Recherche : les astronomes ont aussi besoin d’intelligence artificielle !

Recherche : les astronomes ont aussi besoin d’intelligence artificielle !

Au mois de mars, les équipes du Laboratoire de Recherche et Développement de l’EPITA (LRDE), de l’Institut de Mécanique Céleste et de Calcul des éphémérides (IMCCE) de l’Observatoire de Paris et de l’équipe de recherche Physique et AstroPhysique (PAP) de l’IPSA déjà associée à l’IMCCE se réunissaient au campus parisien de l’école pour un séminaire commun. Cet événement marquait ainsi le début d’une toute nouvelle collaboration pour les chercheurs des deux entités, axée sur l’intelligence artificielle et le traitement d’image au profit de l’astrométrie. Pour revenir sur cette association inédite mêlant informatique et espace, l’EPITA a échangé avec Valéry Lainey, astronome à l’Observatoire de Paris et Guillaume Tochon, enseignant-chercheur au LRDE et co-responsable de la Majeure IMAGE.

 

Recherche : les astronomes ont aussi besoin d’intelligence artificielle !

Guillaume Tochon et Valéry Lainey

 

Quelles sont vos missions respectives ?

Valéry Lainey : Je suis astronome à l’Observatoire de Paris depuis une vingtaine d’années et travaille principalement sur la dynamique des satellites naturels de planètes comme typiquement ceux de Jupiter et Mars, avec un fort intérêt pour la physique de ces systèmes afin de mieux les comprendre. Mes recherches portent sur la formation de ces systèmes, leur évolution à long terme, leur structure interne, leurs propriétés physiques… Et j’ai aussi un intérêt pour les missions spatiales. En effet, l’Europe va envoyer une mission spatiale nommée JUICE en 2022 pour aller rendre visite au système de Jupiter. C’est une mission très ambitieuse qui fera, à coup sûr, rêver beaucoup de monde et aidera énormément à acquérir de nouvelles connaissances sur ce système. Et comme je suis très impliqué sur cette mission, je suis donc également très intéressé par tout ce qui est data, observation et imagerie. Mon travail à ce niveau comporte ainsi une partie dynamique – sur les équations de Newton pour faire simple – et une partie observationnelle – on a à disposition des images et on cherche à mesurer la position des objets qui nous intéressent avec la plus grande précision possible.

Guillaume Tochon : Pour ma part, je suis enseignant-chercheur au LRDE depuis un petit plus de quatre ans. Auparavant, j’ai effectué une thèse en imagerie satellitaire à Grenoble et j’évolue donc dans le domaine du traitement d’image depuis une dizaine d’années. Jusqu’à présent, j’ai surtout travaillé sur des images de la Terre – avec les capteurs qui pointaient donc « vers le bas » –, mais j’ai toujours voulu pouvoir travailler sur des images « du haut », de l’espace… Et finalement, l’été dernier, avec Élodie Puybareau, une collègue du LRDE et un collègue de Valéry, nous avons encadré le stage d’une étudiante de l’EPITA sur un sujet dont le but était de détecter et classifier des images de météores prises depuis le sol. C’est comme ça que j’ai mis un premier pied dans les applications en lien avec l’astronomie et que, de fil en aiguille, nous avons imaginé augmenter les contacts avec les équipes de l’Observatoire de Paris.

 

Ces contacts se sont matérialisés par l’organisation d’un premier séminaire. Quel était le but de cet événement ?

Guillaume : Que l’on puisse déjà tous se rencontrer officiellement pour présenter nos thématiques de travail respectives et discuter des interactions possibles entre l’Observatoire de Paris, dont des chercheurs de l’équipe PAP de l’IPSA, et le LRDE. Du côté de l’Observatoire, il y a beaucoup de données à traiter, avec une vraie problématique en traitement d’image et en intelligence artificielle, tandis que du côté du LRDE, il y a un réel intérêt à travailler sur des données concrètes qui, en plus, font rêver. Il était donc important de pouvoir se voir et échanger afin d’imaginer ensemble de futures collaborations.

Valéry : Pour la petite histoire, étant également à la tête d’une équipe qui s’appelle Pégase au sein du laboratoire de l’Observatoire de Paris, mes premiers échanges avec Guillaume concernaient un objectif bien plus modeste autour de l’intelligence artificelle. En effet, comme pour toutes les nouvelles tendances technologiques « à la mode », nous voulions nous y intéresser en tant que chercheurs pour ne pas prendre le risque d’être dans quelques années « has been » et également parce que cela nous semblait porteur pour nos travaux. Nous pensions alors pouvoir simplement suivre un séminaire de présentation sur l’intelligence artificielle animé par le LRDE, pour que notre équipe soit à la page sur cette question. Mais voilà, en discutant sur les modalités de ce séminaire, Guillaume et moi avons très rapidement vu qu’il y avait beaucoup d’autres choses possibles à faire d’un côté comme de l’autre. Nous étions tous emballés et, finalement, c’est comme ça que l’idée de ce premier séminaire de rencontres a vu le jour. Sans grande surprise, cette réunion a démontré que l’on pouvait amorcer plusieurs travaux de recherche enthousiasmants en commun !

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Cela prouve que les technologies peuvent rassembler des profils différents sur des sujets très divers, non ?

Guillaume : Effectivement. Quand on fait de l’intelligence artificielle, ce qu’il faut, c’est d’abord de la donnée et peu importe finalement l’application qui va derrière. Pour autant, que ce soit au LRDE ou à l’Observatoire de Paris, même si nous n’appartenons pas aux mêmes communautés, nous parlons un même langage en tant que chercheurs et partageons cette même envie de publier, d’apporter une petite pierre à l’édifice de notre domaine. Et là, nous avons en plus la possibilité de faire des choses à l’intersection de deux communautés : c’est forcément intéressant ! On apporte nos connaissances et, en retour, on en reçoit de nouvelles. C’est un échange gagnant-gagnant.

 

Parlons de ces données utiles à l’Observatoire de Paris : à quoi ressemblent-elles et que va permettre l’intelligence artificielle ?

Valéry : Il y a deux types de données. Les premières portent sur les images de l’espace – il faut s’imaginer des images en noir et blanc, avec des points blancs qui brillent représentant des objets célestes. Ce qui nous intéresse ici, c’est de mesurer les « positions pixel » de ces objets sur l’image. Dit comme ça, cela a l’air simple, sauf que ces objets sont difficiles à percevoir. En effet, si vous avez un objet blanc sur un fond noir, il est facile de le repérer, mais ce n’est pas la même histoire quand vous avez un objet gris sur un fond un tout petit peu moins gris – et c’est d’autant plus important que cela peut amener énormément d’informations ! Les autres données concernent une autre activité : la photométrie. Cela consiste à observer comment varie l’intensité provenant d’une source lumineuse dans le temps. Dans ce cas-là, on se retrouve face à une courbe à une dimension, soit la chute en flux au cours du temps.

Guillaume : Les apports de l’intelligence artificielle pourront s’amorcer sur deux aspects. Le premier, c’est le traitement d’image. Il se trouve qu’au LRDE, nous sommes experts dans un domaine du traitement d’image qu’est la morphologie mathématique : il s’agit d’un ensemble de techniques de filtrage et d’analyse d’images très robustes se prêtant justement très bien aux images en niveaux de gris comme celles exploitées par l’équipe de Valéry. Le second aspect porte sur le volume conséquent de données à traiter : c’est ce qui fait l’intérêt même de l’intelligence artificielle, c’est-à-dire cette capacité à apprendre un bon comportement à un modèle, qui pourra ensuite le répliquer pour facilement automatiser le traitement de gros volumes de données.

 

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Pour parvenir à faire apprendre ce bon comportement, le LRDE doit donc bien comprendre les besoins, les attentes et le métier des astronomes de l’Observatoire de Paris, non ? Cela nécessite un vrai travail d’équipe !

Guillaume : Tout à fait. Il va y avoir un comportement « de sortie » dicté par l’utilisation finale et nous, nous devrons traduire ce comportement en règles données au modèle. De ce fait, nous avons besoin de parfaitement comprendre quelle est la sortie pour le calibrer.

Valéry : De ce point de vue, on apporte justement notre expertise car, ces données, on les connaît évidemment très, très bien. Et typiquement, je crois que Guillaume et les chercheurs du LRDE apprécient d’avoir en face d’eux des personnes qui connaissent bien leurs données, savent ce qu’ils cherchent et peuvent cibler les failles de l’algorithme. En gros, on a déjà les bonnes informations au départ et l’on connaît la direction vers laquelle on souhaite se diriger ainsi que nos faiblesses : ce sont les bons ingrédients pour mener une collaboration optimale autour de l’intelligence artificielle !

 

Avez-vous déjà fixé des objectifs autour des modalités de cette collaboration ?

Guillaume : Nos interactions pourront se faire à plusieurs niveaux. D’un côté, avec des collaborations uniquement entre chercheurs, et de l’autre, des collaborations plus liées à l’encadrement commun d’étudiants ou de stagiaires, voire de thésards à long terme.

 

Pourra-t-on imaginer d’autres implications d’étudiants de l’EPITA comme avec l’organisation de hackathons ?

Guillaume : Cela fait partie des possibilités même si rien n’est encore établi. Nous avons toutefois déjà pu discuter ensemble sur la mise en place éventuelle d’un PFEE (un projet de fin d’études généralement en lien avec une entreprise) dès cette année, centré sur des applications utiles à l’équipe de Valéry et à l’Observatoire de Paris !

 

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Les équipes des deux laboratoires lors du séminaire

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