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Etude de cas DASA - Accélérer l'intelligence artificielle (IA) en première ligne

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Etude de cas DASA - Accélérer l'intelligence artificielle (IA) en première ligne

01/04/2021 par Preligens

Preligens exploite des algorithmes profonds pour faciliter la prise de décision militaire en temps opportun

Les analystes militaires doivent passer en revue de grandes quantités d'images et de données pour identifier des modèles dans les zones de cibles et de menaces. Cela prend du temps, et le temps est une denrée précieuse dans les situations hostiles. Preligens a été financée par la DASA pour faire évoluer sa technologie d'IA afin de faciliter la collecte de renseignements opérationnels.

C'est la labellisation des images et des ensembles de données qui prend une grande partie du temps d'un analyste qualifié, mais c'est un processus vital si l'armée veut construire, par exemple, un modèle de comportement des adversaires. Preligens aide à automatiser ce processus en faisant progresser plus rapidement les algorithmes d'apprentissage profond grâce à son intelligence artificielle et à son apprentissage automatique de pointe.

Tout au long du projet, Preligens a travaillé en étroite collaboration avec des opérateurs militaires, des décideurs et des experts techniques du Defence Science and Technology Laboratory (Dstl). Cette intégration unique dans le monde militaire a permis à Preligens d'accéder à des scénarios, des données et des images satellites réels. Cela a créé un flux de données de haute qualité, garantissant une analyse précise. Le conseiller technique de Dstl a déclaré : "Il s'agit d'un projet d'apprentissage actif complémentaire dans le cadre duquel les militaires et nous-mêmes avons tiré des enseignements de la recherche aux côtés de Preligens".

Cette recherche innovante a cherché à créer un mécanisme permettant de trouver, parmi toutes les nouvelles images disponibles, celles qui feront le plus progresser les performances des algorithmes.

L'équipe a démontré avec succès que la performance des algorithmes est améliorée rapidement en étiquetant uniquement certaines données et que l'effort humain nécessaire pour les étiqueter est considérablement réduit. Elle a également prouvé la puissance de l'apprentissage actif pour améliorer les performances sur des images de mauvaise qualité, ouvrant ainsi la voie à un cycle d'amélioration automatisé au maximum pour les algorithmes. Sur la base de cette recherche, Preligens utilisera les données clés pour qualifier ses futures cartes logicielles et sa preuve de concept.

"Le projet "Apprentissage actif" financé par la DASA a accéléré notre démarche de commercialisation de cette technologie. L'accès à des scénarios de la vie réelle nous a permis d'affiner notre technologie et notre compréhension de l'utilisateur militaire, de sorte que nous pouvons construire une solution innovante qui est applicable et immédiatement utilisable dans ce secteur. L'effet d'entraînement sur d'autres marchés commerciaux se fait également sentir - car nous pouvons utiliser nos enseignements pour améliorer d'autres produits." Mathieu Goebel, VP Sales, Preligens