L'initiative TRAIL (Trusted AI Labs) en 2020 en présence du Ministre-Président du Gouvernement wallon, avec le soutien de la stratégie Digital Wallonia. Le TRAIL rassemble les cinq universités francophones (UCLouvain, UMONS, ULB, ULiège et UNamur), les quatre centres de recherche agréés actifs en IA (Cenaero, CETIC, Multitel et Sirris) ainsi que l’Agence du Numérique et AI4Belgium. Le but de cette initiative est de mutualiser les recherches en intelligence artificielle en Fédération Wallonie-Bruxelles. Dans ce contexte, le projet ARIAC (Applications et Recherche pour une Intelligence Artificielle de Confiance) a été lancé pour une durée de 6 ans pour travailler sur les axes IA suivants.

• Interaction humain-IA
• Mécanismes de confiance pour l’IA
• Intégration modèles-IA
• Implémentations optimisées de l’IA
• TRAIL Factory.
  

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Cette mission s’intègre dans le cadre de la volonté d’Infrabel de sécuriser au mieux les chantiers afin de préserver les ouvriers qui travaillent dans des environnements dangereux. La recherche vise à utiliser les nouvelles technologies et l’intelligence artificielle pour assurer une surveillance soutenue et efficace des zones potentiellement dangereuses, tâche difficile réaliser efficacement par des humains.

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Projet de recherche financé par le pôle « SkyWin » (2022-2026) de la RW dont l’objectif est de doter les moyens de production en industrie 4.0 d’une « intelligence » permettant de détecter anticipativement les anomalies du cycle de production, et ce, de manière à encore gagner sur le taux de conformité des pièces produites. Il s’agit ici de développer des outils informatiques d’ «Intelligence Assistée par Ordinateur » ou IAO qui couvre le périmètre de la gestion des équipements (presses, injecteurs, moules) bénéficiant d’un traitement des relevés de mesures effectués tout au long du processus de fabrication et de contrôle.

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CLEO represents a First Spin-Off project that was launched in 2014 and founded by the “Walloon Region RW” for a duration of three years. In 2022, the project was founded with CXO funds for the clinical validation of the developed product.

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Ce projet vise à développer un modèle de prédiction clinique pour identifier les patients à risque post-opératoire en chirurgie bariatrique. L'objectif est de créer une interface destinée aux chirurgiens et aux médecins généralistes, alimentée par un modèle d'intelligence artificielle. Ce modèle sera entraîné sur les données provenant des réponses des patients aux questions posées dans le cadre de leur suivi post-opératoire.

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L’objectif du projet est de créer un robot équipe de modèles IA capables de faire de la transplantation capillaire, réduisant ainsi le temps de surveillance nécessaire de la part du médecin ou de l'infirmière. Le robot serait équipé de caméras 2D/3D et modèles IA pour identifier les zones de cheveux à prélever et zone de transplantation.

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L'objectif de ce projet est de pouvoir conseiller au mieux les entreprises qui voudraient faire du Machine Learning embarqué une réalité chez eux, et ce sur l’ensemble de la chaine de création de valeur. Dès le premier jour où le problème est posé et qu’il faut sélectionner la solution qui remplira au mieux le cahier des charges, notre objectif est d’apporter du soutien directement. Nous voulons permettre aux PMEs de trouver cette solution, et au bon prix. L’objectif suivant est de faciliter la réalisation concrète de cette solution. On souhaite offrir le meilleur chemin vers le Machine Learning embarqué à travers du monitoring, de la dissémination, etc. L’objectif global est d’accélérer la mise en place de ces outils modernes dans les PME.

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The project ambition is to develop a novel composite structure concept with an embedded damage detection system and associated eXplainable Artificial Intelligence (AI and XAI) software. The research will focus on protective elements with the following main characteristics: higher energy absorption level vs. weight compared to the state of the art, embedded novel thin metallic sensors and associated signal and data treatment system, closed mold technology for net shape composite.

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L’objectif du projet est de créer un robot équipe de modèles IA capables de faire de la transplantation capillaire, réduisant ainsi le temps de surveillance nécessaire de la part du médecin ou de l'infirmière. Le robot serait équipé de caméras 2D/3D et modèles IA pour identifier les zones de cheveux à prélever et zone de transplantation.

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