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MSR Inria Joint Lab

9/04/2014

Inria et Microsoft prolongent leur collaboration

Jean-Philippe Courtois, Président de Microsoft international et Michel Cosnard, Président Directeur Général d’Inria annoncent aujourd’hui le renouvellement pour les quatre prochaines années de leur partenariat autour du Centre de Recherche Commun Inria-Microsoft Research.

Ce nouveau cycle, qui réaffirme l’envergure de ce centre de recherche public/privé de rang mondial et l’engagement commun de Microsoft Research et Inria en matière de recherche fondamentale et d’innovation, permettra aux chercheurs installés au cœur de la future université Paris-Saclay de poursuivre leurs travaux. Ils vont ainsi, au sein de ce pôle d’excellence scientifique, ouvrir leurs champs de recherche aux nouveaux enjeux du numérique : le Big Data et ses applications telles que le traitement d’images et de vidéo, en particulier dans le domaine biologique et médical, les flux d’information dans les réseaux sociaux, ou la préservation de la confidentialité des données sur le web et dans un monde de l’Internet des objets.

Après 7 ans de collaboration fructueuse, un impact scientifique majeur en amont de la chaîne de l’innovation

En 2006, Microsoft Research et Inria faisaient le pari d’ouvrir un laboratoire commun de recherche fondamentale en sciences du numérique, avec l’objectif ambitieux de créer un centre de recherche public-privé de renommée mondiale. Innovant par ses travaux, le laboratoire l’est également par son modèle puisqu’il rend public l’ensemble des résultats obtenus par les chercheurs afin qu’ils puissent profiter à l’ensemble de la communauté scientifique internationale et qu’ils nourrissent la chaîne de l’innovation, tout particulièrement auprès du fertile écosystème de start-up francilien. 

Après 7 ans d’activité scientifique, l’excellence des travaux et le rayonnement international du centre ne sont plus à prouver.

  • Un des succès majeurs repose sur l’équipe dirigée par Georges Gonthier (Microsoft) qui, en septembre 2012, achevait la démonstration informatique du théorème de Feit-Thompson, l’un des théorèmes phare de l’algèbre du XXe siècle. Une réussite éclatante des techniques de « preuve de programmes » qui présage une façon radicalement nouvelle de faire des mathématiques. Après l’algèbre, l’équipe s’attaque maintenant à l’analyse, sur laquelle repose notamment toute une partie de la physique théorique.
  • Illustration supplémentaire, le laboratoire a contribué en 2013 à la création d’une start-up. Le projet de recherche mené par Jean Ponce (École Normale Supérieure de Paris et Inria)  : appliquer des techniques d’avant-garde de traitement d’images pour reconstruire automatiquement en 3D, et à partir de simples photos, les décors disparus d'une des plus grandes villas patriciennes de Pompéi, la « villa de Diomède ». Cette start-up, Iconem (www.iconem.com), après avoir été hébergée au sein de l’incubateur public parisien Agoranov, vient de prendre son envol et a pour ambition de mettre ces technologies au service de la sauvegarde des grands sites archéologiques et historiques mondiaux.
  • Autre exemple très récent de l’excellence d’un des chercheurs de Microsort Research et véritable pilier du laboratoire commun dont il est membre depuis 8 ans, Leslie Lamport s’est vu décerné le prix Turing 2013, l’équivalent du prix Nobel d’informatique. Un tel succès récompense non seulement une carrière remarquable mais témoigne également de l’importance de la recherche partenariale. 

Pour Michel Cosnard, Président Directeur Général d’Inria,

Cette collaboration a permis à nos chercheurs depuis 7 ans de répondre à des enjeux et des défis scientifiques majeurs dans un monde qui est devenu numérique. Le renouvellement de ce partenariat autour de nouvelles thématiques de recherche telles que la sécurité des données ou les big data ouvrent de belles perspectives de recherche entre nos deux institutions.

Un engagement réaffirmé autour de quatre grands axes de recherche

Entre 2006 et 2013, le numérique s’est rapidement et profondément ancré dans tous les aspects de l’économie, de la science et de la vie quotidienne des citoyens. Ce constat nous conduit à décliner nos 4 champs de recherche majeurs avec d’une part la réaffirmation de notre engagement sur le thème des méthodes formelles et d’autre part l’extension des domaines de recherche du laboratoire autour du Big Data et du Machine Learning, de la vision numérique et traitement d’images médicales et enfin, des réseaux sociaux et de la préservation de la vie privée.

Méthodes formelles

  • « comment prévenir les bugs quand tout devient numérique ? »

Dès sa création, le centre de recherche commun Inria-Microsoft Research s’est concentré sur le thème des méthodes formelles qui visent à garantir par la logique mathématique qu’un logiciel est « correct », exempt de bugs. Grâce à ces techniques de « preuve de programmes », une équipe de chercheurs autour de Cédric Fournet (Microsoft) et Khartik Barghavan (Inria) ont pu certifier une implémentation d’HTTPS, le protocole de sécurité garantissant la confidentialité des transactions sur le web. Ils ont découvert avec ces mêmes outils quelques failles dans les déploiements standards du protocole, ainsi que dans le protocole lui-même, et révélé des mécanismes d’attaque exploitant judicieusement ces failles.

Selon Laurent Massoulié, directeur du Centre de recherche commun Inria-Microsoft Research : « L’innovation nait souvent d’opportunités imprévues : notre travail fondamental sur les méthodes formelles a ainsi ouvert la voie à nos chercheurs pour permettre de mieux sécuriser les protocoles Internet comme HTTPS. Un développement que nous n’avions pas anticipé au démarrage du projet. »

Machine learning et Big Data

  • « comment donner du sens au déluge de données ? »

De par la taille des données à traiter et le nombre de paramètres à prendre en compte, le Big Data met au défi l’état de l’art des techniques de machine learning, ou en français, d’apprentissage statistique. Pour obtenir un modèle statistique de qualité suffisante, il faut traiter des millions de données comme des séquences ADN par exemple et dans ce cas, les temps de calcul peuvent devenir rédhibitoires. L’ambition d’un nouveau projet sous la direction de Francis Bach (Inria) est donc de trouver de nouveaux algorithmes, ou de nouvelles familles d’algorithmes, permettant de rester efficace dans un contexte de Big Data. Il s’agit d’obtenir le compromis optimal entre la qualité de l’apprentissage et le temps de calcul.

Vision numérique et imagerie médicale

  • « comment mieux ajuster les thérapies aux particularités de chaque malade ? »

Savoir « lire » une image scientifique ou un cliché médical pour repérer à temps une anomalie synonyme de maladie grave ou modéliser un objet, un lieu, un organe en 3D : tout cela est aujourd’hui possible grâce à l’analyse et à la synthèse numérique des images fixes ou animées.

Dans leur projet, Nicholas Ayache (Inria) et Antonio Criminisi (Microsoft Research) et leurs collaborateurs appliquent les techniques d’apprentissages statistiques au domaine de l’imagerie médicale en se focalisant sur des images IRM mettant en évidence des anomalies tumorales au niveau du cœur ou du cerveau. En s’inspirant des méthodes utilisées pour mettre au point le capteur de geste Kinect de la console Xbox, l’équipe cherche à automatiser la génération d’images synthétiques annotées, soit des images  médicalement réalistes mais n’appartenant à aucun patient réel. Les applications potentielles sont immenses : du diagnostic au traitement spécifique, en passant par la prévention et la quantification des effets d‘un médicament. Un pas de plus est franchi vers une médecine personnalisée et préventive. 

Réseaux sociaux et confidentialité des données

  • « comment mieux protéger notre vie privée en ligne ? »

Dans ce nouveau projet, Laurent Massoulié et son équipe s’intéressent plus particulièrement à l’accès à l’information via les réseaux sociaux en ligne, comme Twitter et Facebook. L’enjeu scientifique de cette recherche réside dans le fait de réussir à garantir l’accès à une information à la fois plus pertinente et plus personnalisée alors même que le travail éditorial d’agrégation, de tri, de filtrage de l’information est fait par le réseau. Dans ce but, ils vont concevoir et développer des algorithmes qui permettront la recommandation automatisée aux usagers de contacts potentiels ayant des goûts similaires, et ainsi l’émergence d’interconnexions entre utilisateurs. L’équipe cherchera également à élaborer des mécanismes de réputation des usagers facilitant l’évaluation de leurs domaines d’expertise, et visant à les encourager à faire le meilleur filtrage possible des informations auxquelles ils accèdent.
    
Simultanément, les consommateurs et citoyens prennent conscience que la diffusion incontrôlée des informations qu’engrangent tous les appareils autour d’eux, peut constituer une menace pour le respect de leur vie privée.  Ils savent aussi qu’il peut être souhaitable de divulguer une partie de leurs données si cela s’avère utile, individuellement ou collectivement, comme cela peut être le cas pour la localisation par GPS afin d’affiner la connaissance en temps réel du trafic dans une zone urbaine.

Dans un nouveau projet, Catuscia Palamidessi (Inria) et son équipe vont concevoir des modèles de divulgation partielle, dans lesquels les données privées sont protégées et transmises soit sous forme cryptée, soit après distorsion délibérée par ajout de « bruit ».

Mots-clés : MSR Inria Joint Lab Microsoft research Innovation Université Paris-Saclay

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