CLEAR | Une intelligence artificielle multimodale fiable pour les applications industrielles

Région:

Europe

Financé par

Exploiter des données industrielles hétérogènes pour fournir une IA plus fiable et plus performante

Les entreprises industrielles génèrent d'importants volumes de données provenant de capteurs, de documents techniques, d'images, de modèles 3D et de nombreuses autres sources. Transformer ces données hétérogènes en informations exploitables par l'intelligence artificielle reste un défi majeur. CLEAR (Comprehensive Learning for Enhanced AI Responsiveness) développe une intelligence artificielle multimodale fiable qui permet aux grands modèles de langage (LLM) et aux grands modèles multimodaux (LMM) de traiter des données industrielles complexes avec davantage de précision, de fiabilité et d'efficacité.

Groupe cible

Le projet s'adresse aux organisations qui développent ou utilisent des systèmes d'intelligence artificielle capables de traiter des données complexes et hétérogènes, notamment :

Les entreprises manufacturières et les prestataires de services en ingénierie
Les acteurs des technologies agricoles et de l'agriculture de précision
Les opérateurs ferroviaires, de transport et de mobilité
Les fournisseurs de télécommunications et de gestion des réseaux
Les développeurs de logiciels d'intelligence artificielle et les intégrateurs de plateformes
Les centres de recherche actifs dans le domaine de l'intelligence artificielle responsable et de l'Industrie 4.0

Contexte

Les grands modèles de langage (LLM) et les grands modèles multimodaux (LMM) transforment la manière dont les organisations exploitent leurs données. Pourtant, les systèmes actuels basés sur l’IA peinent encore à traiter des informations industrielles qui dépassent le simple texte, comme les modèles 3D, les données de capteurs, les séries temporelles, la documentation technique ou les données géospatiales.

Ils restent également sensibles aux hallucinations et aux raisonnements incohérents, ce qui limite leur utilisation dans des environnements critiques ou fortement réglementés.

À mesure que l'intelligence artificielle s'intègre aux processus industriels, les entreprises ont besoin de solutions plus fiables, plus transparentes et conformes aux nouvelles réglementations européennes, notamment l'AI Act.

Objectifs & résultats

CLEAR développe des technologies d'intelligence artificielle multimodale fiables afin d'aider les entreprises industrielles à intégrer et exploiter plus efficacement des données hétérogènes.

Le projet vise à :

Développer de nouvelles méthodes pour combiner des données multimodales complexes dans des systèmes basés sur les LLM et les LMM
Concevoir une chaîne de traitement modulaire intégrant la gestion des connaissances, le prompt engineering, le traitement des données et la génération de réponses
Développer des techniques de génération de données synthétiques, d'adaptation des modèles, d'explicabilité et d'intelligence artificielle confidentielle
Améliorer le traitement et l'alignement des séries temporelles pour les applications industrielles critiques
Valider les technologies développées dans des cas d'usage liés à la fabrication additive, à l'agriculture, au ferroviaire et aux télécommunications
Favoriser l'adoption d'une intelligence artificielle fiable conforme au cadre réglementaire européen

Approche

Dans le cadre de CLEAR, soutenu par VLAIO et le programme ITEA4, Sirris collabore avec Materialise sur un cas d'usage dédié à la fabrication additive. Sirris apporte son expertise en intelligence artificielle générative, tandis que Materialise met à disposition son savoir-faire industriel, ses données réelles et son expertise métier.

Les travaux s'articulent autour de deux axes de recherche complémentaires :

1. Génération assistée de devis
Sirris développe des méthodes d'intelligence artificielle qui automatisent une partie du processus d'établissement des devis pour la fabrication additive. L'objectif est d'analyser les demandes des clients, d'évaluer l'imprimabilité des modèles 3D et de générer des propositions de devis destinées à être validées par un expert.

2. Recherche intelligente de connaissances industrielles
Le projet étudie également la manière dont des agents d'intelligence artificielle peuvent accéder efficacement à de grands volumes de connaissances organisationnelles hétérogènes et les exploiter.

Sirris développe et évalue des techniques avancées de recherche d'information, notamment la recherche sémantique et GraphRAG, afin d'améliorer la précision et la pertinence contextuelle des réponses générées par l'intelligence artificielle.

Ces développements contribuent à créer des solutions d'intelligence artificielle plus fiables, sécurisées et transparentes pour les applications industrielles.

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