AMLD à l’EPFL: quand l’IA s’adapte aux contraintes du monde physique
La 10ème édition des Applied Machine Learning Days, organisée à l’EPFL, a mis en lumière des applications d’intelligence artificielle déployées dans des environnements contraints. Des interfaces cerveau-machine aux modèles embarqués, les interventions ont souligné les enjeux de latence, d’énergie et d’intégration système.
À l’occasion de leur 10ème édition, les Applied Machine Learning Days (AMLD), organisés au Swiss Tech Convention Center de Lausanne du 10 au 12 février 2026, ont donné lieu à plusieurs keynotes aux usages concrets de l’intelligence artificielle. Les interventions ont mis en avant des applications confrontées aux contraintes du monde réel telles que le matériel, l’énergie, la latence, la fiabilité et dans certains cas, la biologie humaine.
L’IA entre dans le corps humain
La keynote consacrée aux interfaces cerveau-machine s’est imposée comme un temps fort. Le neuroscientifique Grégoire Courtine et la neurochirurgienne Jocelyne Bloch y ont présenté le projet NeuroRestore, qu’ils mènent à l’EPFL et au CHUV, combinant interfaces neuronales, stimulation électrique de la moelle épinière et algorithmes de machine learning pour des applications cliniques. L’objectif est de permettre à des patients atteints de lésions médullaires de retrouver des fonctions motrices.
Dans ce contexte, l’IA ne relève plus du traitement de texte ou de l’analyse d’images, mais du décodage de signaux neuronaux bruités, instables et hautement variables. Les modèles sont utilisés pour interpréter l’intention motrice, ajuster en temps réel les paramètres de stimulation et fermer la boucle entre intention, action et retour sensoriel.
«La performance ne dépend pas uniquement de l’algorithme, mais de l’intégration étroite entre capteurs, calcul, stimulation et contraintes biologiques», a résumé Grégoire Courtine lors de sa présentation. Dans un tel système, la tolérance à l’erreur est minimale et la latence devient un paramètre critique.
Cette approche systémique a également été défendue par Mahsa Shoaran, directrice du Integrated Neurotechnology Lab à l’EPFL, qui a abordé les interfaces cerveau-machine sous l’angle de l’ingénierie. Elle a rappelé que ces systèmes imposent des contraintes extrêmes en matière de latence, de consommation énergétique et de sécurité, rendant difficile un traitement reposant exclusivement sur des infrastructures externes. L’enjeu, selon elle, est de concevoir des architectures hybrides, combinant intelligence embarquée, modèles spécialisés et traitements déportés lorsque cela est pertinent.
Des modèles aux systèmes
La question de l’intégration de l’IA dans des systèmes contraints s’est également posée du côté des grands acteurs industriels. Armand Joulin, Distinguished Scientist chez Google DeepMind, a présenté la stratégie de l’entreprise autour des modèles ouverts et les limites des approches centrées uniquement sur la taille ou la puissance des modèles.
Selon lui, la performance d’un modèle ne se mesure plus seulement à ses capacités de génération, mais à sa capacité à s’inscrire dans des systèmes concrets, alignés sur des contraintes matérielles, énergétiques et opérationnelles précises. Cette logique se traduit par le développement de la famille de modèles ouverts Gemma, destinée aux développeurs et ingénieurs souhaitant déployer de l’IA sur des infrastructures variées, y compris embarquées ou mobiles.
Pensés dès l’origine pour fonctionner dans des environnements contraints, ces modèles privilégient des architectures adaptées au matériel cible, avec une attention particulière portée à la compression, à la consommation de calcul et aux cycles de déploiement courts. Armand Joulin a également souligné le basculement progressif d’une logique de modèles généralistes vers des modèles spécialisés par domaine. Des déclinaisons comme MedGemma, orientée vers des usages médicaux ou SignGemma, dédiée à la langue des signes, illustrent cette stratégie.
L’objectif n’est pas de remplacer les modèles de grande taille, mais de proposer des briques adaptées à des contextes spécifiques, capables de conserver des capacités de raisonnement tout en restant déployables sur des dispositifs aux ressources limitées.
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