Lancement d'un nouveau projet de traitement et de valorisation de grands volumes de données complexes.

Lancement d'un nouveau projet de traitement et de valorisation de grands volumes de données complexes.

Le projet IKATS est subventionné par le gouvernement (Projet d’Investissement d’Avenir) dans le cadre de l’appel d’offre « Cloud Computing et Big Data »

CS, concepteur, intégrateur et opérateur de systèmes critiques, annonce le lancement du projet IKATS(Innovative ToolKit for Analysing Time Series). Ce projet, mené en collaboration avec le Laboratoire Informatique de Grenoble (LIG), soutenu par Airbus et EDF R&D, a pour objet le traitement et la valorisation de grands volumes de données complexes. Le traitement de ces données issues des objets connectés du monde industriel ou de notre quotidien (sécurité, santé…), constitue un enjeu à la fois économique et sociétal.

Avec la présence de plus en plus massive de capteurs (accéléromètre, puce RFID, GPS, etc.), souvent interconnectés, le volume et la complexité des données produites vont croissant. Or, les algorithmes actuels d’analyse de données, de Machine Learning (Apprentissage automatique) et de Data Mining (Exploration de Données) ne sont pas adaptés au traitement des gros volumes de séries temporelles produits par ces capteurs. De surcroît, les différents outils permettant d’explorer ces données sont souvent dispersés et nécessitent la mise en place de chaînes de traitements coûteuses en temps et sans véritable valeur ajoutée pour l’utilisateur.

L’objectif du projet IKATS est de fournir une boîte à outils prête à l’emploi, permettant à l’utilisateur d’avoir dans un même atelier (‘framework’l’ensemble des logiciels nécessaires pour la manipulationl’analyse exploratoire et lavisualisation des grands volumes de séries temporelles. Ainsi l’analyse de ces données permettra de déterminer les modèles prédictifs essentiels, par exemple, dans le domaine de la maintenance prévisionnelle.

En effet, ces « briques logicielles » constituent unenvironnement collaboratif adapté à des utilisateurs non experts du Data Mining qui permettra de répondre à différents problèmes :

·      comprendre le mécanisme de productiondes données analysées,

·      décrire et visualiser les événementssaillants apparaissant dans ces données,

·      contrôler et maîtriser les processus liés à leur production,

·      prédire le comportement des systèmes supervisés.

Mené par un consortium constitué de CS et des équipes de recherche AMA (Analyse de données, Modélisation et Apprentissage automatique) et IIHM (Ingénierie de l’Interaction Homme-Machine) du Laboratoire Informatique de Grenoble, le projet IKATS s’inscrit dans une véritable démarche de Recherche et d’Innovation. Les algorithmes sont développés par ces équipes de chercheurs français spécialisés dans les domaines de l’analyse de séries temporelles et de la visualisation de données scientifiques. Ils sont ensuite industrialisés et adaptés aux contraintes Big Data pour constituer une offre complète et packagée.

« Les domaines d’application potentiels sont innombrables » déclare Marjorie Allain-Moulet de CS, Responsable de l’offre Big Data et responsable technique du projet IKATS. « IKATS permettra de fournir des modèles permettant de surveiller les chaînes de fabrication pour les industries manufacturières (aéronautique, énergie, ferroviaire), ou d’aider à l’exploitation de systèmes industriels de haute technologie nécessitant une supervision par des réseaux de capteurs. On peut citer également les domaines intégrant des objets connectés et surveillés : les bâtiments intelligents, la ‘santé connectée’ (quantified self), les télécommunications, le secteur militaire, etc. ».

Le projet IKATS, subventionné par le gouvernement sous la forme d’un Projet d’Investissement d’Avenir, dans le cadre de l’appel d’offre « Cloud Computing et Big Data » vient s’inscrire aux côtés d’autres solutions proposées par CS et issues de projets R&D, dans les domaines du PLM, de la simulation numérique, du calcul haute performance, et notamment de la suite logicielle LaBs (outil de simulation numérique pour la mécanique des fluides) ou de la solution Prelude (Security Event Information Management).


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