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Forum TERATEC 2025
Le rendez-vous européen des experts du numérique de grande puissance
Simulation - HPC/HPDA - Intelligence Artificielle - Calcul Quantique

Mercredi 21mai
Atelier 02 - De 16h15 à 18h15

Défense et IA, enjeux de la cybersécurité
Présidé par Patrick Fabiani, AI Roadmapping & Advanced Scientific Studies, Dassault Aviation et Omar Hammami, Chef du groupe Ingénierie Système, ENSTA Paris

L'IA intégrée digne de confiance dans les systèmes de sécurité critiques pour l'aéronautique, la défense et la sécurité
Par Patricia Besson, Chef de Laboratoire R&T | IA | Fusion d'Informations | ModelOp, Thales

L'adoption rapide de l'intelligence artificielle (IA) transforme les capacités opérationnelles dans des domaines critiques pour la sécurité tels que l'aéronautique, la défense et la sécurité. Cependant, ce changement entraîne des défis, en particulier en ce qui concerne la fiabilité (validité, explicabilité, sécurité et responsabilité) de ces systèmes alimentés par l'IA. Les méthodes traditionnelles de vérification et de validation échouent souvent dans un tel schéma, ce qui nécessite une nouvelle approche rigoureuse du développement, du déploiement et de la maintenance.

Pour relever ces défis, il est essentiel de mettre en œuvre un cycle de vie complet de l'ingénierie de l'IA. Ce cycle de vie devrait intégrer des principes d'ingénierie fondamentaux tels que la sûreté, la sécurité, l'éthique et la caractérisation du domaine opérationnel du système, ainsi que des considérations spécifiques au développement d'algorithmes d'IA. Ce cadre aidera à gérer les complexités des technologies de l'IA. En outre, l'intégration des pratiques MLOps/ModelOps dans ce cycle de vie favorise la collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs et les équipes opérationnelles, ce qui permet l'intégration, le déploiement et la surveillance continus des modèles d'IA.

L'IA devenant de plus en plus complexe et intégrée dans des systèmes critiques, une collaboration soutenue entre les parties prenantes de l'industrie, les organismes de réglementation et le monde universitaire sera vitale. L'exploration de nouveaux paradigmes, tels que l'assurance de l'exécution et le développement incrémental, souligne la nécessité pour les systèmes d'IA de rester adaptables tout en garantissant leur fiabilité.

Biographie : Dr. Patricia Besson is the head of the Analysis & Reasoning in Complex Systems Lab, at cortAIx Labs France (Thales). She obtained her PhD in Multimodal Data Fusion from Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (Switzerland) in June 2007. She then worked as a researcher with the Institute of Movement Sciences (CNRS & Aix-Marseille University, France) for 5 years. Her research focused on understanding and modelling the interaction between human beings and their environment through machine learning approaches, in order to develop intelligent interactive systems. From 2013 to 2017 she led a team working on data science and artificial intelligence projects (health monitoring systems, autonomous vehicles, etc.) at Safran Engineering Services (France).

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