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Les trois projets "moonshot" du CEA pour 2022

Emilie Dedieu

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Les trois projets

© CEA

Dans un point presse du 6 janvier 2022 consacré à sa vision du futur du numérique, le CEA annonce trois de ses projets les plus ambitieux, qui s’intègrent dans les grands axes du domaine : une blockchain verte, un outil de mesure intelligent de qualité de l’air et un robot autoapprenant.

Prévoir le futur du numérique est complexe, car comme s’en amuse Stéphane Siebert, directeur de la recherche technologique du Commissariat des énergies atomiques (CEA) : « Dans les cinquante dernière années, tout ceux qui ont cherché à deviner se sont trompés. » Malgré tout, il tente de définir les grands défis auxquels l’industrie du numérique va devoir faire face dans les prochaines années, répartit en trois grands enjeux.

Le premier est le tri et la personnalisation des flux de données, qui vont être de plus en plus conséquent au fur et à mesure des années. « On s’attend à 60 milliards d’objets connectés d’ici 2030 », estime-t-il. Le deuxième est la question de l’interface, qui devrait prendre une forme presque naturelle. Et le dernier est celui de la frugalité énergétique, une problématique d’ores et déjà au cœur des débats et qui ne fera que prendre de l’ampleur avec l’augmentation des usages.

De ces défis, le CEA fait des projets « Moonshot ». « On ne vise pas réellement la lune, mais ce sont des projets ambitieux, qu’on pourrait qualifier de vitrine. », commente Pascale Bayle Guillemaud, adjointe au directeur du CEA-Irig. Trois seront lancés en 2022, pour des durées de 12 à 24 mois, avec des budgets de 2 à 3 millions d’euros et comme objectif de produire un démonstrateur répondant à un enjeu sociétal ou industriel.

Blockchain verte

Montrer l’intérêt de la blockchain pour traiter les enjeux énergétiques, c’est l’idée derrière la blockchain verte. Concrètement, le projet cherche à créer un outil numérique qui pourrait collecter, traiter et visualiser des données sans engendrer les coûts énergétiques faramineux qui accompagnent les procédés actuels. « À titre d’exemple, il est estimé que valider la transaction d’un Bitcoin consomme l'équivalent d'un foyer de quatre personnes pendant un mois. », alerte Sara Tucci, chercheuse au CEA-List.

Dans l’espoir que la facture énergétique ne soit pas « trop salée », le projet va non seulement essayer de créer un outil moins énergivore, mais également de cibler un usage qui aura un impact environnemental positif. Ainsi, pour réussir cette rupture technologique, le CEA va tenter de traiter les données des concentrations de gaz à effet de serre en provenance de capteurs à faible-coût déployés en région parisienne.

MultiMod’Air

Le deuxième projet « Moonshot » du CEA propose de concevoir un dispositif d’analyse de contrôle de qualité de l’air intelligent et multimodal. Son premier intérêt serait de permettre une analyse de l’air qui prendrait en compte les polluants émergeant, c’est-à-dire des molécules qui ne sont pas obligatoirement testées aujourd’hui. « Les nouveaux procédés techniques, industriels ou même agricoles peuvent générer des composés toxiques qui ne figurent pas encore sur les indices de qualités réglementaires, comme par exemple l’ammoniaque que l’on retrouve autour des champs agricoles ou autour des salons de coiffure. » explique Martine Mayne du CEA-Iramis et coordinatrice du projet.

Également, il apparaît comme important de pouvoir, au-delà de la qualification de la qualité de l’air, de pouvoir décrire spatialement les nuages de pollution pour prévoir de façon fiable les évènements de pollution. Pour cela, une seule solution pour le CEA : il faut plus de capteurs miniaturisés, précis, bas coût, qui consommeraient peu d’énergie. Ce surplus de données devra alors être traité, rendant important un traitement à la source de l’information.

Le robot autoapprenant

« Au contraire de ce que l’on affirmait auparavant, la robotique est créatrice d’emploi. », estime Yann Perrot chercheur au CEA-List. En effet, pour être compétitive par rapport à des pays où la main d’œuvre est à bas coût, et permettre une réindustrialisation comme c’est la volonté gouvernementale actuelle, les entreprises ont besoin d’automatiser leurs chaînes de productions. « Des études récentes ont montré qu’introduire la robotique dans une PME lui permettait de gagner en productivité, et donc de réembaucher. », soutient-il.

C’est donc à destination de ces dernières que la création d’un robot autoapprenant s’adresse. L’ambition du projet « Moonshot » est de concevoir un robot capable de réaliser de façon autonome et efficace des taches complexes qu’il aurait pu apprendre sans passer par la programmation. L’apprentissage se ferait ainsi soit de façon assistée, par une démonstration d’un opérateur, soit par mimétisme, en imitant les autres robots.

 

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