L’IA finlandaise est tournée vers le concret

L’intelligence artificielle n’est pas que de la science-fiction. Les projets finlandais que nous avons choisi de vous présenter utilisent l’IA pour résoudre sans délai un certain nombre de problèmes qui se posent de façon urgente.

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Même si l’intelligence artificielle est un sujet qui se retrouve très régulièrement sous le feu des médias, l’attention du public ne se porte, pour l’essentiel, que sur des applications soit hypothétiques, soit peu utiles.

Bien que certains programmes mis au point pour jouer aux échecs présentent en effet un intérêt non négligeable, il existe également des applications d’IA en mesure de résoudre des problèmes se posant très concrètement au niveau de la vie de tous les jours. Nous avons fait le choix d’examiner ici quelques-uns des nombreux projets finlandais d’IA visant à rendre le monde plus vivable.

Embarquement immédiat à l’Optimal Airport

Un agent de piste en train de guider un avion Finnair vers l’aire de stationnement qui lui est réservée sur le tarmac de l’aéroport de Kittilä, une petite ville de Finlande du Nord. 
Photo: Otto Ponto/Lehtikuva

Finavia, l’organisme public finlandais en charge de la gestion des aéroports du pays, s’est associé avec le cabinet de conseil Fourkind pour résoudre un problème auquel était confronté l’aéroport local de Kittilä en Laponie finlandaise. Le petit aéroport de Kittilä ne dispose en effet que de 12 emplacements de stationnement extérieur pour les avions, alors que cet aéroport enregistre en hiver jusqu’à 58 vols quotidiens arrivants remplis de touristes désireux d’aller voir le seul authentique Père Noël, lequel vit à l’année précisément en Laponie. Or le fait de retarder l’atterrissage d’un avion est susceptible de provoquer un effet « boule de neige », avec le risque que des dizaines d’autres vols se retrouvent bientôt affectés.

Finavia et le cabinet Fourkind ont donc mis au point une solution unique utilisant l’IA pour déterminer l’emplacement optimal où garer chaque avion. Le programme d’IA a ainsi calculé le meilleur endroit où devait aller se placer chaque avion, faisant appel à cet effet à toutes les données disponibles, en particulier le nombre de passagers, l’heure d’arrivée et le nombre de bus nécessaires pour transporter les passagers du tarmac aux portes d’accès du bâtiment aéroportuaire. Au fur et à mesure de l’évolution de la situation au cours de la journée, l’IA est par ailleurs en mesure de réviser son plan en temps réel pour prendre en compte les tout derniers changements intervenus.

L’aéroport de Kittilä a enregistré depuis une réduction de 61% des retards imputables à telle ou telle situation au sol, économisant un demi-million d’euros de coûts en un seul mois. Même les émissions ont chuté, car les avions ont eu moins tendance à tourner en boucle au-dessus de l’aéroport en attendant qu’un espace se libère sur le tarmac.

Toutes les couleurs de l’arc-en-ciel… et bien plus encore

« Nature morte aux avocats » : le projet Spexel.ai a développé un module complémentaire pour smartphones permettant de réaliser des photos optimisées grâce à un spectre chromatique considérablement élargi par rapport aux capacités de perception du seul œil nu. Ici, l’IA ne se contente pas d’analyser une série de données : elle est même capable de vous dire à quel moment votre avocat sera prêt à consommer.
Photo: Marjo Tynkkynen/Otavamedia/Lehtikuva

Il vous est peut-être arrivé de vous poser la question de savoir si, par exemple, l’avocat que vous voyez sur un étal de marché est bien mûr ou non. C’est difficile à dire, car l’œil humain n’est en mesure de percevoir qu’un nombre limité de couleurs. Si vous avez 20.000 euros de côté, vous pourriez parfaitement vous offrir un système d’imagerie hyperspectrale capable de vous indiquer si vos avocats affichent la bonne teinte de vert.

Sinon, vous avez aussi la possibilité de vous adresser à Spexel.ai, du nom d’un projet en cours de développement à l’Université d’Helsinki. « Nous utilisons un module complémentaire simple qui peut s’ajouter sur n’importe quel smartphone », explique Arto Klami, maître de conférences à cette université. « À partir de là, l’IA traite les données dans le cloud. »

Grâce à cette solution, les chercheurs sont en mesure d’analyser un large spectre chromatique au lieu de se limiter aux seules couleurs rouge, vert et bleu généralement utilisées en imagerie. Les images prises par votre téléphone modifié sont décryptées par l’IA jusqu’à déterminer une vaste palette de couleurs que votre œil n’aurait pu percevoir par ses propres moyens.

« L’un des champs d’application potentiels très importants de cette innovation, c’est l’agriculture », indique Klami. « Par exemple, notre programme peut s’utiliser pour repérer les pathologies végétales ou déterminer la fertilité des sols, ou encore pour suivre sur la durée les différents types de cultures en cours. Il peut également être utile au consommateur lambda qui souhaiterait s’assurer que les fruits et légumes qu’il voit dans un magasin sont à point pour être consommés. »

Détecter un cancer sans acte chirurgical

Les médecins du Centre hospitalier universitaire d’Helsinki souhaitaient réduire le nombre de leurs biopsies invasives : à cette fin, ils se sont demandé quelles étaient les solutions disponibles pour optimiser les diagnostics de cancer de la prostate qu’ils avaient à poser par le biais de l’IRM. Pour avoir de l’aide, ils se sont tournés vers Top Data Science, une toute jeune start-up spécialisée en technologies d’IA destinées à résoudre différentes problématiques spécifiques. L’algorithme mis au point par cette société s’est alors appuyé sur des exemples d’IRM et de biopsies passées pour détecter la présence de cellules cancéreuses sur la seule foi de l’IRM d’un patient.

Le bon carburant au bon endroit

Situé dans la ville d’Oulu, le terminal portuaire de la société North European Oil Trade (dont les structures d’exploitation apparaissent en haut à droite de cette photo) dispose de cuves à carburants liquides offrant une capacité de stockage à concurrence de 67.000 mètres cube.
Photo: Hannu Vallas/Lehtikuva

La ville d’Oulu, en Finlande du Nord, est dotée d’un important terminal de carburants servant de plateforme de distribution régionale à tout un ensemble de produits pétroliers. Le défi qu’avaient à relever jusqu’ici les exploitants de cette plateforme appartenant à la société North European Oil Trade consistait à s’assurer que la complexité du système de chargement et de déchargement des carburants transitant par Oulu n’entraînerait pas accidentellement des mélanges de carburants, avec par exemple du biodiesel qui se serait trouvé ajouté par mégarde à de l’essence.

L’opérateur de télécommunications Telia Finland s’est alors associé aux sociétés Finwe et FinCloud, deux professionnels finlandais de l’imagerie vidéo, pour développer une solution basée sur l’IA. En conséquence, l’intelligence artificielle est désormais en mesure d’analyser les séquences vidéo des opérations effectuées par les bras de chargement, ce qui permet aux employés du terminal chargés de la surveillance de ces processus de s’assurer que le bon carburant va effectivement au bon endroit, ce avec une fiabilité atteignant les 99%.

Une solution providentielle pour les employés de bureau

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises et administrations traitent encore leurs documents à la main. Il s’agit d’un travail non seulement long et coûteux, mais également rébarbatif pour les personnes appelées à trier les formulaires, les factures et les commandes. La start-up Curious AI a donc conçu une solution d’IA pour non seulement traiter automatiquement les documents, mais aussi pour convertir les informations qu’ils contiennent en données structurées.

Pour cette jeune société finlandaise, deux méthodes de réflexion cohabitent : l’une d’elles consiste à reconnaître les modèles de façon rapide et automatique, l’autre étant une méthode plus systématique visant à déterminer la structure à adopter après mûre réflexion seulement. Curious AI a choisi de faire appel à cette seconde méthode en combinant réseaux de neurones profonds et inférence bayésienne, ceci ayant pour effet de mettre à jour les probabilités statistiques au fur et à mesure que des informations supplémentaires sont fournies au programme d’IA.

Par David J. Cord, décembre 2019

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