La chaire Embed-AI se concentre sur l’IA économe en énergie grâce à la frugalité du matériel. Elle explore la réduction de la consommation d’énergie par le biais de deux projets : Analog-AI, qui vise à concevoir des circuits analogiques pour les réseaux profonds, en optimisant les multiplications matrice-vecteur qui consomment beaucoup d’énergie, et Dust-AI, qui se concentre sur l’IA « Edge ». Dust-AI répartit les calculs entre des microcontrôleurs connectés de faible puissance pour traiter les données localement, ce qui réduit la dépendance à l’égard du cloud, renforce la confidentialité des données et améliore l’efficacité énergétique. Ces projets offrent des solutions pour le déploiement de l’IA dans des zones à ressources limitées et contribuent à des systèmes d’IA plus durables et adaptables.

La chaire Embed-AI est portée par deux laboratoires de l’UCA l’IP et le LPCA au sein d’un consortium incluant à Grenoble le TIMA ainsi que le CEA-LETI. Sur son volet microélectronique, la chaire s’appuiera sur l’équipe de microélectronique du LPCA afin de développer des ASICs pertinents pour les calculateurs embarqués pour l’IA. Ces travaux de microélectronique font suite aux travaux amorcés dans le cadre de la thèse de M. Bouchakour [1] dans le contexte d’un projet Région et dont les premiers résultats ont permis de démontrer la pertinence de l’approche analogique en terme d’efficacité énergétique (Figure 1&2)

Les objectifs du Cluster MIAI

• Mener des recherches de pointe en intelligence artificielle
• Offrir des cours attractifs en IA pour les étudiantes et étudiants de tous niveaux et les professionnels,
• Soutenir l’innovation en IA et développer l’IA dans les grandes entreprises, les PME et les startups,
• Informer et interagir avec les citoyens sur tous les aspects de l’IA.

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Les chaires du Cluster MIAI