Lauréat : Stanislas Chesnais
Année de concours : 2023
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Numérique, technologies logicielles & communication
Région : Auvergne-Rhône-Alpes
Projet : XPDEEP
Entreprise : Xpdeep
Unité de recherche liée au projet : LIG - Laboratoire d'informatique de Grenoble
Structure liée au projet : UGA - Université Grenoble Alpes
Déjà lauréat en : Non disponible
XPDEEP : premier moteur de deep learning auto-explicable pour une intelligence artificielle performante, transparente et de confiance, qui génère simultanément le modèle deep et ses explications complètes, précises et intelligibles
Le déploiement récent du deep learning dans les organisations marque une nouvelle étape de la révolution de l’Intelligence Artificielle. Mais les modèles générés par les moteurs de deep learning sont des boîtes noires dont l’opacité et le manque d’explicabilité limitent leur adoption dans de nombreux domaines critiques (défense, santé…) ou réglementés (RGPD et AI Act) touchant à l’intégrité des personnes, à la protection des données, à l’éthique et à la justification des décisions. Par ailleurs, l’absence d’explicabilité et de transparence peut induire un manque de confiance limitant l’usage de ces modèles tant par les professionnels que par le grand public. Enfin, le manque d’explicabilité peut constituer un frein au développement rapide de modèles performants, robustes et contrôlables. 
Les entreprises sont de plus en plus demandeuses de ces moteurs pour la compréhension et l’exploitation des volumes croissants de données issus de la prolifération de capteurs sur leurs chaînes de production, leurs plateformes logistiques et de services, dans leurs produits professionnels ou grand public, ou collectées par les trackers de leurs sites e-commerce ou de service. Du fait de l’absence d’explicabilité des modèles deep, les entreprises se tournent encore vers des solutions moins performantes et plus simples à comprendre. 
L’explicabilité des modèles deep constitue donc un véritable enjeu stratégique, d’autant qu’elle est réputée antinomique de la performance. Les tentatives d’explications des solutions actuelles alternatives, proposées par une dizaine de startups dans le monde, demeurent incomplètes, imprécises et non-robustes. 
Et voici XPDEEP (self-eXPlainable DEEP learning), le premier moteur de deep learning auto-explicable au monde. 
Notre moteur est basé sur une technologie de rupture développée par notre co-fondatrice Ahlame Douzal, enseignante-chercheuse au sein du Laboratoire d’Informatique de l’Université de Grenoble (UGA / LIG) et Directrice Scientifique et Technique de notre start-up. Notre moteur révolutionnaire génère simultanément le modèle et son explication intelligible, avec des performances déjà égales ou supérieures à celles des moteurs de deep learning standards des GAFAM, à complexité comparable. 
Avec XPDEEP, la conception de modèles de deep learning auto-explicables alliant performance, faible complexité et grande explicabilité intelligible par les humains est enfin possible ! La solution exceptionnelle proposée par XPDEEP est à ce jour l’unique solution fonctionnelle au monde assurant une restitution complète, claire et précise du fonctionnement et des décisions déployées par les modèles deep. 
Grâce à i-Lab et à une première levée de fonds sur laquelle nous avons commencé à travailler, notre objectif est d’accélérer notre roadmap technologique et le déploiement de nos produits, pour devenir le numéro un mondial du deep learning explicable. Nous ambitionnons de réaliser un chiffre d’affaires de 250M€ en 2027 sur un marché (part des logiciels) de US$750M (US2,5Mds en 2030), avec une présence en France puis à l’international (Europe et Amérique du Nord pour commencer). Au-delà des chiffres, XPDEEP répond également à l’impératif de souveraineté numérique en IA comme moteur de deep learning auto-explicable français et européen.