L’EPFL crée un centre interdisciplinaire pour les systèmes intelligents
L’EPFL crée le Centre pour les systèmes intelligents (CIS), une plateforme de recherche qui vise à promouvoir la collaboration entre trois facultés (dont la Faculté informatique et communications) dans le domaine des systèmes intelligents exploitant notamment l’apprentissage automatique, la science des données, la vision par ordinateur et la robotique.
Systèmes critiques autonomes, réalité augmentée, maisons et usines intelligentes, wearables, jumeaux numériques, drones ou encore cobotique… Ces différents domaines de l'innovation reposant sur des systèmes intelligents sont à la croisée de plusieurs disciplines qui doivent apprendre à se connaître et collaborer. C’est dans cette optique que l’EPFL a mis en place son nouveau Centre pour les systèmes intelligents (CIS), plateforme créée pour rassembler les chercheurs de la Faculté des sciences et techniques (STI), la Faculté informatique et communications (IC) et la Faculté des sciences de base (SB).
Le directeur exécutif du CIS, Jan Kerschgens, explique que l’objectif du centre consiste à promouvoir la recherche et le transfert des technologies et à «extraire les chercheurs de leur bureau et leur zone de confort, et à les inciter à réaliser des projets ambitieux et collaboratifs» dans la conception des systèmes intelligents. Les chercheurs en question sont notamment spécialisés en apprentissage automatique, en science des données, en vision par ordinateur, en systèmes cyberphysiques et en robotique. L’unité de l’EPFL ELLIS, institut de recherche intergouvernemental créé récemment focalisé sur le machine learning, se voit intégrée au CIS.
L’EPFL explique que les chercheurs du CIS sont déjà en train de réfléchir sur des projets de recherche collaborative, notamment dans les domaines de la santé et de la médecine. A l’image de l'application Coughvid imaginée par David Atienza, Professeur à la STI et membre du comité de pilotage du CIS. Cet outil en développement vise à identifier la toux sèche caractéristique d’un patient Covid-19 en utilisant l’intelligence artificielle pour analyser les ondes sonores.
