des architectures de mémoire augmentée pour un apprentissage personnalisé à long terme.

4. IA Incarnée, Haptique et Actionnement

Une IA efficace dans les environnements réels nécessite des capacités avancées d’interaction sensorimotrice. Les dispositifs combinent capteurs tactiles, caméras RGB-D, capteurs de force et IMU, appuyés par des architectures distribuées pour un traitement en temps réel sécurisé.

Contributions proposées:

Soutenir la R&D sur les actionneurs modulaires, dispositifs haptiques portables et protocoles ouverts (CAN bus, EtherCAT, ROS);
Intégrer LiDAR, thermographie et capteurs de force dans des plateformes économiques (ARM Cortex, Jetson, Raspberry Pi) avec des piles logicielles open source;
Lancer des projets pilotes intersectoriels démontrant l’assistance à la vie quotidienne, accompagnés de protocoles de sécurité normalisés.

5. Environnements Sim2Real pour la Formation et l’Évaluation Sécurisée

Les plateformes comme Habitat, Isaac Sim ou Gazebo permettent de tester en toute sécurité les technologies d’assistance avant déploiement réel. Ces simulateurs fournissent un rendu photoréaliste et des moteurs physiques précis (PhysX, Bullet).

Contributions proposées:

Établir des bancs d’essai Sim2Real en libre accès pour des cas d’usage tels que la détection de chutes, la navigation domestique ou le contrôle de prothèses;
Créer des benchmarks européens pour tester la robustesse des systèmes IA dans la santé, l’habitat et les services publics;
Intégrer des techniques de randomisation de domaine pour améliorer la généralisation en situation réelle.

6. Détection des Affordances et Perception Incarnée

Les ensembles de données Ego4D et BEHAVIOR fournissent un corpus d’activités contextualisées permettant aux IA de comprendre les usages humains des objets dans des environnements complexes.

Contributions proposées:

Financer la constitution de jeux de données d’affordances spécifiques aux besoins des personnes en situation de handicap;
Développer des modèles identifiant les fonctionnalités accessibles d’objets du quotidien, selon des contraintes biomécaniques;
Créer des standards européens pour l’évaluation des performances en contexte d’assistance.

7. Normes, Tests et Bancs d’Essai Réglementaires

Le déploiement sécurisé de l’IA d’assistance nécessite des mécanismes réglementaires robustes : conformité au RGPD, aux règlements MDR, au Règlement sur l’IA, ainsi qu’aux normes d’accessibilité (EN 301 549, WCAG 2.1 AA).

Contributions proposées:

Lancer des bancs d’essai réglementaires pour les systèmes d’IA à haut risque, axés sur les technologies assistives et incarnées;
Définir des protocoles de test pour la transparence, la sécurité et l’atténuation des biais (y compris les cas extrêmes et adversariaux);
Promouvoir des cadres d’interopérabilité logiciel/matériel pour éviter l’enfermement propriétaire et favoriser la souveraineté numérique.

Calendrier de Mise en Œuvre et Répartition Budgétaire

Phase 1 (Années 1–2): Création des cadres réglementaires, dispositifs de financement, et infrastructures de recherche.
Phase 2 (Années 3–4): Déploiement des pilotes et développement des technologies fondamentales.
Phase 3 (Années 5–7): Mise à l’échelle et adoption à l’échelle des États membres.

Répartition budgétaire estimée :

40%: Recherche et développement des technologies IA fondamentales
25%: Développement d’infrastructures (bancs d’essai, normes, jeux de données)
20% : Programmes pilotes et validation sur le terrain
15% : Cadres réglementaires et de conformité

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Références

¹ Parlement européen et Conseil de l’Union européenne. « Règlement (UE) 2024/1689 sur une approche européenne de l’intelligence artificielle (Loi sur l’IA). » JOUE. 1 août 2024.
² Parlement européen et Conseil de l’Union européenne. « Règlement (UE) 2016/679 relatif à la protection des personnes physiques… (RGPD). » JOUE. 2016.
³ Parlement européen et Conseil de l’Union européenne. « Règlement (UE) 2017/745 relatif aux dispositifs médicaux. » JOUE. 2017.
⁴ W3C. « Lignes directrices pour l’accessibilité du contenu Web (WCAG 2.1). » Recommandation. 2018.
⁵ ETSI. « EN 301 549 v3.2.1 (2021-03) Exigences d’accessibilité pour les TIC. » Normes ETSI.
⁶ IEEE Computer Society. « Conférence sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes. » Actes. 2022.