Destiné aux entreprises wallonnes désireuses d’effectuer une étude ou réaliser un POC (Proof of Concept) impliquant des technologies d’IA, l’appel à projets Tremplin IA lancé dans le cadre de Digital Wallonia 4 AI est un succès : 19 projets individuels et 9 projets collectifs ont été soumis. Le jury a finalement retenu 5 projets individuels et 4 projets collectifs, dans des domaines d’activités très variés.
Lancé dans le cadre du programme d’intelligence artificielle de Digital Wallonia, DigitalWallonia4.ai, Tremplin IA s’adresse aux entreprises wallonnes souhaitant effectuer une étude de faisabilité ou un POC impliquant des technologies d’intelligence artificielle. L’objectif est d’améliorer la productivité, la rentabilité et la capacité d’innovation des entreprises wallonnes en leur permettant d’accéder aux technologies IA.
Deux catégories de projets sont soutenus :
- Le Proof of Concept (PoC) individuel concerne une entreprise prestataire IA et une entreprise bénéficiaire.
- Le Proof of Concept collectif concerne une entreprise prestataire IA et au moins deux autres entités, dont une bénéficiaire. Ces dernières peuvent représenter des institutions académiques, publiques, centres de recherche, ASBL, … belges ou internationaux. L’impact recherché peut être sociétal, lié à l’innovation, ou à une application pertinente pour un secteur.
PoCs Individuels : les 5 projets lauréats
Voici les 5 projets retenus pour une subvention de 25.000 euros, par PoC à mettre en œuvre dans les 6 mois.
- Tremplin vers l’Industrie 4.0 : le Machine Learning au service de la qualité dans la métallurgie
Contrôle en ligne des fours de recuit métallurgiques se fait au travers d’un modèle mathématique physique. Le basculement sur un modèle de contrôle prédictif sur base d’un modèle physique amélioré est en phase d’étude au sein de Drever. - Cooperlink AI-mail
Cooperlink souhaite mettre en place un Proof of Concept pour valider la pertinence de la mise en œuvre d’une approche IA dans le cadre du traitement et la classification automatisée des e-mails. - Cosmetic Inspection of Intraocular Lens with AI (CIIL-AI)
L’étude proposée concerne la détection et la classification de défauts cosmétiques d’une lentille intraoculaire. Elle sera réalisée à partir d’une base de données qui comprend des centaines d’images labellisées par un fabricant de lentilles intraoculaires et intéressé par la thématique proposée. - Optimisation de la production d’enzymes via l’IA
L’objectif serait de développer un système de prédiction se basant sur l’exploitation des données analytiques provenant de la R&D et de leurs productions, ce qui permettrait l’amélioration des rendements mais aussi d’accélérer le développement et la mise sur le marché de nouvelles enzymes d’application agro-alimentaire produite par fermentation sur le site d’Andenne. - Dress App
Le projet consiste à réaliser une application mobile destinée à prodiguer des conseils personnalisés en matière de choix vestimentaires. L’IA va intervenir à différents niveaux pour fournir des conseils à partir d’une image de la personne capturée par la caméra du mobile.
PoCs collectifs : les 4 projets lauréats
Voici les 4 projets qui ont été retenus pour une subvention de 60.000 euros par PoC à mettre en œuvre dans les 9 mois.
- Projet d’Intelligence Artificielle pour la Maintenance (AI4Maintenance)
Ce projet a déjà dépassé le stade d’étude de faisabilité et un premier prototype de la plateforme ainsi que plusieurs tests sur le terrain avec différents capteurs et sources de données ont déjà été menés à bien. La réalisation de ce POC a pour but d’intégrer un maximum de données de natures différentes simultanément et ainsi ouvrir le champs des possibilités, afin de démontrer l’efficacité des outils de Data Analytics et la possibilité d’accompagnement de toute entreprise sur une voie de rupture technologique et d’évolution des solutions de gestion quel que soit son niveau de maturité dans la transition digitale. - IA du Potager
Le projet consiste à développer un algorithme qui permet de planifier et d’organiser une meilleure production et commercialisation des produits du maraîchage dans une région donnée. Il s’agit donc de développer un modèle qui permet de réconcilier l’offre et la demande en produits frais de maraîchage. - JOOlia
Le projet consiste à exploiter l’ensemble des données de consommation d’énergie (électricité et gaz) de bâtiments, rassemblées par les gestionnaires de réseau (ORES/Sibelga/RESA, …) pour, de manière automatique, émettre des recommandations visant à diminuer les consommations d’énergie et les émissions de CO2 associées. - Architecture IA4GIS. From GIS knowledge to IA high quality recognition
Le projet consiste à utiliser de l’IA dans le traitement d’images (aériennes et satellitaires) d’observation de la terre en basse, haute et très haute résolution en vue d’améliorer la classification du contenu et la détection d’objets. Son objectif est d’introduire l’IA et le Machine Learning dans le processus de traitement des données géospatiales afin de réduire le temps de traitement et d’interventions manuelles et ainsi augmenter la capacité de détection automatique de changements et d’anomalies au sein de grands jeux de données ou de séries temporelles. Dans ce PoC la détection des piscines sera utilisée comme test.
Retrouvez tous les détails des projets retenus sur www.digitalwallonia.be.
Categories:
R&D, innovation, numérique
