Retour sur l’incendie des serveurs d’OVH : la sobriété numérique est-elle possible ?

Comme vient tout juste de s’en rendre compte Elon Musk, le fantasque patron de Tesla, l’empreinte énergétique des activités numériques a de quoi faire peur. Que ce soit pour « miner » du Bitcoin ou conserver des milliards de clichés de chatons-trop-mignons, il faut des matériaux et beaucoup d’électricité ! La dématérialisation des réseaux n’est ainsi qu’un fantasme, rappelle Marc Bidan qui, dans notre chronique « l’environnement autrement », revient sur les leçons de sobriété que nous pourrions tirer de l’incendie qui a récemment touché un des data centers de l’entreprise française OVH.

Source : Retour sur l’incendie des serveurs d’OVH : la sobriété numérique est-elle possible ?

Voir notamment : L’enjeu ici n’est pas tant de repenser ces infrastructures que la production des données. Ce qui nous amène à de nouvelles questions : quand penserons-nous la mortalité des données (leur durée de vie) ? Quand envisagerons-nous de ne pas produire de données, qui demeurent dans la plupart des cas bien inutiles, insipides et inexploités.

Vêtements high-tech, smartphones intelligents… ces innovations qui vont inonder notre quotidien

Pneus bardés de capteurs
Casques vélos améliorés
Bruit et mobilier urbain
Aéroport, sécurité et big data
Télétravail, outils informatiques et politesse
IA et sécurité du quotidien
Taxi volant dès les JO de Paris 2024 ?

Source : Vêtements high-tech, smartphones intelligents… ces innovations qui vont inonder notre quotidien – Capital.fr

Nancy : à bord de de l’Urbanloop, un moyen de transport révolutionnaire

Par france3-regions.francetvinfo.fr – 4 min –Afficher l’original

Urbanloop est un projet développé depuis trois ans par quatre écoles d’ingénieurs de Nancy avec l’Université de Lorraine. Imaginez des capsules transparentes, individuelles ou en duo pour aller partout dans la ville. Un projet qui s’inscrit dans le cadre des enjeux liés au développement durable.

Comment imaginez-vous circuler en ville dans le futur ? Pourquoi pas des capsules électriques qui filent sur les rails à une vitesse de 60 km/h. Elles peuvent vous emmener en solo ou en duo d’un point à un autre sans jamais avoir à attendre. Un déplacement qui serait en plus respectueux pour l’environnement. Il s’inscrirait totalement dans la perspective des enjeux actuels du développement durable. Autre avantage, en cette période de crise sanitaire liée à la présence du coronavirus, ces capsules individuelles pourraient permettre d’être moins exposé au virus tout en prenant un transport public.

Cette idée folle a été impulsée par Jean-Philippe Mangeot, enseignant à l’ENSEM (École nationale supérieure d’Électricité et de Mécanique), à Nancy en 2017. Avec ses étudiants, ils planchent alors sur les premières ébauches. Trois autres écoles d’ingénieurs se joignent au projet l’année suivante : Télécoms Nancy, Mines Nancy et l’ENSG (École nationale supérieure de Géologie). Trois ans plus tard, après avoir suscité un engouement dans le monde universitaire, le projet Urbanloop intéresse aussi les pouvoirs publics. Il a même été repéré par quelques villes dans le monde, désireuses de trouver une solution de mobilité urbaine sans voiture. Le printemps 2020 marque une nouvelle phase dans ce projet. La création d’une SAS (Société par actions simplifiée) pour porter ce projet vers la phase industrielle. Mais aussi l’achat de locaux dédiés au projet. Autant de signes qui confirment que désormais Urbanloop entre sur le terrain des mobilités du futur.

Depuis quelques semaines, une capsule tourne sur le site du Technopôle de Brabois. C’est le premier prototype à taille réelle. Il roule de façon autonome sur une boucle de 300 mètres. Il permet de prendre à son bord deux personnes. La consommation énergétique est inférieure à 1 centime d’euro par km parcouru. (6 kWh/100 km). Une capsule qui permet aussi de vérifier les calculs des ingénieurs et de valider les points liés à la mécanique et à la sécurité.

On a instrumenté notre petite capsule avec des compteurs et des petits processeurs… On arrive à avoir une précision de 200 millisecondes

Jean-Philippe Mangeot, Directeur de projet

Un nouveau prototype est en cours de fabrication pour poursuivre les essais techniques. On pourrait le voir à l’œuvre après la rentrée de septembre. L’équipe travaille aussi à la réalisation d’un circuit d’1 km. Cette fois, trois boucles et cinq stations seront mises en place pour consolider les résultats jusque-là théoriques du fonctionnement en temps réel du système avec plusieurs capsules en fonctionnement.

Urbanloop des capsules individuelles ou en duo sans attendre

Des capsules individuelles ou en duo sur rail 100 % électrique, sans batterie à très faible consommation. Leur propulsion est assurée par un moteur électrique alimenté par le rail, en très basse tension. La flotte est composée de véhicules identiques avec des châssis et des carrosseries communes, mais avec deux types d’aménagement intérieurs possibles : deux sièges face à face ou un seul siège pour laisser la place à une personne en fauteuil roulant et un accompagnateur ou un voyageur et son vélo ou encore une personne et une poussette…

Des capsules peu visibles dans la ville. Elles pourront être semi-enterrées en zone urbaine avec une transparence sur le dessus pour être sous la chaussée par exemple ou sous une piste cyclable et au-dessus du sol dans des zones plus vertes comme le long d’un canal par exemple.

Pas de chantier pharaonique, dans leur dossier de présentation, les concepteurs d’Urbanloop précisent :

Les travaux et aménagements à réaliser sont plus proches de celles d’un aménagement de piste cyclable que celles de la construction d’une voie de tramway

Dossier de présentation Urbanloop

L’intelligence artificielle au service de l’environnement

Des capsules seraient disponibles à tout moment partout sur le circuit, dans des stations et circuleraient de manière fluide sur le réseau. Pour arriver à un tel degrés de précision, il faut une technologie innovante comme peut l’être l’intelligence artificielle. Elle permet de gérer et de synchroniser avec une précision imbattable le flux des capsules. “Les aspects liés au contrôle-commande et à l’automatisation sont eux radicalement innovants. Les sujets tels que l’automatisation, la décision et la reconnaissance de l’environnement, les capteurs, la connectivité, la supervision, la gestion dynamique des flottes, les interfaces hommes-systèmes et l’entretien des équipements spécifiques sont presque tous en rupture avec les systèmes existants.

Urbanloop, une aventure pour les étudiants ingénieurs de Nancy et pour l’Université de Lorraine

En 2018, les premiers étudiants imaginent sur le papier les capsules.

Nous avions eu l’occasion de les rencontrer lors de ce reportage en 2018
En 2019, le projet prenait de l’ampleur avec désormais quatre écoles d’ingénieurs de Nancy associées soutenues par l’Université de Lorraine. Urbanloop intéresse plusieurs acteurs. Il pourrait un jour prochain être un transport public individuel urbain dans plusieurs villes de taille moyenne. 2021 devrait être une phase importante pour développer le concept. Les concepteurs visent une première boucle transportant du public en 2024.

Grâce au machine learning, des chercheurs arrivent à prédire instantanément la résistance des matériaux

Des chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour prédire le processus de rupture d’un matériau à l’aide de techniques de machine learning. L’objectif est notamment de pouvoir facilement connaître sa résistance aux chocs. Cette information est souvent indispensable pour les grands projets d’ingénierie. Les travaux ont été publiés le 20 mai 2020 dans la revue Matter. Cette recherche a été financée par l’US Office of Naval Research et l’Army Research Laboratory.

Un processus fastidieux

Pour prédire la façon dont un matériau se brise, les scientifiques utilisent la dynamique moléculaire, une technique de simulation numérique permettant de modéliser l’évolution d’un système de particules au cours du temps. En pratique, cette méthode consiste à simuler le mouvement d’un ensemble de quelques dizaines à quelques milliers de particules dans un certain environnement (température, pression…). Mais ce processus est très lent car il nécessite de résoudre des équations du mouvement pour chaque atome. Raison pour laquelle l’équipe de scientifiques a décidé d’explorer des moyens de rationaliser ce processus en utilisant un modèle d’apprentissage automatique.

En quelque sorte, nous faisons un détour“, schématise Markus J. Buehler, un des auteurs de la publication. “Nous nous sommes demandés ce qui se passerait si nous observions simplement comment la facture d’un matériau choisi se produit en laissant les ordinateurs apprendre eux-mêmes ?“, poursuit-il. Pour se faire, le système d’apprentissage automatique a besoin d’une variété d’exemples pour apprendre les corrélations existantes entre les caractéristiques d’un matériau et son comportement dans une situation donnée.

Une nouvelle façon de simuler la défaillance des matériaux

Dans l’étude, les scientifiques examinent une variété de revêtements composites et stratifiés faits de matériaux cristallins. “Nous simulons, atome par atome, la façon dont les matériaux se brisent et nous enregistrons ces informations”, raconte Markus J. Buehler. Ils ont généré des centaines de simulations de ce type avec une grande variété de structures et ont soumis chacune d’entre elles à de nombreuses simulations de différentes fractures. Ils ont ensuite introduit l’ensemble de ces données dans leur modèle d’apprentissage automatique pour voir s’il pouvait prédire les performances d’un nouveau matériau qui ne faisait pas partie du groupe de données initial .”La simulation informatique par IA peut faire ce qui prend normalement beaucoup de temps en utilisant la dynamique moléculaire…C’est donc une toute nouvelle façon de simuler la défaillance des matériaux“, se réjouit Markus J. Buehler.

Une simulation modélisant la propagation d’une fissure

Le temps habituellement nécessaire pour faire une simulation est considérablement réduit. Yu-Chuan Hsu, un des auteurs de l’étude, explique que “pour des simulations uniques en dynamique moléculaire, il faut plusieurs heures pour exécuter les simulations. Grâce à l’IA, il ne faut plus que 10 millisecondes pour parcourir toutes les prédictions des modèles et montrer comment une fissure se forme par étape”.

Applicable à la fracture osseuse

Ce système pourrait être utilisé pour développer des revêtements protecteurs ou des matériaux structuraux plus solides, par exemple pour protéger les avions ou les véhicules spatiaux des impacts. Les défaillances de matériaux telles que les fractures sont “l’une des principales causes de pertes dans l’industrie. Pour inspecter des avions, des trains, des voitures, des routes (…) ou pour comprendre la fracture de tissus biologiques tels que les os, la capacité de simuler la fracture avec l’IA est un vrai changement”, note Markus J.Buelher.

Source : usine-digitale.fr

A Paris, Franprix teste en conditions réelles la livraison des courses par robot autonome

Franprix a testé ce mercredi 17 avril 2019 à Paris l’assistance à la réalisation des courses par un robot. Développé par TwinswHeel, start-up spécialisée dans la robotique autonome appliquée à l’e-commerce, ce pilote pourrait être déployé. Démonstration en images.

Franprix teste en conditions réelles la livraison des courses par robot autonome [Vidéo]

Accompagner un client lorsqu’il fait ses courses dans les rayons d’un commerce, puis jusqu’à son domicile. C’est le rôle de ce robot autonome, conçu par la start-up TwinswHeel. Après une première expérimentation menée au centre commercial Italie Deux en avril 2018, ce robot a donc de nouveau arpenté le 13e arrondissement de la capitale, cette fois dans le magasin Franprix situé au 133 rue Nationale. Ce mercredi 17 avril 2019, l’enseigne du Groupe Casino a testé en conditions réelles l’assistant de courses auprès de deux clients dans le “Quartier d’Innovation urbaine Paris Rive Gauche”, quartier privilégié par la Ville de Paris ainsi que quinze partenaires publics et privés pour l’expérimentation d’innovations en milieu urbain, sur une zone définie par Urban Lab.

Il s’agit du premier test in situ d’un service qui va faciliter la vie des urbains“, a précisé Jean-Paul Mochet, Directeur Général Franprix, qui a assisté à cette présentation aux côtés de François Alarcon, Directeur de l’innovation, et de Jérôme Coumet, maire du XIIIe arrondissement. “Ce que nous faisons aujourd’hui chez Franprix avec ce service innovant, social, écologique et gratuit, c’est du service public“, ajoute-t-il. L’enseigne vise notamment les personnes à mobilité réduite ou âgées, pour lesquelles la charge des courses est un frein important. 

Pas d’application, un seul bouton

L’utilisateur appuie sur la fonction “Follow me” qui permet au droïde de s’appairer à la personne par reconnaissance visuelle et est capable de le suivre en magasin en évitant les obstacles. Le droïde s’adapte à la démarche de l’utilisateur grâce à une association de capteurs et de caméras qui permettent de le retrouver sur de grandes distances. Il repère son chemin en associant différentes informations GPS, trafic routier et appairage sur le smartphone de l’utilisateur. Le droïde aide le client à transporter ses courses en le suivant dans les rayons du magasin, puis jusqu’à leur domicile, “dans un premier temps accompagnés d’un employé du magasin“, précise l’enseigne. Pour des raisons de réglementation, le robot ne peut en effet pas retourner seul au point de départ.

Bientôt proposé à tous les clients du point de vente

Pour le distributeur, “ce test s’inscrit dans une réflexion nécessaire sur les modes de livraison de demain : dans un monde qui évolue très vite, où la livraison à domicile se développe et face à l’évolution des obligations réglementaires, comme les restrictions d’accès aux centres-villes pour les véhicules polluants, les acteurs de la ville, dont Franprix fait partie, se doivent de réfléchir à des modes de livraison nouveaux et propres. En effet, grâce à l’utilisation de droïdes, il est possible d’éviter le trafic, la pollution ainsi que les nuisances sonores“, précise-t-il. Un dispositif qui pourrait être particulièrement pertinent pour l’enseigne, dont la moitié des livraisons à domicile se fait à pied. “Le principal frein au déploiement de ce type de livraison étant tout simplement… la charge“, rappelle Franprix.

L’expérimentation, qui va mobiliser trois robots et durer un an, va être déployée progressivement. D’abord accessible à une dizaine de clients volontaires, le service sera proposé rapidement à une cinquantaine puis dans moins de 12 mois à l’ensemble des clients de ce magasin. “A terme, on peut tout imaginer. Que le droïde revienne seul mais pas à vide, avec des emballages par exemple“, poursuit Jean-Paul Mochet, qui attend avec impatience “l’évolution des textes de loi“.

Une dose de machine learning

Pour TwinswHeel, cette phase de test va permettre d’évaluer le comportement du droïde dans un milieu urbain pour un apprentissage continu. Ainsi, “le droïde pourra adopter des comportements différents et adaptés à la situation : personne âgée, voiture traversant au feu rouge ou tentatives d’actes de vandalisme“. La start-up, fondée par les frères Talon en 2014 et basée à Cahors, a imaginé un droïde autonome qui est utilisé également par les agents logistiques dans le transport de charges lourdes en entrepôts et zones de manutention. Elle travaille avec Nissan, Renault ou encore la SNCF.

Directement inspirés de Star Wars, les droïdes de TwinswHeel sont équipés de capteurs qui scannent en permanence leur environnement immédiat et leur permettent de faire face à l’arrivée d’un piéton ou d’une voiture. Les robots sont électriques et fonctionnent via des batteries à recharger, qui leur permettent de parcourir jusqu’à 30 km. Ils ne peuvent pas monter les marches d’un escalier, mais un 3e prototype capable de monter une marche de 18 cm sera présenté à VivaTech, en mai prochain.

Les services de proximité, parti-pris de l’innovation

En 2018, Franprix s’est associé avec HighCo pour créer le Lab Franprix, un accélérateur d’innovation qui a pour mission de développer et d’expérimenter de nouvelles technologies et de nouveaux services autour de la proximité et du retail alimentaire. C’est au sein du Lab Franprix qu’a ainsi été lancé le service de livraison en l’absence du client en juillet 2018, testé également depuis novembre auprès de certains clients de Cdiscount, via l’utilisation de serrures connectées ou casiers à clés.

A l’automne 2018, Franprix et TwinswHeel avaient été sélectionnés dans le cadre de l’appel à projet “Quartiers d’Innovation Urbaine”, d’Urban Lab, le laboratoire d’innovation urbaine de Paris & Co. Les deux partenaires avaient gagné la possibilité, sur une durée d’un an, de tester en situation réelle l’utilisation de droïdes pour assister la réalisation des courses et la livraison à domicile des clients. La première phase du projet, inédit en France, porte sur l’assistance à la réalisation des courses alimentaires du quotidien et le suivi jusqu’au domicile du client. 

L’enseigne de proximité, qui compte 750 points de vente en Ile-de-France, accélère depuis quelques années sur les services comme le retrait de colis en magasin, les bornes de transfert d’argent Western Union, les caisses mobiles pour réduire l’attente en caisse ou encore la livraison via l’application mobile Franprix en 30 à 40 minutes à Paris et en région parisienne.

Source : https://www.usine-digitale.fr/article/franprix-teste-en-conditions-reelles-la-livraison-des-courses-par-robot-autonome-video.N832690

La police prédictive

Enjeux soulevés par l’usage des algorithmes prédictifs en matière de sécurité publique

Prédire les comportements déviants est un sujet qui a déjà, par le passé, animé de nombreuses recherches. Les big data couplées à des méthodes d’intelligence artificielle permettent à présent de nourrir de nouvelles ambitions. La police prédictive en figure comme un des développements les plus attendus. Couramment utilisés par plusieurs polices américaines, les dispositifs de police prédictive se développent aussi en France. Les forces de sécurité comme les collectivités territoriales montrent un intérêt croissant pour ce sujet. Par-delà les questions juridiques, le développement de l’intelligence artificielle dans le domaine de la sécurité publique soulève des enjeux éthiques. En France, les prédictions de la police prédictive ne concernent pas les individus, mais tendent à identifier les zones géographiques sensibles où certains types de faits sont plus susceptibles de se produire à l’avenir.

Cette étude exploratoire a pour objectif de faire le point sur ce sujet émergent. Elle vise à clarifier la réglementation française et le positionnement des acteurs tant publics que privés, qui investissent ce champ. Elle permet également d’aborder les différentes démarches prédictives menées à ce stade et notamment celle en cours à la gendarmerie nationale.

Source : https://www.iau-idf.fr/nos-travaux/publications/la-police-predictive.html