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Elsevier article award à BFAS 2024

Intelligence artificielle appliquée au procédé d’usinage par électroérosion : Loïc Guiziou1, Emmanuel Ramasso1, Sébastien Thibaud1 et Sébastien Denneulin2 ont décroché le second prix du meilleur papier lors de la 8e Conférence Internationale sur les Fonctions de Croyance.

Accueillie à l’Université d’Ulster, en plein cœur de la capitale de l'Irlande du Nord, cette conférence a rassemblé des experts internationaux de la théorie de Dempster-Shafer. Durant trois jours, plus d’une trentaine de présentations ont permis de partager les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle, de gestion des incertitudes et de logique floue.

Le papier nominé porte sur l’élaboration d’un nouvel algorithme de clustering d’images, visant à regrouper automatiquement des données similaires. Après la phase d’entraînement, cet algorithme est capable d’affecter de nouvelles images au groupe correspondant, apprenant ainsi à les catégoriser de manière autonome. Algorithme d’apprentissage profond – ou Deep Learning en anglais – fondé sur la théorie des fonctions de croyance, ce dernier est spécialement conçu pour gérer les incertitudes et prendre des décisions face à des données équivoques ou bruitées. Par ailleurs, il présente l’avantage de pouvoir opérer sans supervision, ou d’intégrer, selon les nécessités, tout ou partie d’a priori.

La rédaction de cet article s’intègre dans le cadre des travaux de thèse de M. Guiziou qui se concentre sur l’exploitation d’outils d’intelligence artificielle appliqués au procédé d’usinage par électroérosion – un procédé de fabrication particulièrement complexe à modéliser. Plus spécifiquement, cet algorithme est utilisé dans le traitement de données acoustiques obtenues en flux continu. À long terme, ce développement contribuera à une meilleure intelligibilité des phénomènes d'usinage et aiguisera les opérations décisionnelles en temps réel sur les régimes de ces machines.

1 FEMTO-ST (Département de Mécanique Appliquée, Besançon (25000)
2 SAFRAN CERAMICS, Le Haillan (33185)

Contact : Loïc Guiziou