Notre société évolue vers un point où les objets et les personnes seront presque en permanence connectés. Ce scénario, appelé l’internet des objets (Internet of things – IoT), est le résultat de la convergence de l’évolution et de l’intégration des technologies de communication, de l’informatique, de détection et de la nouvelle vague de technologies d’intelligence artificielle (IA). En outre, les progrès de la nanoélectronique peuvent potentiellement permettre la création d’une nouvelle génération de nœuds de capteurs autonomes exécutant des algorithmes d’IA complexes à bord, également appelés systèmes informatiques d’IA en périphérie. Ce nouveau concept d’IoT (ou IoT 2.0) peut permettre de surveiller et de réagir discrètement dans notre vie quotidienne pour tous les types de domaines d’application, tels que les soins de santé personnalisés ou l’industrie 4.0.

Les activités de l’IEM dans ce domaine couvrent le développement d’architectures et de paradigmes de conception de l’IA de pointe utilisant les derniers dispositifs intelligents et autonomes, y compris les technologies nanoélectroniques, ainsi que les contraintes liées à l’interprétabilité des résultats de l’IA au profit de la société dans le cadre de l’IoT 2.0.

Les sujets examinés sont les flux de cartographie des logiciels embarqués, les méthodologies de gestion de l’énergie, la communication à faible consommation, y compris l’électromagnétisme et l’ingénierie des ondes pour les dispositifs IoT et l’interaction machine-machine, ainsi que l’optique et les architectures d’intelligence artificielle de pointe pour l’infrastructure IoT.

En s’appuyant sur ces technologies fondamentales, ce domaine est stratégiquement positionné pour couvrir les besoins de connectivité, d’efficacité énergétique et de fonctionnement autonome des systèmes IoT afin d’améliorer les processus et de permettre de nouveaux services dans les industries établies, en créant des villes intelligentes, des entreprises d’e-santé ou l’industrie 4.0.

Principaux thèmes de recherche

• Systèmes de télécommunications : traitement du signal fiable et efficace sur le plan énergétique, conception VLSI et méthodes d’optimisation pour les communications sans fil et par câble.
• Systèmes embarqués à très faible consommation : architectures informatiques embarquées pour une efficacité énergétique maximale, modélisation thermique et gestion des circuits intégrés planaires et 3D, optimisations de la hiérarchie de la mémoire et technologies de mémoire alternatives, techniques de cartographie logicielle.
• Nœuds IoT/Edge AI : y compris la conception des architectures de systèmes informatiques pour les nœuds de capteurs intelligents, incluant le traitement local des données, les algorithmes edge AI/ML et les technologies de support (détection, calcul, communication sans fil, gestion de l’énergie et stockage de l’énergie).
• Faible consommation : calcul approximatif, réseaux de capteurs portables et sans fil, gestion adaptative de la consommation, conception de circuits intégrés à faible consommation et capteurs à très faible consommation basés sur les nanotechnologies.
• Méthodes et outils de co-conception : analyse et simulation des systèmes IoT et edge AI, méthodologies d’intégration de systèmes planaires et 3D, exploration de la conception de systèmes basée sur l’apprentissage automatique en mettant l’accent sur les aspects de faible consommation et d’interprétabilité, conception et gestion d’une hiérarchie de mémoire spécifique à l’application.
• Architectures informatiques : edge AI computing (y compris in-memory et in-sensor computing) et système multiprocesseur sur puce (MPSoC), architectures intelligentes et fog computing, cloud et manycore computing, systèmes cyber-physiques, machine learning et accélérateurs spécifiques aux applications (en particulier pour le domaine ML/Deep Learning), interface avec les architectures d’informatique quantique.
• Systèmes portables : traitement des signaux biomédicaux, surveillance du sport et analyse du bien-être, instrumentation, capteurs inertiels et de mouvement, fusion de capteurs et approches d’acquisition de données basées sur des événements à faible consommation d’énergie, biomécanique.
• Photonique et ingénierie des ondes : Fibres optiques, communication par ondes lumineuses, traitement et stockage des signaux optiques, optique non linéaire, acoustique, métamatériaux.