Objectifs

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine interdisciplinaire en pleine expansion, porté notamment par des

succès avérés en traitement d’images et en traitement des langages naturels. Dans sa globalité, elle offre la

possibilité de répondre à un besoin fort des industriels qui cherchent à exploiter au mieux les données. Il peut s’agir pour ces derniers d’accéder à une meilleure compréhension de systèmes complexes ou de prédire leur comportement, dans le but d’augmenter la compétitivité des entreprises.

Il est donc stratégique de former des ingénieurs disposant des capacités techniques suffisantes pour répondre à ces attentes. Il s’agira de savoir mettre en oeuvre les méthodes dont l’efficacité est reconnue, mais aussi faire preuve de créativité, comme dans tout travail d’ingénieur. La place centrale qu’occupent les données dans ce domaine incite à construire une formation par apprentissage où le travail théorique est accompagné par une mise en situation industrielle régulière. Cela permet de bien comprendre les enjeux sur des données réelles et de mettre en application le plus immédiatement possible les concepts acquis.

L’objectif de la formation par apprentissage que Toulouse INP-ENSEEIHT et l’INSA proposent est de permettre aux étudiants d’acquérir les notions incontournables pour que cette compréhension et cette créativité puissent s’exercer. La formation comporte donc un volet mathématique et informatique solide dont les matières centrales sont la statistique, l’optimisation, l’apprentissage machine, le traitement du signal, le calcul scientifique et l’apprentissage profond qui se trouvent au coeur de l’IA numérique moderne - par opposition à l’IA historique, dite symbolique, basée davantage sur la logique mathématique.

Outre l’enseignement des fondamentaux de l’IA, cette formation présente deux originalités notables. De nombreuses applications de l’IA sont attendues dans les transports, la maintenance prédictive, l’utilisation de champs physiques, par exemple météorologiques, le suivi de véhicules, et concernent donc des phénomènes gouvernés par des équations mathématiques. Il est donc important que cette formation soit enrichie par des enseignements autour des techniques de prévision dans les systèmes régis par des équations, telles que l’assimilation de données. D’autre part, l’utilisation industrielle de l’IA, notamment lorsqu’elle mène à la prise de décision dans les systèmes critiques, nécessite de rendre les logiciels de l’IA explicables. Il s’agit de prouver mathématiquement et de certifier qu’un logiciel réalise une implantation sans erreur d’un algorithme mathématique donné. La formation comporte à cet effet une unité d’enseignement autour des systèmes dits de confiance.

Cette formation placée au coeur de l’IA, mais adressant aussi les hybridations avec les équations physiques et l’explicabilité mentionnée ci-dessus, s’insère parfaitement dans le projet toulousain ANITI (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute, faisant partie des 4 Instituts 3IA nationaux, avec Grenoble, Nice et Paris) dont le but est de « développer une nouvelle génération d’intelligence artificielle dite hybride, associant de façon intégrée des techniques d’apprentissage automatique à partir de données et des modèles permettant d’exprimer des contraintes et d’effectuer des raisonnements logiques ». Le volet formation du projet ANITI prévoit notamment de multiplier par deux le nombre d’étudiants formés à l’IA, effort national dans lequel s’insère résolument cette formation.