Croquons le numérique !

Croquons le Numérique est une série de vidéos dessinées produites par le Service Médiation scientifique d’Inria et 3 Petits Points pour expliquer simplement des projets qui font avancer la recherche en sciences du numérique. Chaque épisode met en images un sujet différent avec des illustrations claires et une vulgarisation accessible. Un projet rendu possible grâce à l’ANR (ANR MediaNum).

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Comment être sûr qu’un signal sans fil arrive au bon endroit, au bon moment, avec la bonne intensité ?
Pour un appel vidéo, un robot d’usine qui bouge son bras ou un drone qui doit réagir en une fraction de seconde, la moindre erreur peut tout dérégler.
Aujourd’hui, la plupart des signaux sont envoyés dans toutes les directions en même temps. Et ça marche ! Mais… !
Mais c’est très inefficace : beaucoup d’énergie est perdue, et la précision laisse parfois à désirer.
Le projet hashtagDet4all, commencé au Centre Inria d’Université Côte d’Azur par Damien Saucez, a exploré une approche différente.
L’idée est simple à imaginer : Repérer dans quelle direction se situe le récepteur, envoyer le signal seulement là où il faut et ajuster sa puissance selon la distance. Il reste à orchestrer l’arrivée de plusieurs signaux pour qu’ils ne se marchent jamais dessus
Prenons l’exemple d’une usine remplie de robots qui doivent se coordonner au millimètre près. Si un robot reçoit une instruction trop tard, trop tôt ou trop affaiblie, toute la chaîne peut se bloquer.
Avec des signaux mieux dirigés et correctement synchronisés, les gestes sont plus sûrs, plus propres, plus fiables.
Avec les dessins de Nadja Zendejas (insta : hola.nazelo)

▶️Vidéo à découvrir ici : https://lnkd.in/e4nT7mM4

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Prendre une décision publique, organiser un hôpital ou gérer une exploitation agricole repose sur des données issues de sources, formats et contextes totalement différents.
Et le résultat est qu’elles ne dialoguent pas, donc il est difficile de les exploiter correctement.
Le projet hashtagCQFD, mené par Federico Ulliana à Montpellier au Centre Inria d’Université Côte d’Azur s’attaque à ce problème fondamental.
Imaginez plusieurs îles où chacune possède sa propre langue.
Pour qu’elles puissent enfin communiquer, CQFD construit une grammaire commune.
Il faudra définir un hashtagvocabulaire partagé pour nommer clairement les choses, unifier des données dispersées, puis les croiser afin d’obtenir des informations utiles
Par exemple, en hashtagagriculture, un viticulteur peut chercher quelles plantes associer à sa vigne pour enrichir le sol en azote.
En croisant des données sur les sols, le climat, les espèces végétales et la botanique locale, il déduit des réponses fiables.
Cette approche ouvre la voie à des usages variés : anticiper des inondations, comprendre l’impact des polluants, optimiser la conservation des aliments…
Bref, transformer un puzzle de données en une connaissance claire et exploitable.
Avec les dessins de David Loiseau

▶️Vidéo à découvrir ici : https://lnkd.in/e2zuFdbj

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Dans cette animation, on suit un petit quartier équipé de technologie solaire : certaines maisons envoient des données nettes sur leur batterie, d’autres renvoient des valeurs bruitées ou décalées.
Si le réseau se fiait à ces infos telles quelles, il pourrait envoyer l’électricité au mauvais endroit.
REFINO recroise, corrige et synchronise tout ça pour que l’énergie arrive là où elle est réellement utile.
Ce principe vaut pour la plupart des systèmes numériques :
– une station météo qui envoie des mesures bancales
– un réseau de recharge qui ne sait pas quelles bornes sont vraiment libres
– ou une appli de taxi qui dit qu’il arrive dans 3 min, puis dans 7, finalement dans 12, mais peut-être dans 5 …
Bref : quand les données sont mauvaises, la décision l’est aussi.
Avec les dessins de Jérémie Camus

▶️Vidéo à découvrir ici : https://lnkd.in/eW-gG5St

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Un logiciel peut adopter un très grand nombre de comportements possibles.
Comme un système de routes, certaines mènent à destination en toute sécurité, d’autres peuvent conduire à des situations dangereuses.
Il est pourtant impossible de toutes les explorer une par une.
C’est une limite bien connue en informatique : ?? ?? ???? ??? ???? ??́?????? ???????????????.
Le projet VeriAMOS s’appuie sur des méthodes ?’??????? ???????? pour dépasser cette difficulté.
Plutôt que d’exécuter chaque scénario possible, les chercheurs analysent la structure des logiciels à l’aide de modèles abstraits, afin de repérer les zones à risque.
L’objectif est de renforcer la fiabilité de logiciels utilisés dans des contextes sensibles, notamment les systèmes embarqués, où les erreurs peuvent avoir des conséquences concrètes.
Ces méthodes sont déjà appliquées à des logiciels bien réels, comme FreeRTOS, utilisé dans de nombreux dispositifs électroniques.
Illustrations : Sylvie Forêt.