La chaire ECO-Neuron présentée au MIAI Days

Résumé :
 Cette chaire s'insère dans l'axe scientifique DHREAMS  " électronique hyperfréquence soutenable".
À l'ère des objets connectés (IoT), l'intelligence artificielle (IA) doit désormais s'exporter hors des centres de données pour agir au plus près du terrain : c'est ce que l'on appelle l'Edge AI (ou IA embarquée). Qu'il s'agisse d’interface capteurs, de gestion d’information en autonomie ou de systèmes de surveillance environnementale, ces dispositifs doivent prendre des décisions complexes en temps réel.
Mais un défi de taille se pose : comment rendre ces systèmes autonomes, capables d'apprendre en continu, tout en respectant des contraintes d'énergie extrêmement strictes ?

C'est toute l'ambition de la nouvelle Chaire académique ECO-Neuro (Energy-Efficient, Context-Aware Neuromorphic Systems for Resilient Smart IoT). Porté par l’Institut MIAI qui est hébergé par l’Université Grenoble Alpes (UGA), ce projet interdisciplinaire propose un changement de paradigme radical dans la manière de concevoir l'électronique de demain. La chaire est co-porté par Prof Pietro M. Ferreira, Professeur des Universités à l’USMB et chercheur à CROMA, et Ioana Vatajelu, Chargé de Recherche au CNRS et chercheuse au TIMA.

 

Le défi de l’Edge AI : Concilier sobriété et robustesse
Jusqu'à présent, pour intégrer de l'IA dans des objets connectés et embarquées, les scientifiques utilisaient des techniques de compression de modèles numériques. Bien qu'efficaces pour réduire la mémoire nécessaire, ces approches rendent les systèmes fragiles. Face aux aléas du monde réel, comme les variations de température, de technologie, le vieillissement des composants électroniques ou les interférences électromagnétiques, ces IA sur puce ont une précision limitée.
L'informatique traditionnelle s'efforce de combattre ces imperfections matérielles, ce qui consomme énormément d'énergie. Le projet ECO-Neuro choisit une approche inverse : faire de la variabilité et du hasard une ressource computationnelle.

L’approche neuromorphique : L'imperfection comme force
Les équipes de recherche d'ECO-Neuro s'inspirent directement de la biologie. Le cerveau humain est une merveille d'efficacité énergétique : il consomme à peine l'équivalent d'une ampoule de 20 watts, tout en traitant des flux massifs d'informations. De plus, le cerveau est naturellement "bruyant" et hétérogène, et pourtant, il apprend et s'adapte sans faillir.

Pour reproduire cette prouesse, le projet articule ses innovations autour de trois grands défis en co-conception matériel et logiciel :

•  Le biomimétisme matériel : En combinant des neurones impulsionnels analogiques et des synapses artificielles avancées (appelées memristors), les puces imitent le fonctionnement des impulsions électriques cérébrales (spikes). La consommation d'énergie est ainsi réduite à l'échelle du nanojoule, voire du femtojoule par événement.
•  L’apprentissage continu embarqué : Au lieu de figer l'IA après sa fabrication, les algorithmes d'ECO-Neuro permettent aux puces d'apprendre et de s'adapter directement sur le terrain (on-line learning), en s'accommodant des imperfections naturelles des composants.
•  La résilience et la sécurité de confiance : Une IA qui évolue constamment peut devenir imprévisible. Le projet intègre donc des mécanismes de surveillance et de plasticité bornée pour garantir que l'apprentissage reste sûr, fiable et protégé contre d'éventuelles cyberattaques.

Un impact concret pour un avenir durable
Destiné à fédérer les forces des chercheurs, chercheuses, étudiants et leaders industriels, ECO-Neuro prépare le terrain pour la prochaine génération d'IA de confiance.

•  Pour l'environnement : En évitant les transferts massifs et continus de données vers le Cloud, le projet réduit drastiquement l'empreinte carbone du secteur du numérique.
•  Pour la société : Il ouvre la voie à des technologies plus sûres et transparentes dans des secteurs critiques comme la santé connectée et la gestion des villes intelligentes (smart cities).
•   Pour l'écosystème : En reliant la recherche théorique à la fabrication concrète de prototypes de puces électroniques, ECO-Neuro renforce la souveraineté et le leadership européen dans le domaine des semi-conducteurs et de l'IA physique.