OrganisationsAgence ministérielle pour l'intelligence artificielle de défense
Agence ministérielle pour l'intelligence artificielle de défense
Agence publique dédiée au développement et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans le secteur de la défense.
Présentation de Agence ministérielle pour l'intelligence artificielle de défense
Agence publique dédiée au développement et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans le secteur de la défense.
Projets emblématiques
Projets publics documentés, avec leur source.
Définition et déploiement de la stratégie d'observabilité de l'agence
Définition et mise en œuvre de la stratégie d'observabilité pour l'agence, visant à dépasser le simple monitoring d'infrastructure pour en faire un levier de pilotage produit selon les principes SRE. Standardisation de l'instrumentation applicative avec des normes de logging et la fourniture de SDK clés en main (Python, React, Golang, Rust) pour faciliter l'adoption. Architecture et exploitation d'une plateforme d'observabilité basée sur Grafana, Prometheus, Loki et Tempo, en assurant performance, maîtrise des coûts et scalabilité des pipelines de collecte. Co-construction des SLI/SLO avec le métier, mise en place d'un alerting intelligent basé sur les budgets d'erreur pour réduire le bruit. Automatisation de la qualité des signaux dans la CI GitLab via du linting de logs et des smoke tests observables. Standardisation des configurations d'observabilité (Dashboards, Alertes) selon l'approche As-Code pour garantir reproductibilité et traçabilité. Production de documentation pour diffuser la culture « observer avant d'optimiser » auprès des développeurs.
Transformation de la démarche qualité en Quality Factory automatisée
Transformation de l'approche de tests manuels vers une Quality Factory automatisée pour les systèmes d'intelligence artificielle de défense. Objectifs : structurer la pyramide de tests (E2E, Intégration, Contrats), concevoir une stratégie Risk-based, et accompagner les développeurs dans l'amélioration continue de la qualité logicielle. Définition et mise en place d'une pyramide de tests pragmatique et priorisation des efforts clés. Développement et intégration de frameworks de tests modernes (Playwright, Cypress) au sein de la CI GitLab avec Quality Gates pour sécuriser les mises en production. Mise en place de la traçabilité Exigences-Tests (Squash TM, Xray) et structuration de la gestion des données de test (Fixtures, Anonymisation) pour garantir la reproductibilité. Extension de la couverture de tests avec des tests de charge (k6, Gatling) et des tests de contrats (Pact) sur les API stratégiques. Diagnostic et correction des tests instables, suivi des indicateurs de qualité (couverture utile) et diffusion de la culture de l'ingénierie qualité auprès des développeurs (Pairing, Ateliers).
Développement d'un moteur de simulation d'entraînement pour IA de défense
Conception et réalisation d'un moteur de simulation physiquement réaliste destiné à servir de terrain d'entraînement pour des intelligences artificielles de défense. Le projet vise à exploiter la puissance des moteurs 3D modernes pour garantir la fidélité des environnements, tout en architecturant une infrastructure distribuée capable de paralléliser massivement les simulations sur des clusters de serveurs. L'intégration optimisée entre la simulation (C++) et les pipelines d'IA (Python) permet de réduire la latence via des bindings performants ou de la mémoire partagée. La simulation est exposée sous forme d'environnements standardisés (type Gymnasium) pour un accès direct par les Data Scientists. Le projet explore également des technologies émergentes telles que Rust et WebAssembly afin d'améliorer la portabilité et la performance des outils de visualisation.
Questions fréquentes
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