Combien coûte l’intelligence ?

Encadrants : 

You Wang (F302), Hao Cai (F302), Lirida Naviner (F308)

Occurrences : 

2017

Nombre d'étudiants minimum: 

2

Nombre d'étudiants maximum: 

2

Nombre d'instances : 

2

Contexte

L’Intelligence Artificielle (IA) est un domaine de la science qui ne laisse pas indifférent. Ses possibilités suscitent de la peur jusqu’à l’enthousiasme, compte tenu de sa vocation à traiter des problèmes traditionnellement réservés aux seuls êtres humains. Quoi qu’il en soit, l’IA constitue une voie prometteuse dans divers domaines (robotique, logistique, médecine, finance, jeux, …). Elle a fait l’objet de plusieurs études et a connu d’énormes progrès les dernières années, avec plusieurs nouveaux algorithmes.

Cependant, le coût de mise en œuvre de ces algorithmes peut être très significatif et il est donc très important de bien définir leurs paramètres pour assurer une bonne qualité des résultats tout en minimisant les besoins en matériel. Ce projet porte sur l’exploration du lien entre paramètres des algorithmes et coût d’implantation matérielle à travers l’étude d’une application classique d’IA, la reconnaissance d’images.

 

Le projet

Le travail demandé comporte deux phases.

  1. Premièrement, il s’agira de développer un programme pour mettre en œuvre des algorithmes classiques d’apprentissage (deep learning) et classification (pattern recognition) sur une image. Cette phase permettra aux étudiants de bien comprendre les opérations requises ainsi que la complexité de calcul associée.
  2. Ensuite, il s’agira d’étudier les relations entre les paramètres des algorithmes impliqués et la qualité des résultats de classification, sous une perspective d’optimisation du coût d’implantation matérielle. Plus précisément, il s’agira de développer un programme fournissant le meilleur compromis entre nombre de pixels, nombre de bits par pixel e nombre d’itérations nécessaires pour obtenir une qualité de classification donnée.

Une particularité de la seconde phase est qu’elle supposera l’utilisation de composants électroniques nouveaux dont le comportement stochastique devra être pris en compte.