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deep-learning-academy.github.io

TRAIL Platform : un magasin IA en ligne faisant partie de l’« AI factory »

Un portail vers des outils de l’IA, sur le modèle de https://paperswithcode.com/sota, en y ajoutant une sélection, des fichiers de test, et des explications en français

Objectifs

La “TRAIL platform” sera un point central pour le dépôt des délivrables de l’Institut TRAIL. On y retrouvera les outils mis au point par les 100 chercheurs dans les universités partenaires. Ces outils IA se distinguent des technologies IA (génériques, mises au point en amont par une recherche plus fondamentales en IA conduisant à des architectures) et des applications IA (développées dans les entreprises pour répondre aux besoins de clients). Les outils ont pour objectif résoudre des tâches précises, selon la classification de la page www.paperswithcode.org, qui organise les outils de l’IA en présentant pour chaque tâche les résultats de benchmarks internationaux. Les outils de TRAIL seront développés en interne par les chercheurs, ou adaptés de sources externes. Il seront accompagnés de code de test en python, dans un notebook jupyter, qu’on peut exécuter directement dans une session Google Colab. Les codes de test sont libres de droits (selon une IP unique à co-définir). Certains codes peuvent n’être ouvert que à ceux du consortium pendant la période de développement. Une partie du code et/ou les données peuvent être conservées sans licence open-source tout en privilégiant une colonne vertébrale open-source.

Ressources associées à chaque projet

Les outils seront accompagnés de white papers sur les technologies de l’IA et les outils disponibles, avec des exemples de projets bâtis sur ces outils. Les white papers expliquent de manière fonctionnelle la tâche examinée, et la solution retenue. Ils sont libres de droit.

Les projets seraient aussi encouragés à pointer vers un/des articles de blogs qui présentent les outils de manière simplifiée. La mise en place de vidéos de 3-5minutes pourrait également être favorisée pour un aspect plus interactif.

Les membres de la communauté universitaire TRAIL y mettront également à disposition des Mooc et des conférences en direct, afin d’optimiser le transfert de technologies vers les CRA et les entreprises. Un calendrier des presentations sera disponible afin de centraliser cette information. Idéalement les évènements seraient accessibles en ligne afin d’éviter de forcer à chaque fois les déplacements.

La plateforme sera mise en relation avec les partenaires extérieurs via la “AI factory”, avec possibilité pour les entreprises de poser des questions sur les codes, interagir avec les chercheurs, voire voter pour les briques les plus populaires afin qu’elles fassent par exemple l’objet d’un « MeetUp » ou d’une session de tutoriel à destination des entreprise. Les programmes d’incubation de startups devraient également être encouragés à utiliser ces outils.

La plateforme sera également ouverte aux PME qui développent également du code source en IA sur des cas concrets et seraient désireuses de le mettre en ligne en open source sur une plateforme régionale à destination d’autres acteurs. Un lien sera fait directement avec les entreprises du Réseau IA.

Quelques détails supplémentaires

Le site de la Deep Learning Academy constitue un embryon de ce type de plateforme. (https://deep-learning-academy.github.io/).

Software versioning:

La “TRAIL platform” renverra vers des plateformes classiques pour chaque projet. L’hébergeur le plus populaire est github (il en existe d’autres tel que Bitbucket et Gitlab). Sur github, de nombreux groupes/sociétés ont leur propre compte qui permet de mettre en avant la “marque” qui rend disponible les codes (e.g. google : https://github.com/google).

Divers

Logo FEDER-FSE


Vision par ordinateur

Détection d’objets

Synthèse d’images naturelles

Super-résolution

Réponse à des questions sur des images

Segmentation d’instance

Prédiction de la profondeur d’une image monoculaire

Comptage de foule


Parole

Reconnaissance de la parole

Synthèse vocale


Traitement du langage naturel

Modélisation du langage