Interface : découvrez les démonstrateurs du centre Inria de Lille

Smart Data illustre l’analyse de données variées basée sur des méthodes statistiques avancées, reposant en partie sur le logiciel MixtComp. Le logiciel illustre comment tirer profit au mieux d’un grand jeu de données (big data) en permettant la classification, la prédiction et l’interprétabilité.

Démonstrateur réalisé par l’équipe-projet Modal, en association avec Alstom, HDFID et l’université de Lille. Sources des données ouvertes : Atos, Insee/MEL, J.C. Decaux et SNCF.

Des quantités impressionnantes de données sont collectées chaque jour à partir de nos interactions en ligne. Cette collecte de données génère des services innovants basés sur le machine learning mais soulève également des problèmes importants pour la vie privée des utilisateurs. En réponse à cette problématique, l'équipe-projet Magnet a développé un protocole permettant de calculer une moyenne des données respectives d'un grand nombre d'utilisateurs, sans que ces données ne sortent de l'appareil initial, et sans que la moyenne ne soit calculée par un serveur central.

Démonstrateur réalisé par l’équipe-projet Magnet, en association avec l’université de Lille.

Le démonstrateur illustre un exemple d’utilisation d’un robot déformable : l’inspection. La tête du robot est équipée d’une caméra, qui permet d’aller inspecter différents endroits dans une boîte. La capacité de déformation du robot lui permet de contourner les obstacles. Sa souplesse le rend moins offensif dans son environnement. Ses dix moteurs facilitent sa "dextérité".

Démonstrateur réalisé par l’équipe-projet Defrost en association avec l’université de Lille.

Ce démonstrateur sur tablette tactile met en évidence la réduction de la latence pour des systèmes interactifs. Il démontre une technique de compensation en temps réel de cette latence, induite entre le déplacement du doigt et celui de l’objet à l’écran, pour améliorer l’efficacité d’interaction et les préférences subjectives des utilisateurs et utilisatrices.

Démonstrateur réalisé par l’équipe-projet Loki et l’équipe Valse, en association avec l’université de Lille dans le cadre de l’ANR TurboTouch.

Il faut trois mois et demi à un ingénieur pour lire un million de lignes de code. Mais durant ce laps de temps, l’ingénieur n’a fait que lire le code, sans en comprendre la structure ou en identifier certaines propriétés. L’équipe Rmod développe des solutions pour comprendre l’architecture d’un logiciel à différents niveaux de détail et analyser certaines propriétés : qui a codé quelle partie, à quel moment, quelles sont les parties qui ne sont plus utilisées, qui sont répliquées, etc. Ces deux posters sont des exemples de représentation d’architectures de logiciels, comparables à ce que les outils de l’équipe Rmod sont capables de générer sur des logiciels de taille conséquente.

Démonstrateur réalisé par l’équipe-projet Rmod en partenariat avec l’université de Lille.