Dans un contexte où fiabiliser les systèmes contenant des intelligences artificielles est devenu un enjeu majeur de sécurité, nos équipes ont conçu PyRAT, un outil de vérification formelle de réseaux de neurones.
Lire la suite
Les outils d’apprentissage profond probabiliste développés au CEA-List permettent la mesure quantitative de la fiabilité d’une prédiction. Cette quantification ouvre la voie aux premières solutions innovantes quant au problème que pose l’incertitude prédictive pour le déploiement de l’IA en simulation numérique.
Lire la suite
Le CEA a remporté le challenge EvalLLM 2024, organisé par l’Agence Ministérielle de l’IA pour la Défense (AMIAD) en mai 2024, sur l’extraction d’information pour des textes en français avec une faible disponibilité de données d’entraînement.
Lire la suite
Le CEA-List est engagé aux côtés de RTE pour concevoir le futur système de contrôle du réseau électrique : l’institut a ainsi conçu une plateforme de modélisation, de simulation et d’analyse selon une approche rigoureuse basée sur les modèles.
Lire la suite
Pour contribuer à la cybersécurité des systèmes, le CEA-List développe des outils d’analyse de logiciels, notamment via les plateformes Frama-C et BINSEC.
Lire la suite
Le CEA-List a développé une nouvelle méthode d’analyse pré-silicium qui a permis une première mondiale : prouver la robustesse d’un processeur et son code de démarrage face à ces attaques par injection de fautes.
Lire la suite