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# System prepended metadata

title: Reseau IA et edge Computing - Projet région

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# Reseau IA et edge Computing - Projet région

**Présent.e.s:** Sara Bouchenak <sara.bouchenak@insa-lyon.fr>, Gilles Sicard Gilles.SICARD@cea.fr, Emmanuel Bergeret <emmanuel.bergeret@uca.fr>, Antoine Dupret antoine.dupret@cea.fr, François Berry francois.berry@uca.fr

# Mots clefs : IA distribuée frugale pour réseau de capteurs d'images  /autonomes en energie

# Titre: Intelligence distribuée sur réseaux de capteurs d'images autonomes en énergie.  
(Suggestions de Sara) : 
- **IA distribuée frugale sur réseaux de capteurs d'images**
Ou
- **IA distribuée sur réseaux de capteurs d'images autonomes en énergie**

## Clermont
### Compétences: 
- Architecture matérielle et logicielle pour la vision et l'AI embarquée
- Intégration niveau Si
- Noeuds capteurs autonomes ( Lora, sigfox)
- Thèses en cours ou à venir: Deep learning sur réseau de caméra distribuée (09/21), Arch hétérogène pour le DL, cameras autonomes pour surveillance environement, Réseau de neuronnes pour detecteur de particules / évaluation du noeud 28nm, IA embarquée pour la E-santé
- Projets: H2020 (IA sur hétérogène), Projet région avec CEA
- Pas compétent en : conception de capteur, 
- Industriels potentiels: Smarty, Michelin, Limagrain
- Domaines industriels: 
 


## Lyon
### Compétences :
- Thématiques "IA et edge computing" - aspects frugalité/edge AI/système distribué : Deep learning décentralisé / fédéré, traitement d'image décentralisé, GAN décentralisé
- Domaines d'applications : IoT, transports, santé, assistants numériques, reconnaissance faciale, etc.
- Equipes impliquées - thème "IA et edge computing" : LIRIS-IMAGINE, LIRIS-DRIM, LIRIS-SMA, LabHC-DI, CITI-PRIVATICS, CREATIS-MYRIAD
    - Autres équipes sur thème edge computing / IoT en général : laboratoire CITI, LIP-AVALON
    - Autres équipes sur thème frugalité / green computing en général : LIP-AVALON
    - Autres équipes sur thème IA responsable et éthique en général : LIRIS-SMA, LIRIS-DM2L, LIRIS-Imagine, LabHC-DI
    - Autres équipes sur thème imagerie non conventionnelle en général : CREATIS-MYRIAD, CREATIS-TOMORADIO, LIRIS-Imagine, LIRIS-Origami, LIRIS-SAARA, LabHC-Images
- Projets en cours : PMR (ANR), CASCADE (FIL), SIBIL-Lab (ANR LabCom avec entreprise lyonnaise ALG OFA), 2 ANR en cours de soumission (en phase 2)
- Chaires industrielles : Chaire IoT SPIE (http://www.citi-lab.fr/chairs/iot-chair/), Chaire Renault Labex IMU - Data et Services pour une Ville Durable (https://imu.universite-lyon.fr/recherche/partenariat/chaire-dataservices-pour-une-ville-durable/)
- Starting ERC à soumettre
- Thèses en cours : 5 thèses sur FL / decentralized edge AI 
- Sélection de publications : 
    - *Georgios Damaskinos, Rachid Guerraoui, Anne-Marie Kermarrec, Vlad Nitu, Rhicheek Patra, François Taïani: FLeet: Online Federated Learning via Staleness Awareness and Performance Prediction. ACM Middleware 2020 (best paper award).*
    - *Jiyue Huang, Rania Talbi, Zilong Zhao, Sara Bouchenak, Lydia Y. Chen, Stefanie Roos. An Exploratory Analysis on Users' Contributions in Federated Learning. TPS-ISA 2020.*
    - *Anthony Berthelier, Thierry Chateau, Stefan Duffner, Christophe Garcia & Christophe Blanc (2020). « Deep Model Compression and Architecture Optimization for Embedded Systems: A Survey ». Journal of Signal Processing Systems*
    - *Yuxin Ren, Vlad Nitu, Guyue Liu, Gabriel Parmer, Timothy Wood, Alain Tchana, Riley Kennedy. "Efficient, Dynamic Multi-tenant Edge Computation in EdgeOS". Usenix ATC 2020.*
    - *Zhao, Zilong; Birke, Robert; Han, Rui; Robu, Bogdan; Bouchenak, Sara; Ben Mokhtar, Sonia; Chen, Lydia. Enhancing Robustness of On-line Learning Models on Highly Noisy Data. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing. 2021.*
    - *Antoine Boutet , Carole Frindel , Sébastien Gambs, Théo Jourdan , Claude Rosin Ngueveu. DYSAN: Dynamically sanitizing motion sensor data against sensitive inferences through adversarial networks. arXiv preprint arXiv:2003.10325. 2020. *


## Grenoble
CEA Leti : composants et systèmes intégrés
Labo L3i : conception d'imageurs intelligents (visible, X, IR) et µécrans
    - Traitements très proche capteur (à côté ou dessous via Techno 3D)
    - Contraintes matérielles extrèmement forte (surface, conso, latence)
    - Multi dimensionalités, multi modalité
    - Actuellement 3 thèses autour du EdgeAI (dans le visible)
GIPSA Labs : Nathalie Guyader (Perception), Nicolas Marchand/Bogdan Robu (apprentissge distribué)
Industrie : Imaging Valley : ST, Lynred, Trixel, E2v, Pixalys pour la conception de circuit pour l'imagerie
End-user : Orioma, Schneider, ...




# Proposition

IA 
