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Thomas Schiex reçoit le EurAI Fellows, pour ses travaux exceptionnels au service de l’Intelligence Artificielle.

Thomas Schiex, directeur de recherche à l’Inra de Toulouse, mène des travaux sur le front de la recherche en intelligence artificielle (IA) et en bioinformatique. Ses objectifs : améliorer les capacités de l’IA à résoudre des problèmes difficiles, en particulier en bioinformatique et mettre à la disposition de la communauté scientifique française et internationale l’ensemble des résultats produits par son équipe et ses collaborateurs. C’est à ce titre qu’il a reçu le EurAI Fellows, prix remis par l’European Association for Artificial Intelligence.

Thomas Schiex. © Inra
Mis à jour le 14/10/2016
Publié le 26/09/2016

« Les algorithmes originaux produits par mon équipe sont capables de résoudre de plus en plus efficacement des problèmes toujours plus complexes, dans des domaines très variés (bioinformatique, apprentissage automatique, gestion de ressources dans l’espace et le temps, analyse d’image…). »

Directeur de Recherche au sein de l’unité Mathématiques et Informatique Appliquées de Toulouse, expert en intelligence artificielle, Thomas Schiex s’intéresse à la résolution automatique de problèmes difficiles en s’appuyant sur les « réseaux de contraintes », des outils mathématiques permettant de modéliser et de résoudre de nombreux problèmes du style « casse-tête », en vraie grandeur.

L’ « intelligence artificielle » est perçue comme un mythe, de la science fiction ou une véritable révolution. Pouvez-vous nous dire pourquoi et comment ce domaine a évolué depuis le début de votre carrière ?

Thomas Schiex : Quand j’ai débuté ma carrière, la victoire d’un ordinateur sur un joueur d’échecs était considérée comme un Graal, une des cibles identifiées par les pionniers, John Mc Carthy puis J.A. Robinson. L’IA était perçue très positivement. Puis, elle a promis beaucoup et ses réponses n’ont pas toujours été à la hauteur. Nous avons donc traversé un hiver rigoureux. Le développement d’algorithmes plus puissants, de l’apprentissage automatique, la croissance des moyens de calculs et l’accès à de grandes quantités de données ont changé la donne. La bibliothèque des algorithmes de l’IA s'élargit, s’affirme : jeu d’échecs, jeu de Go, conduite de véhicules routiers autonomes. L’automatisation de plus en plus de tâches devient possible. Cela pourrait rendre le travail plus rare (ou nous libérer du travail, si notre organisation sociale évolue). Les questions socio-politiques que cela soulève me semblent peu discutées par nos hommes politiques. Le livre d’E. Brynjolfsson & A. McAffee, « The second Machine Age » est très intéressant sur ce sujet.

Quels sont les domaines d’application de vos travaux ?

Thomas Schiex : Nos travaux dans l’équipe sont assez « fondamentaux » pour s’appliquer dans beaucoup de domaines. Notre outil « toulbar2 » est d’ailleurs mobilisé par d’autres sur des domaines que nous méconnaissons complètement. Ce positionnement peut surprendre pour une équipe INRA, finalisée. Notre engagement est d’aller plus loin et de mobiliser ces outils sur des problèmes issus de la biologie et de l’agronomie. Nous avons ainsi produit des outils d’analyse de données génétiques massives ou contribué au décryptage de génomes de plantes et de bactéries. Nous nous intéressons aujourd'hui à la conception assistée de vergers-maraîchers, en lien avec le développement durable. En biologie synthétique, nous tentons également d’accélérer la conception de nouvelles protéines.

Sortir de son domaine d’hyper-spécialisation, interagir avec des chercheurs issus d’autres disciplines est très enrichissant. Cela nous ramène à une époque où les scientifiques étaient des touche-à-tout. Pour cela, l’Inra est un endroit idéal pour une personne bien formée dans les sciences du numérique.

L’armée, Facebook, Toyota, la médecine, …, tout le monde mise sur l’IA. Selon vous, que peut apporter l’intelligence artificielle à l’agronomie ? Et quelles sont les forces de l’Inra dans ce domaine ?

Thomas Schiex : La loi d’Amara affirme qu’en général, on surestime les effets d’une technologie sur le court terme et qu’on les sous-estime sur le long terme. Je ne pense pas que nous allons, même à moyen terme, vers une super IA qui supplantera l’Homme. Je crois par contre qu’IA, automatique, robotique, statistiques vont permettre d’automatiser de nombreuses tâches, dans le monde réel (et non sur un échiquier ou un goban) dans l’industrie, les services et l’agriculture. Des engins agricoles vont devenir autonomes. Cela va faciliter le développement de l’agriculture de précision, libérer le cultivateur d’une partie de son travail. Il va aussi devenir de plus en plus aisé de confronter des données issues de l’agronomie, de la biologie ou de faire des “pilotes automatiques” pour micro-organismes.

A l’Inra, des départements comme MIA ou CEPIA, hébergent des chercheurs en IA, en automatique et en statistiques. Mais la concentration dans ces disciplines du numérique reste faible. Elle n’est pas, à mon avis, à la hauteur des enjeux accrus du numérique dans tous les domaines scientifiques. Les collaborations directes avec des instituts comme l’INRIA ou les universités peuvent combler ce manque. L’environnement de travail de l’Inra, en proximité avec les problèmes finaux, est assez idéal pour développer des travaux aboutis, allant de la théorie à la mise en œuvre finale.

Mini-CV

  • Né le 24 mars 1965 à Auch
  • Marié, père de 2 enfants
  • 1986 : Ingénieur de l’école centrale des arts et manufactures de Paris
  • 1987 : D.E.A. en Intelligence Artificielle, université Paul Sabatier, Toulouse
  • 1991 : Thèse « Conception et implémentation d'un dialecte paresseux de Lisp: HELP",Université Paul Sabatier, Toulouse
  • 1991 : Ingénieur dans la société de services Cap-Cesa.
  • 1991-1994, Ingénieur de recherche à l’Office National d'Études et de Recherches Aérospatiales (ONERA)
  • 1994 à aujourd’hui : Directeur de Recherche à l’Inra, unité Mathématiques et Informatique Appliquées, Toulouse.

Le logiciel Open Source Toulbar 2 : un outil qui brise les casse-tête.

L’objectif de l’IA est de permettre à un ordinateur de (mieux) résoudre les problèmes traités par les humains. La spécialité de toulbar2 est de résoudre des casse-tête où il faut agencer au mieux un ensemble d’objets qui sont interdépendants : organiser des activités dans le temps et l’espace (cultures, vendanges, emploi du temps), segmenter une image en régions spécifiques… Capable de prouver que sa solution est la meilleure possible, les capacités de toulbar2 peuvent largement dépasser celles d’outils classiques.

Toulbar2 est maintenant un outil “Open Source” sophistiqué, dont l’utilisation croît suite à ses victoires dans des compétitions internationales. Dans l’équipe, Simon de Givry orchestre son développement en profitant des collaborations d’équipes françaises et étrangères car tout le monde peut récupérer, modifier et redistribuer son code.  Les idées circulent plus vite, d’autres les améliorent, c’est extrêmement vertueux.

Le EurAI Fellows, de l’European Association for Artificial Intelligence

Le programme EurAI Fellows a été lancé en 1999 pour distinguer les personnes qui apportent une contribution soutenue et significative dans le domaine de l'intelligence artificielle (AI ) en Europe, qu’il s’agisse de progrès théoriques décisifs en IA ou de réalisations exceptionnelles dans la technologie ou les applications de l’IA. L’EurAI fellow n’est attribué qu’à une petite fraction des membres de sociétés inscrites à l’EurAI (pour un maximum de 3%).