COMNUM

1. Système de localisation et de perception : les véhicules autonomes ont besoin de systèmes de perception et de localisations très précis et fiable. Nous travaillons sur le développement de radar (UWB, OFDM, MIMO…) et des algorithmes de collaboration de capteurs hétérogène (lidar radar …). Nous travaillons aussi sur la perception augmentée en étendant la collaboration entre les capteurs de différents véhicules ou ceux de l’infrastructure. Nous développons aussi des systèmes de cartographie haute définition basés sur la conception de systèmes de localisation dédiés et épauler par les algorithmes de suivi et de fusions multicapteurs.
2. Communications : l'automatisation des véhicules transfère les fonctions de contrôle-commande du conducteur humain aux calculateurs. Pour mener à bien cette tâche nous avons besoin de systèmes de communication très haut débit, robustes, avec une grande fiabilité et surtout avec une latence ultra-faible. Pour atteindre ces objectifs, nous travaillons sur les communications Full duplex, les protocoles multi-radio et résilient aux évolutions technologiques et aux interférences. Nous sommes motivés par l'exploration des ondes millimétriques (mmW) avec la 5G. Nous travaillons aussi sur l’optimisation des systèmes de vidéo communication numérique dans une approche de bout en bout qui prend en compte conjointement les techniques de codage de source, de codage de canal et de transmission afin d’optimiser la qualité vidéo reçue dans le cadre des réseaux véhiculaires et la téléopération de véhicules.
3. Implémentation temps réel : le but ici est d’implémenter les systèmes que nous avons développés dans les précédents objectifs. L’implémentation prend en compte les contraintes en temps, fiabilité et consommation d’Énergie. Pour réussir à atteindre les objectifs fixés nous adoptons une conception logicielle et matérielle conjointe (software hardware co-design) en choisissant la plateforme adéquate (CPU, GPU, DSP, FPGA…). Nous mettons l’accent sur l’optimisation de tous les algorithmes d’IA basés les réseaux de neurones.

Flagships : Transport, Télécom Ultradébit, Ville Mobilité et territoires

1. Le premier traite des technologies émergentes actuellement discutées au sein d’organismes de standardisation pour la future 6G et leurs éventuelles applications à la mobilité (i.e. mobilité, transports, e-Santé). La transmission et l’interception des signaux multiutilisateurs orthogonaux issus d’émetteurs MIMO (ou MIMO virtuelle via une coopération source-nœud-relais) avec une excellente maitrise du traitement d’interférences d’accès multiples. L’orientation de ce savoir vers l’accès non orthogonal NOMA et la transmission sur onde mimétiques est une direction majeure depuis très peu. Cette orientation a une double explication : il s'agit d'une part de nous positionner sur une technologie prometteuse, exploitée dans les standards émergeants aujourd’hui (6G, 5G, IoT, M2M, D2V, WBAN, 802.11ah, etc.) pour ses performances en termes de débit et de robustesse en présence de canaux non statiques ; d'autre part, nous disposons déjà d'un savoir-faire sur ce type de systèmes et des équipements de mesures.
2. Systèmes de transmission vidéo numériques : aujourd'hui, les contenus vidéo représentent plus de 80% du trafic Internet, et ce pourcentage ne cesse d'augmenter. Par conséquent, il est essentiel de développer des systèmes de transmission vidéo efficaces qui permettent de délivrer des vidéos de la meilleure qualité possible compte tenu des contraintes de bande passante, d’efficacité énergétique, mais aussi de faible voire très faible latence, imposées par les applications vidéo émergentes : vidéo immersive, méta verse, internet des objets vidéo, communications véhiculaires, communications de machine à machine. Le groupe COMNUM a développé depuis plusieurs années des compétences solides dans le domaine de l’optimisation des systèmes de vidéocommunication numériques dans une approche de bout en bout qui prend en compte conjointement les techniques de codage de source, de codage de canal et de transmission afin d’optimiser la qualité vidéo reçue selon les cas d’usage considérés
3. Un troisième quant à lui, s’articule autour de la localisation, et notamment du développement de nouvelles techniques basées sur la fusion de plusieurs solutions technologiques (UWB, interférométriques, inertielles, IOT, …) afin de garantir une précision et une résolution accrue même dans des environnements fortement perturbés électromagnétiquement, caractéristiques de l’industrie 4.0 et des usines du futur. Des études sur la propagation et la CEM dans ce type de milieu permettent de le caractériser et de contribuer au maintien de la continuité de service. Il aborde également la géolocalisation bio-inspirée, basée sur un détecteur de coïncidence qui, dans le contexte de la neurobiologie, permet de différencier la corrélation et l'occurrence de deux signaux temporellement proches, ils représentent les principaux mécanismes de la localisation auditive l’ITD (Interaural Time Difference) et L’ILD (Interaural Level Difference) L'exploitation de ces métriques dans un système de traitement adéquat permet de réaliser la géolocalisation de la source sonore à faible consommation énergétique grâce à l'utilisation de transistors sous le seuil de conduction.

Flagships : IoT, Transport, Télécom Ultradébit, Energie

1. Le 1^er objectif traite de l’utilisation, de l'adaptation, de la modification et de l’amélioration des architectures et des algorithmes de l'Intelligence Artificielle (IA) avec application à : (i) la santé, notamment dans le domaine de l'analyse faciale où nous proposons des systèmes de détection et d'analyse de la douleur pour des patients non communicants. Nous avons aussi développé des architectures hybrides pour la segmentation et la classification des pathologies à partir de modalités différentes et identiques (IRM, Scanner, RX, Ultrason, ...) en utilisant à des niveaux différents la fusion de données pour le dépistage et le diagnostic précoce. Nous travaillons actuellement sur le profilage et la détection des acteurs malveillants sur les réseaux sociaux en lignes notamment à l'aide des méthodes LLM (Large Langage Model) pour les problèmes de désinformation ou de manipulation des données.  (ii) aux systèmes de communication pour l'optimisation de différents aspects (énergétique, traitement et calculs, détection, etc.) ainsi que dans d'autres domaines comme pour la santé. À titre d'exemple pour la transmission vidéo, l'IA (SVM, CNN) est utilisée pour optimiser les transmissions vidéo 1) en évaluant sans référence la qualité vidéo reconstruite au récepteur, et 2) en utilisant des techniques d'extrapolation vidéo pour minimiser la latence de bout en bout.
2. Un objectif de cette thématique est la Cybersécurité. Dans ce cadre, on se propose d'étudier la détection et l'atténuation des attaques dans le domaine des transports et dans l'industrie du futur. En effet, on s'intéressera à différents types d'attaques dans les C-ITS (DoS, Sybil, Replay, etc.). Un focus sera réalisé sur les attaques qui touchent la perception du véhicule autonome qui visent à altérer la perception de son environnement. On se proposera aussi de développer des contremesures qui ont pour objectif d'atténuer et de voir annuler les effets de ce type d'attaque. On s'intéressera aussi dans le cadre cette thématique aux attaques qui sont susceptibles de toucher des systèmes industriels. Notamment, nous nous intéresserons à des attaques de type False Data Injection Attacks (FDIA) qui peuvent avoir des conséquences néfastes pour la chaîne de production pour l'industrie du futur. Des algorithmes de détection de ces attaques seront proposés ainsi que des contremesures adaptées à ce contexte

Flagships : IoT, Transport, Télécom Ultradébit, Energie, Santé globale et soins du futur, Ville Mobilité et territoires