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Portail de la Recherche et des Technologies en Wallonie :

DEEPSPORT

Apprentissage pour l'automatisation de l'analyse et de la production de vidéos sportives


La combinaison de progrès technologiques (architectures GPU dédiées) et algorithmiques (apprentissage profond ou deep learning) récents ont permis l'émergence de l'intelligence artificielle dans de nombreux secteurs (reconnaissance vocale, vision par ordinateur, bioinformatique), avec des applications phares tels que la Google car ou AlphaGo.

En bref, l'apprentissage profond s'appuie sur des architectures multi-couches et non-linéaires pour apprendre des représentations qui font sens au niveau applicatif. Ce changement de paradigme par rapport à la définition artisanale' de caractéristiques (features en anglais) a particulièrement affecté le domaine de la vision par ordinateur au cours des dernières années, avec des progrès marquant en classification et interprétation d'images.

De nombreuses questions restent cependant ouvertes à propos de l'exploitation de l'apprentissage profond au sein de systèmes intelligents et autonomes. Elles concernent l'intégration du deep learning au sein de machines capables d'inférence et de raisonnement, mais aussi la définition d'architectures robustes (la décision ne change pas avec un changement mineur de l'entrée) et capables d'apprendre à apprendre, càd d'induire des comportements très différents sur base de quelques exemples représentatifs (one shot learning) ou de l'intervention d'utilisateurs finaux (reinforcement learning).

DeepSport abordera ces questions scientifiques dans le contexte de l'interprétation de flux audiovisuels d'événements sportifs, en vue de leur édition pour une retransmission live ou semi-live. Ce contexte applicatif se justifie par la richesse du tissu industriel wallon en matière d'infrastructures de captation et de diffusion, garantissant à la fois un accès aisé à de très grands volume de données indispensables à la mise en œuvre de l'apprentissage, mais aussi une adéquation précise entre les méthodes et algorithmes développés et les marchés visés par les produits dérivés des méthodes DeepSport.


Budget :

Budget total  :2.515.836,00 euros


Promoteur :

  • Dénomination de l'institution : ULg
  • Dénomination de l'unité : Unité de recherches Montefiore
  • Responsables : Louis Wehenkel, Professeur - Marc Van Droogenbroeck, Professeur
  • E-mail : L.Wehenkel@ulg.ac.be - M.VanDroogenbroeck@ulg.ac.be
  • Site web : www.montefiore.ulg.ac.be

Partenaires de recherche:

  • Dénomination de l'institution : UCL
  • Dénomination de l'unité : UCL / Institut ICTEAM / ELEN / ISPGroup
  • Responsable : Christophe De Vleeschouwer, Maître de recherche F.N.R.S. / Prof.
  • Site web : http://sites.uclouvain.be/ispgroup/

  • Dénomination de l'institution : UMONS
  • Dénomination de l'unité : UMONS/NUMEDIART
  • Responsable : Thierry Dutoit, Professeur ordinaire
  • Site web : http://www.numediart.org

  • Dénomination de l'institution : UCL
  • Dénomination de l'unité : Faculté des Sciences de la Motricité - Unité EXR6
  • Responsable : Thierry Marique, Chargé de cours
  • Site web : https://www.uclouvain.be/fsm.html

Pour plus d'informations

Personne de contact

Dr. Grégory FONDER

Fonction : Attaché qualifié - Spécialiste en Recherche et Innovation
Compétences : Docteur en Sciences

Tél. : +32 81 33 44 16
Mail : walinnov.dgo6@spw.wallonie.be

Institut : Service public de Wallonie - Direction générale opérationnelle de l'Economie, de l'Emploi & de la Recherche (DGO6)

Département : Programmes de Recherche

Direction : Programmes régionaux

Dernière mise à jour : 2017/01/09