AAP Challenges IA Vague 3

L’appel à Projet

Dans le cadre de France 2030,  l’État souhaite soutenir le lancement de « Challenges IA ». Pour cette troisième vague 3 des des 4 secteurs-clés identifiés comme prioritaires en matière d’intelligence artificielle sont retenus : transport-mobilité, environnement , défense-sécurité.

📅 Ouvert du 12 juillet au 20 octobre 2022

Chaque Challenge IA identifie un sponsor, une entreprise ou un acteur public porteur d’une problématique applicative précise et disposant de jeux de données.

1️⃣ L’ Appel à projets – Lauréats des Challenges IA - Vague 3  conduira à sélectionner une ou plusieurs PME ou start-ups par challenge (désignée(s) sous le terme « lauréat(s) »).

2️⃣ Les lauréats, devront ensuite construire dans un délai limité (entre 3 et 12 mois) une solution innovante basée sur l’IA, à la problématique posée. L’objectif du dispositif est ainsi d’encourager l’innovation ouverte.

3️⃣Les lauréats bénéficieront d’un financement, dans la limite de 100 000 euros et des taux d’intervention maximaux autorisés par la Commission européenne appliqués à l’assiette des dépenses éligibles et retenus du projet, à savoir :

·  pour les petites entreprises : 45 %

·  pour les moyennes entreprises : 35 %.

Pour déposer un dossier de candidature, accéder au cahier des charges et règlement des challenges rendez vous sur 👉

https://www.bpifrance.fr/nos-appels-a-projets-concours/appel-a-projets-laureats-des-challenges-ia-vague-3

Les challenges sélectionnés

Défense-Sécurité

·               Localize Me - Sponsor : Nexter Robotics : le challenge proposé consiste à développer un module de géolocalisation d’un véhicule uniquement à partir de ses caméras dans le visible en s’appuyant sur une prise de vue aérienne (image fixe) acquise au préalable, par un drone. Le but est ainsi de pouvoir effectuer une reconnaissance de zone avec un drone avant d’envoyer un engin, robotisé ou non, sur site, capable de cartographier, passivement et sans emploi de GNSS, ses déplacements, en déterminant sa position à partir de ses prises de vues. La solution obtenue pourra ainsi être intégrée sur les Robots Tactiques Polyvalents de Nexter Robotics, et elle offre de nombreux débouchés dans les domaines militaires ou civils.

·               STABIA - Sponsor : DGA Techniques Navales : le challenge se propose d’utiliser les opportunités offertes par les techniques d’intelligence artificielle (apprentissage par renforcement, recherche opérationnelle…) et les données associées disponibles, pour concevoir un algorithme de prédiction de l’état de mer (hauteur de vague) à partir des données de contraintes sur la structure d’un type de navires de la Marine nationale. La brique issue de ce challenge constituera la première étape d’un système plus complexe visant à permettre d’optimiser les lois de commandes d’un stabilisateur en fonction de l’état de la mer en anticipant ses effets.

Transport-Mobilité

DCMD - Sponsor : Arquus Défense : La société ARQUUS, spécialisée dans la conception et le développement de véhicules militaires blindés, entame sa transformation numérique et souhaite intégrer des briques d’IA dans ses véhicules afin d’assister le conducteur, voire de le suppléer. Ce challenge de détection de chemins en milieux déstructurés vise à proposer un modèle IA capable sur une vidéo/flux d’image capté en temps réel de maximiser la zone du chemin empruntable par le véhicule. 

Environnement

Métabolisme urbain - Sponsor : Plaine Commune : Le territoire de Plaine Commune s’est lancé dès 2015 dans un ambitieux projet dit « Métabolisme urbain », afin de réduire l’impact de ses chantiers grâce à l’économie circulaire appliquée au BTP. Il s’agit désormais de changer d’échelle dans les actions menées, ce qui ne pourra se faire sans l’apport du numérique, et de l’IA pour en amplifier l’ampleur et les fonctionnalités possibles : c’est le but de l’outil IT MU. Cet outil a pour objectif de faciliter la rencontre entre l’offre et la demande de matériaux issus des chantiers présents sur le territoire. Favorisant ainsi l’économie circulaire, l’outil permettra également de réduire les coûts liés au transport des matériaux, au traitement des déchets, et à l’achat de matières premières neuves. L’objectif du challenge est également de doter l’outil de fonctionnalités IA afin d’automatiser certains processus récurrents, accroître la mise en visibilité des chantiers et prédire leurs besoins et ressources.