Le consortium, composé de Heverett Group, Nuclear Valley, Limos et Aquilla, est financé par le programme France Relance (Bpifrance) et le Crédit d’impôt Recherche (CIR). Ce dernier vise à concevoir toute l’infrastructure et la gouvernance nécessaire au partage des données brutes entre les différents acteurs français du nucléaire afin de mutualiser les efforts nécessaires à l’entrainement des algorithmes d’Intelligence Artificielle.
Pour faire face à l’épidémie Covid-19, le Gouvernement a mis en place un plan de relance afin de redresser rapidement et durablement l’économie française. Sur les 100 milliards d’euros annoncés, 470 millions sont investis dans le nucléaire avec, notamment, le déploiement de 200 millions d’euros à destination des fonds de soutien aux investissements. Parmi ces 200 millions d’euros d’investissement, le projet Data Lake for Nuclear (D4N) voit le jour. Ce projet d’innovation a pour but d’appliquer les techniques de l’IA au profit de la qualité et de la performance des réalisations nucléaires et est soutenu par EDF et le GIFEN.
A l’heure où la collecte des données devient de plus en plus généralisée, que ce soient des vidéos, télémétries, données brutes ou renseignées manuellement, elles sont bien souvent à usage unique pour un contrôle spécifique. L'ambition de ce projet est la mise en commun de ces données dormantes pour leur valorisation dans l’entrainement d’algorithmes. Exakis Nelite se mobilise pour la création de cette plateforme d’échange de données et d’entrainement des algorithmes dans le respect des exigences de sécurité et d’anonymisation associées au monde du nucléaire.
« Ce projet permet aux équipes d’Exakis Nelite de mettre en œuvre une architecture cloud mutualisée et sécurisée au service des besoins de digitalisation de la filière du nucléaire française » explique Didier Zeitoun, Président d’Exakis Nelite.
Azure servira également de socle technologique pour bénéficier des nombreuses spécificités de la plateforme dans les domaines de la Data, de l’Intelligence Artificielle, de la gouvernance et de la sécurité. Les verrous à lever porteront sur l’utilisation d’un chiffrement homomorphe pour les données, le cloisonnement et l’étanchéité des environnements d’intelligence artificielle ainsi que la conception d’un Data Lake capable d’adresser l’hétérogénéité des données.
Une fois déployé, ce projet sera un véritable accélérateur mais aussi un incubateur pour l’ensemble des projets de la filière.
Pour faire face à l’épidémie Covid-19, le Gouvernement a mis en place un plan de relance afin de redresser rapidement et durablement l’économie française. Sur les 100 milliards d’euros annoncés, 470 millions sont investis dans le nucléaire avec, notamment, le déploiement de 200 millions d’euros à destination des fonds de soutien aux investissements. Parmi ces 200 millions d’euros d’investissement, le projet Data Lake for Nuclear (D4N) voit le jour. Ce projet d’innovation a pour but d’appliquer les techniques de l’IA au profit de la qualité et de la performance des réalisations nucléaires et est soutenu par EDF et le GIFEN.
A l’heure où la collecte des données devient de plus en plus généralisée, que ce soient des vidéos, télémétries, données brutes ou renseignées manuellement, elles sont bien souvent à usage unique pour un contrôle spécifique. L'ambition de ce projet est la mise en commun de ces données dormantes pour leur valorisation dans l’entrainement d’algorithmes. Exakis Nelite se mobilise pour la création de cette plateforme d’échange de données et d’entrainement des algorithmes dans le respect des exigences de sécurité et d’anonymisation associées au monde du nucléaire.
« Ce projet permet aux équipes d’Exakis Nelite de mettre en œuvre une architecture cloud mutualisée et sécurisée au service des besoins de digitalisation de la filière du nucléaire française » explique Didier Zeitoun, Président d’Exakis Nelite.
Azure servira également de socle technologique pour bénéficier des nombreuses spécificités de la plateforme dans les domaines de la Data, de l’Intelligence Artificielle, de la gouvernance et de la sécurité. Les verrous à lever porteront sur l’utilisation d’un chiffrement homomorphe pour les données, le cloisonnement et l’étanchéité des environnements d’intelligence artificielle ainsi que la conception d’un Data Lake capable d’adresser l’hétérogénéité des données.
Une fois déployé, ce projet sera un véritable accélérateur mais aussi un incubateur pour l’ensemble des projets de la filière.
