Ambassade de France au Japon
Service pour la Science et la Technologie

Rapport d’Ambassade

L’Intelligence Artificielle au
Japon
État de l’art de la recherche

Emma-Louise SCAPPATICCI, Chargée de mission, Numérique et Technologies Vertes

Sous la direction de :Sébastien CODINA, Attaché, Numérique et Technologies Vertes

Service pour la Science et la Technologie (SST)Table des matières
Table des matières .......................................................................................................................................... 2
I – Introduction sur l’Intelligence Artificielle (IA) : périmètre du rapport ................................................... 3
II – Historique de l’étude de l’Intelligence Artificielle au Japon ................................................................. 4
II.1 Années 1950 à 1970 .................................................................................................................................. 4
II.2 Années 1980 à 2000: FGCS et « AI Winter » ........................................................................................... 4
II.3 Tendances/Avancées récentes ............................................................................................................. 4
III – Paysage actuel de la recherche en Intelligence Artificielle au Japon ............................................. 6
III.1 – Centres de recherche .......................................................................................................................... 9
RIKEN - Rikagaku Kenkyusho...................................................................................................................... 9
METI-AIST AIRC - Artificial Intelligence Research Center .................................................................... 11
NICT - National Institute of Information and Communications Technology .................................. 12
NII – National Institute of Informatics...................................................................................................... 14
ATR - Advanced Telecommunications Research Institute International ........................................ 15
III.2 – Agences de financement et programmes de recherche .......................................................... 17
Exploratory Research for Advanced Technology (ERATO) ............................................................... 17
Core Research for Evolutional Science and Technology (CREST) ................................................... 17
III.3 – Universités .............................................................................................................................................. 22
Université de Tokyo .................................................................................................................................... 23
Université de Kyoto .................................................................................................................................... 26
Tokyo Institute of Technology .................................................................................................................. 27
Université d’Osaka..................................................................................................................................... 28
Université de Nagoya ............................................................................................................................... 29
Université de Tsukuba ............................................................................................................................... 30
III.4 – Entreprises et laboratoires privés ....................................................................................................... 33
Grandes entreprises .................................................................................................................................. 33
Startups et PMEs ......................................................................................................................................... 42
III.5 – Associations & Comités de réflexion ................................................................................................ 43
The Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI) ....................................................................... 43
The Ethics Committee of JSAI .................................................................................................................. 44
Association “Artificial Intelligence Research for Human” (AIR) ........................................................ 44
Conclusions/Perspectives ................................................................................................................................ 45
Bibliographie et références .............................................................................................................................. 47

2

I – Introduction sur l’Intelligence Artificielle (IA) : périmètre du rapport

Un consensus existe sur la difficulté à définir ce qu’est l’intelligence artificielle. Plutôt qu’une discipline, il serait
plus approprié de parler d’un « domaine » ou d’un « champ » de disciplines et de technologies. Ses frontières
sont également difficiles à identifier : l’intelligence artificielle a des domaines d’application très variés et ses
solutions répondent à des problématiques si spécifiques qu’il devient dès lors difficile de la distinguer de ladiscipline qui l’a intégrée. On peut citer en exemple l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la recherche denouvelles formules de médicaments ou de matériaux, ou encore le développement de technologies pour lamobilité autonome.
Il est paraît donc incorrect de réduire l’intelligence artificielle à un logiciel informatique ou à de la robotique. La
confusion inverse doit également être évitée : un logiciel informatique performant et puissant n’est pas
forcément « intelligent ». Il en va de même pour un robot. Un robot industriel répétant le même geste
mécanique qu’il a été programmé pour exécuter n’est pas « intelligent ».
En pratique, l’IA se décline sous la forme d’applications très variées comme la reconnaissance d’images ou desons, la reconnaissance de textes, la recherche d’information, l’aide à la décision et à la prévision,
l’apprentissage ou encore la résolution de problèmes complexes.
Ce rapport s’intéresse à l’état de la recherche en intelligence artificielle au Japon. Il présentera tout d’abord
un bref aperçu de l’historique des activités dans le domaine et se concentrera ensuite sur la présentation desorganisations et chercheurs les plus actifs au cours des dernières années ainsi que les différentes initiatives enplace pour encourager la recherche et le développement de technologies.
Lorsqu’on évoque l’intelligence artificielle et dans ce rapport même, des termes, des expressions ou desthématiques sont récurrentes, aussi bien au Japon qu’en France ou ailleurs. Il a donc été jugé utile d’en dresser
une liste non-exhaustive et de tenter d’y apporter une définition synthétique.
Systèmes intelligents : cette expression très générale désigne en fait des machines ou des outils
capables de percevoir l’environnement qui les entoure et de réagir à ses différentes variables. Les
véhicules autonomes, un système de reconnaissance faciale ou encore des robots collaboratifs sontdes exemples de systèmes intelligents.
Machine learning : se traduit par « apprentissage automatique » en Français et désigne un domaine
des sciences informatiques à la frontière des mathématiques et des sciences statistiques et qui, commeson nom l’indique, permet de donner à des systèmes informatiques la capacité d’apprendre à partirde jeux de données caractérisées manuellement et d’améliorer cette capacité de manière autonomeen accumulant de l’expérience.
Deep learning : littéralement « apprentissage profond », le deep learning est une sous-discipline dumachine learning caractérisée par l’utilisation de réseaux de neurones avec plusieurs couches
cachées et par la capacité à extraire les caractéristiques des données d’entraînement
automatiquement, au contraire du machine learning.
Traitement automatique du langage naturel : le Natural Language Processing ou NLP est un domainede l’intelligence artificielle qui s’intéresse aux interactions entre machines et humains et s’intéresse
donc aux technologies de reconnaissance vocale, compréhension du langage naturel et génération
de discours naturel.
Mathématiques, statistiques et algorithmes pour l’intelligence artificielle : les algorithmes qui régissent
les technologies d’intelligence artificielle ont souvent été développés il y a plusieurs dizaines d’années,bien avant que la puissance informatique ou le volume de données nécessaires pour les mettre enœuvre n’existent. De nos jours, c’est par la recherche dans ces domaines que l’on tente d’optimiser
l’intelligence artificielle ou de découvrir de nouveaux algorithmes d’apprentissage.
Traitement intelligent de données et/ou médias : les données sont la matière première de l’intelligenceartificielle. Par conséquent, les technologies de Big Data, les sciences des données et l’Internet desObjets sont quasiment indissociables de l’intelligence artificielle.
Intelligence artificielle dans les sciences humaines et sociales : il est souvent déclaré que l’intelligenceartificielle sera la technologie qui provoquera une révolution dans nos sociétés de l’ampleur de celleapportée par les ordinateurs et Internet il y a quelques années. Un phénomène d’une telle force ne va
pas sans soulever des questions – et des inquiétudes – éthiques et juridiques qui nécessitent une
réflexion de la part de tous les acteurs, aussi bien scientifiques qu’humanistes.

3

II – Historique de l’étude de l’Intelligence Artificielle au Japon

II.1 Années 1950 à 1970
Au Japon comme en Occident, une vague d’intérêt pour l’intelligence artificielle est née dans les années 1950
et a perduré jusque dans les années 1960. Cependant, les chercheurs se sont très vite heurtés aux limites enpuissance de calcul des technologies de l’époque. L’intelligence artificielle, qui semblait, dans l’enthousiasmede l’époque, une technologie à portée de main, est devenue une « technologie du futur », tout du moins en
Occidenti.
Au Japon, l’Université Waseda initiait en 1967 le projet WABOT qui a donné le jour en 1972 au premier robot
humanoïde intelligent, le WABOT-1. Le robot pouvait se déplacer sur ses membres inférieurs, transporter desobjets, mesurer les distances et les directions grâce à son système de vision artificiel et communiquer avec une
personne en Japonais grâce à un système de conversation, des oreilles et une bouche artificielles ii.

II.2 Années 1980 à 2000: FGCS et « AI Winter »Alors que les Etats-Unis et le reste de l’Occident entraient dans ce que l’on appelle désormais “l’hiver del’intelligence artificielle” (AI Winter), le gouvernement japonais via le Ministère de l’Industrie et du Commerce
International (MITI) lançait en 1978 une initiative intitulée Fifth Generation Computer System (FGCS) qui avait
pour but de devancer les Etats-Unis, alors leaders du domaine, et donner au Japon une avance technologiqueen intelligence artificielle pour plusieurs années.
Cette nouvelle génération d’ordinateurs devait être construite suivant une architecture multiprocesseur et êtredédiée à la programmation logique. Ces machines très puissantes devaient servir de catalyseur pour letraitement de données et ainsi permettre la réalisation du premier ordinateur intelligent iii.
Le projet a été financé pendant plus de dix ans et a pris officiellement fin en 1992, sans que l’objectif deconcevoir une machine intelligente ne soit réalisé. S’en est ensuivi une période de retrait du Japon au niveau
de la recherche en intelligence artificielle.
Dans une étudeiv sur la recherche en intelligence artificielle dans le monde entre 1990 et 2014, le Japon restel’un des pays les plus productifs en publications sur le sujet. Selon les résultats de cette étude, le Japon est
classé 10ème sur le nombre total d’articles publiés, tandis que les Etats-Unis et la Chine occupent respectivement
la première et la deuxième places. Le Royaume-Uni est 3ème et la France 5ème. Sur la même période, on noteégalement que les institutions et les chercheurs les plus actifs dans le domaine sont essentiellement en
Amérique du Nord (Etats-Unis et Canada) ou en Asie de l’Est (Chine, Hong Kong, Taiwan, Singapour).

II.3 Tendances/Avancées récentes
Depuis le début des années 2010, l’intelligence artificielle connaît son troisième « boom » mondial. Le Japon suitla tendance générale et cherche à retrouver une place de leader technologique en développant ses
capacités dans le domaine. Le gouvernement japonais s’investit particulièrement car l’intelligence artificielle
est aussi perçue comme un moyen de répondre à des problèmes de société et d’améliorer la productivité
industrielle/économique.
En avril 2016, le Conseil pour la Science, la Technologie et l’Innovation (CSTI), entité dépendant directement duCabinet du Premier Ministre japonais, a présenté le 5ème Plan Cadre sur la Science et la Technologie (5th BasicPlan). Ce document introduit le concept clé de « société 5.0 » qui mettrait à profit et développerait lestechnologies de Big Data, Internet des Objets (IoT) et d’intelligence artificielle afin de répondre aux défis
sociaux et économiques japonais : productivité, compétitivité, santé, déclin démographique et vieillissement,
mobilité, etc. Le concept dépasserait celui « d’industrie 4.0 » introduit en Allemagne en élargissant l’utilisation
des nouvelles technologies à tous les aspects de la société sans les restreindre à l’industrie et aux usines denouvelle génération.

4

A la suite du 5ème Plan Cadre, le CSTI a mis en place un Comité de délibération sur l’IA et la société humaine etdans le cadre du « Dialogue privé-public pour les investissements du futur », le Premier Ministre Abe a présenté
son projet de définir une feuille de route présentant les objectifs de la recherche sur l’I A et ses applicationsindustrielles et de mettre en place un « Conseil de stratégie des technologies liées à l’IA ».
La feuille de route du CSTI, intitulée « Artificial Intelligence Technology Strategyv » a été publiée en mai 2017 et
définit entre autres les domaines prioritaires de développement des technologies d’intelligence artificielle :mobilité, santé soins médicaux et bien-être, productivité et sécurité de l’information (définit commetransversal)vi. Dans le même temps, la Japan Revitalization Strategy 2017 évoquait l’importance del’intelligence artificielle pour la télémédecine et les véhicules autonomes afin de pallier au manque grandissantde main d’œuvre auquel le pays fait facevii.
Trois ministères japonais ont suivi la direction annoncée par le Cabinet du Premier Ministre : le Ministère del’Education, de la Culture, des Sports et des Sciences et Technologies (MEXT), le Ministère de l’Intérieur et desCommunications (MIC) et le Ministère de l’Economie, du Commerce et de l’Industrie (METI).
Le MEXT a rédigé de son côté, pour faire suite au 5ème Plan Cadre, son propre Livre Blanc sur la Science et laTechnologie intitulé Vers la société ultra-intelligente mise en œuvre par l’IoT, le Big Data et l’IA – pour que leJapon soit un précurseur mondial. Le ministère a de plus mis en place son propre centre de recherche dédié àl’intelligence artificielle en fondant l’Artificial Intelligence Project (AIP) en collaboration avec le RIKEN.
Le MIC a également ses propres infrastructures de recherche en intelligence artificielle grâce à l’une de ses
agences, le National Institute of Informationand Communications Technology (NICT) : le Center for Information
and Neural Networks (CiNet) et le Universal Communication Research Institute (UCRI). Le ministère de l’Intérieurs’intéresse aussi à l’élaboration de régulations. Lors du G7 d’avril 2016, la ministre Madame Sanae Takaichi
proposait de mettre en place des règles pour encadrer le développement des technologies d’IAviii. L’annéesuivante, en juillet 2017, le ministère proposait un ensemble de lignes de conduite pour assurer unenvironnement sain et juste pour le développement de ces technologies en amont du G7 ministériel prévu à
l’automne de la même année dans une tentative de se positionner en précurseur sur les normes mondiales àvenir dans le domaineix.
Le METI de son côté a publié ses propres recommandations pour l’élaboration de contrats et la répartition desdroits d’usage et d’auteur en mai 2017x. A l’instar du MEXT et du MIC, le METI possède son propre centre derecherche en IA, l’Artificial Intelligence Research Center (AIRC), hébergé au National Institute of Advanced
Industrial Science and Technology (AIST).
En termes de budget, le gouvernement japonais a prévu d’allouer 77,04 milliards de yens (720 millions dedollars) à la recherche en IA pour l’année fiscale 2018 (qui démarre au 1er Avril 2018)xi. Il s’agit d’une
augmentation de 30% par rapport à l’année fiscale précédente mais reste bien en deçà des budgets prévus
par les Etats-Unis (500 milliards de yens) ou la Chine (450 milliards de yens) dans le même domaine.

5

III – Paysage actuel de la recherche en Intelligence Artificielle au Japon

Données InCites par Thomson Reuters
Répartition géographique des organisations les plus actives au Japon dans le domaine de l’intelligenceartificielle en fonction de leur volume de publication et de leur indice d’impact selon InCites
La représentation ci-dessus cartographie les universités, instituts de recherche et laboratoires privés en fonctionde leur activité de publication sur le sujet de l’intelligence artificielle au cours des dix dernières années. Leszones plus larges et de couleurs plus foncées représentent un volume de publications important maiségalement un impact important grâce à ces publications.
Selon ces données, on observe que l’essentiel de l’activité de recherche en intelligence artificielle au Japon seconcentre dans deux régions, le Kanto (région de Tokyo) et le Kansai (région de Kyoto-Osaka, élargie à
Nagoya). Ce constat n’est guère surprenant lorsqu’on sait que la plupart des universités et instituts les plus
prestigieux du pays se trouvent dans ces régions.
Dans le Kanto, outre l’agglomération de Tokyo qui concentre une bonne partie des universités et instituts, la villede Tsukuba se distingue (au nord-est de Tokyo). La ville est un pôle technologique et de recherche et est lesiège d’un grand nombre d’instituts. L’Université de Tsukuba est également très réputée. Son équivalent dans larégion du Kansai serait Keihanna, la « Science City », ville pensée comme un centre dédié à la R&D et àl’innovation. De nombreuses entreprises y ont des laboratoires de recherche (NTT, Panasonic).
Bien que le Kansai et le Kanto semblent se disputer la suprématie dans le domaine, on constate que d’autres
régions se distinguent grâce à leurs universités et la qualité de leurs publications : l’Université de Kyushu au sud,l’Université du Tohoku au Nord-Est et l’Université d’Hokkaido au Nord.

6

Pour apporter des éléments complémentaires, on retrouve ci-dessous les classements des cinq premières
organisations (tous statuts confondus) selon différents critères : à gauche le nombre de publications sur laplateforme Web of Science, à droite selon le nombre de citations.

Nom

Rang

Nombre dedocuments
sur Web of
Science

University of Tokyo

1

198

Kobe University

19

2798

Kyoto University

2

106

University of Tokyo

1

1412

Tokyo Institute of Technology

379

NEC Corporation

16

1029

RIKEN

4

70

Kyoto University

2990

Osaka University

5

55

Tokyo Institute ofTechnology

3

671

Nom

Rang selon lenombre dedocuments sur
Web of Science

Cité

Sur le même modèle, on peut établir un classement des chercheurs les plus actifs dans le domaine. Le premiertableau se base sur le nombre de publications référencées sur Web of Science, le deuxième sur l’indiced’impact de ces publications.

NomPrénomAffiliation

Documents
référencés sur Web of
Science

SUGIYAMA

MasashiTokyo Institute of Technology

19

MAMITSUKA

Hiroshi

Kyoto University

14

REN

Fuji

Tokushima University

14

KANAMORI

Takafumi

Nagoya University

12

AKUTSU

Tatsuya

Kyoto University

9

TANIGUCHI

Tadahiro

Ritsumeikan University

8

WATADA

Junzo

Waseda University

8

ISHIBUCHI

Hisao

Osaka Prefecture University

8

SEKO

AtsutoKyoto University

7

FUNATSU

KimitoUniversity of Tokyo

7

TANI

Hiroshi

Hokkaido University

7

KARASUYAMA

Masayuki

Nagoya Institute of Technology

7

WANG

Xiufeng

Hokkaido University

7

TAKEUCHI

Ichiro

7

DOYA

Kenji

Nagoya Institute of Technology
Okinawa Institute of Science & Technology Graduate
University

COLLIER

Nigel

National Institute of Informatics (NII)6SUGIYAMA

Masashi

University of Tokyo

6

TAKIGUCHI

Tetsuya

Kobe University

6

OGATA

Tetsuya

Waseda University

6

UEDA

Naonori
Nippon Telegraph & Telephone Corporation6
Chercheurs les plus actifs au Japon selon le nombre de publications
référencées sur Web of Science

6

7

Nom

PrénomAffiliation

Indice d’impact

Cité

BLONDEL

Mathieu

Kobe University

82.28

2753

YANG

Ming

NEC Corporation

36.44

385

CHAOUACHI

Aymen

Tokyo University of Agriculture & Technology

10

235

NAGASAKA

Ken

Tokyo University of Agriculture & Technology

10

235

SUGIYAMA

MasashiTokyo Institute of Technology

0.94

224

WESTONJason

NEC Corporation

4.7

204

BOTTOULeon

NEC Corporation

3.08

199

MAMITSUKA

Hiroshi

Kyoto University

1.06

172

WICKENS

Jeff

4.03

168

YAMAZAKI

TadashiOkinawa Institute of Science & Technology
Graduate University
University of Electro-Communications - Japan

6.55

144

IMAMIZU

HiroshiOsaka University

6.55

144

6.55

144

4.59

143

National Institute of Information &Communications Technology (NICT) - Japan
Graduate University for Advanced Studies JapanIMAMIZU

Hiroshi

FUKAGAWA

Tatsuo

FUKAGAWA

TatsuoNational Institute of Genetics - Japan

4.59

143

VASHIST

AkshayNEC Corporation

5.55

126

VAPNIK

Vladimir

NEC Corporation

5.55

126

KANAMORI

Takafumi

Nagoya University

0.88

121

GONG

Yihong

NEC Corporation

4.25

113

LEE

Philip W.

Kyoto University

3.38

111

MIWA

MakotoUniversity of Tokyo
2.24
Chercheurs au Japon les plus cités sur le sujet et dont les publications ont
le plus d’impact selon Web of Science

1108III.1 – Centres de recherche
Dans sa stratégie pour les technologies d’intelligence artificielle, le Strategic Council for AI Technology identifie
les instituts de recherche dépendant respectivement des ministères de l’intérieur, de l’éducation et del’industrie comme des hubs majeurs de recherche et développement dans le domaine. Leurs responsabilités
sont clairement détaillées dans le texte. Les activités associées au développement des secteurs prioritaires
identifiés sont réparties entre les différents instituts :Le RIKEN et l’AIST sont en charge du volet « productivité »Le NICT, le RIKEN et l’AIST traitent tous les trois des sujets liés au volet « santé, soins médicaux, bien-être »Le NICT et l’AIST sont responsables du volet « mobilité »Pour le gouvernement japonais, ces organismes sont aussi les vecteurs choisis pour la mise en place decoopérations industrie-académie-gouvernement en coordination avec les autres ministères intéressés par lestechnologies d’IA comme le ministère de la santé (Ministry of Health, Labour and Welfare), des transports(Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism) ou de l’agriculture (Ministry of Agriculture, Forestry
and Fisheries).
En dehors de ces trois institutions prestigieuses que sont le RIKEN, l’AIST et le NICT, le Japon compte d’autresorganisations reconnues pour la qualité de leurs travaux de recherche, comme le National Institute ofInformatics (NII).
Nom

Rang

RIKEN

1

Documents sur
Web of Science70

2
3

Research Organization of Information& Systems (ROIS)
National Institute of Information &Communications Technology (NICT) Japan

Indice d’impact

Cité% Docs Cités

1.25

502

72.86

55

0.97

498

72.73

36

0.84

380

58.33

National Institute of Informatics (NII)
4
34
0.82
237
64.71
National Institute of Advanced
5
33
0.9
252
75.76
Industrial Science & Technology (AIST)
National Institute of Materials Science
6
19
0.97
32
47.37
(NIMS) - Japan
Institute of Statistical Mathematics
7
16
0.91
100
87.5
(ISM)
Classement des instituts de recherche les plus actifs dans le domaine de l’IA au Japonen termes de publications référencées sur Web of Science

RIKEN - Rikagaku Kenkyusho
Le RIKEN, ou plutôt Rikagaku Kenkyusho, est un institut de recherche scientifique japonais de renomméeinternationale. Fondé en 1917, il a d’abord eu le statut d’établissement privé. Il avait le statut d’administration
publique indépendante depuis 1958 et a désormais le statut de National Research and Development Agency(NRDA).
Il compte aujourd’hui plus de 3000 employés répartis dans les nombreux campus japonais. Le RIKEN accueillenotamment parmi ses effectifs de nombreux chercheurs étrangers, ce qui, en plus de l’excellence desrecherches qui y sont menées, contribue à sa renommée à l’international.
Le RIKEN est structuré en centres de recherche et en clusters eux même réunis sous l’autorité d’entités plus
globales. Plusieurs instituts mènent des recherches en intelligence artificielle. Nous nous intéresserons ici à trois
d’entre eux : le Center for advanced intelligence project, l’Advanced Institute for Computational Science et leQuantitative Biology Center.

9MEXT-RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (AIP)Le Center for Advanced Intelligence Projectxii (AIP) a été fondé en 2016. Il s’agit d’un centre de recherché crééen collaboration avec le MEXT, le ministère japonais de la recherche. Il est situé à Tokyo dans le quartier de
Nihombashi. Trois groupes de recherche y ont été mis en place:
Generic Technology Research Group
Goal-Oriented Technology Research Group
Artificial Intelligence in Society Research GroupLes activités du centre sont tournées vers le développement des technologies fondamentales de l’IA,l’accélération de la recherche scientifique dans le domaine, la recherche de solutions à des problèmessociétaux, l’analyse des problématiques éthiques, légales et sociales liées à l’IA et la formation de chercheurset IA et de data scientists.

Chercheur

Sujet(s) de recherche

Masashi SUGIYAMA

Imperfect Information Learning

Akiko TAKEDA

Continuous Optimization

Yoshinobu KAWAHARA

Structured Learning

Shohei SHIMIZU

Causal Inference

Hidetoshi SHIMODAIRA

Mathematical Statistics

Mohammad Emtiyaz KHAN

Approximate Bayesian Inference

Takafumi KANAMORI

Nonconvex Learning Theory

Taiji SUZUKI

Deep Learning Theory

Generic Technology ResearchGroup

Kohei HATANO

Computational Learning Theory

Takashi TAKENOUCHI

Geometric Learning

Group Director
Masashi Sugiyama

Kenichi BANNAI

Mathematical Science

Atsushi IWASAKI

Multi-agent Optimization

OHTA Shin-ichi

Mathematical Analysis

Yasuaki HIRAOKA

Topological Data Analysis

Junya HONDA

Online Decision Making

Takanori MAEHARA

Discrete Optimization

Kazuki YOSHIZOE

Search and Parallel Computing

Makoto YAMADA

High-Dimensional Statistical Modeling

Qibin ZHAO

Tensor Learning

Yasuo TABEI

Succinct Information Processing

Naonori UEDA

Disaster Resilience Science

Ichiro TAKEUCHI

Data-Driven Biomedical Science

Hisashi KASHIMA

Human Computation

Jun SAKUMAAI Security and Privacy

Kentaro INUINatural Language Understanding

Yuji MATSUMOTO

Knowledge Acquisition

Koji TSUDA

Takayuki OKATANI

Molecular Informatics
Machine Intelligence for Medical
Engineering
Robotics for Infrastructure Management

Motoaki KAWANABE

Information Integration for Neuroscience

Okito YAMASHITA

Computational Brain Dynamics

Issei SATO

Medical Image Analysis

Gen TAMIYA

Statistical Genetics

Masatoshi HAMANAKAMusic Information Intelligence

Mihoko OTAKE

Cognitive Behavioral Assistive Technology

Goal-Oriented Technology
Research Group

Tatsuya HARADA
Group Director
Naonori Ueda

10

Satoshi NAKAMURA

Tourism Information Analytics

Atsushi HIYAMA

Physical Intelligence Transfer Technology

Kazuyoshi YOSHIISound Scene Understanding

Ryuji HAMAMOTO

Yoichiro YAMAMOTO

Cancer Translational Research
Language Information AccessTechnology
Medical-risk Avoidance based on iPS Cells
Business and Economic Information Fusion
Analysis
Pathology Informatics

Naoto YOKOYA

Geoinformatics

Hiroshi NAKAGAWA

Privacy and Social System

Shoko SUZUKI

Artificial Intelligence Ethics and Society

Osamu SAKURA

Science, Technology and Society

Yutaka MATSUOIntelligent Society and Application

Toyoaki NISHIDA

Human-AI Communication

Koichi HORI

AI Ethics in Creativity Support

Koiti HASIDA

Decentralized Big Data

Masatomo SUZUKIAI Security and Privacy

Satoshi SEKINE
Naonori UEDA
Takahiro HOSHINO

Artificial Intelligence in Society
Research Group
Group Director
Hiroshi Nakagawa

RIKEN Center for Computational Science (R-CCS)
Le R-CCSxiii, anciennement dénommé AICS (Advanced Institute for Computational Science), du RIKEN est un
centre dédié au développement du super-ordinateur de prochaine génération et à la recherche en calcul
haute performance.
Parmi les groupes de recherche, certains utilisent des technologies de machine learning dans le cade de leurstravaux : la Computational Biophysics Research Team et la HPC Usability Research Team.
RIKEN Quantitative Biology Center (QBiC)
Depuis le début du mois d’avril 2018, le QBiCxiv a fusionné avec deux autres centres de recherche du RIKEN
pour former le RIKEN Center for Biosystems Dynamics Researchxv (BDR). Comme son nom l’indique, la recherche
y est consacrée à la biologie et aux sciences de la vie. Pour mener certains travaux, comme la découverte denouvelles molécules pour des médicaments, des chercheurs utilisent les technologies d’intelligence artificielle.

METI-AIST AIRC - Artificial Intelligence Research Center
Le National Institute for Advanced Science and Industryxvi (AIST) est un institut de recherché public fondé en
2001. L’AIST est le résultat de la fusion de plusieurs instituts beaucoup plus anciens ce qui en fait unétablissement aux activités de recherche très transverses. De nombreux domaines y sont étudiés et parmi eux
l’intelligence artificielle y tient une place spéciale puisqu’un centre de recherche y est dédié, l’Artificial
Intelligence Research Centerxvii (AIRC).
La recherche à l’AIRC est présentée comme orientée vers la résolution de problèmes de société et une
application concrète des technologies de l’intelligence artificielle dans les domaines de la mobilité, la santé,l’industrie, la sécurité et les services. L’AIRC se veut également un hub permettant des collaborations étendues
dans le domaine avec des chercheurs d’excellence venant du Japon ou de l’étranger.
L’AIRC a également des liens avec l’industrie, le centre est d’ailleurs le résultat d’un partenariat entre l’AIST et le
METI, le ministère japonais de l’économie, du commerce et de l’industrie. Il existerait 40 partenariats avec desentités privés. Parmi eux, on peut mettre en avant les laboratoires conjoints NEC-AIST et Panasonic-AIST.

11

Research teamsxviii

Chercheur

Sujet(s) de recherche

Hiroya TAKAMURA

Knowledge and Information

Yoichi MOTOMURA

Probabilistic Modeling

Jun SESE

Machine Learning

Hirotaka OGAWA

Artificial Intelligence Cloud

Hidenori SAKANASHI

Artificial Intelligence Applications

Takuichi NISHIMURA

Service Intelligence

Masaki ONISHI

Social Intelligence

Ryosuke NAKAMURA

Geoinformation Science

Yoshifumi NISHIDA

Living Intelligence

Toutai MITSUYAMA

Computational Omics

Kentaro TOMIIIntelligent Bioinformatics

Kyoung-Sook KIM

Data Platform

NICT - National Institute of Information and Communications Technology
Le National Institute of Information and Communications Technology xix (NICT) est un institut de recherche publicdépendant du ministère japonais de l’intérieur et des communications. Il est entièrement dédié à la recherche
et développement dans le domaine des technologies de l’information et communication et les technologies
qui y sont liées, comme l’intelligence artificielle.
Le NICT a donc mis en place au sein de son unité dédié aux innovations pour la société un centre derecherche en IA, le AI Science Research and Development Promotion Center. D’autres centres de recherche
au NICT s’intéressent également à l’intelligence artificielle : le Center for Information and Neural Networks dansle domaine des neurosciences et l’Advanced Speech Translation Research and Development Promotion
Center et le Universal Communication Research Institute dans le domaine du traitement de langage naturel.
Nous nous intéresserons donc ici aux activités de ces trois centres de recherche.

12Center for Information and Neural Networks (CiNet)
CiNetxx est un institut de recherche interdisciplinaire fondé en 2013 et basé à Osaka. Ses activités sont dédiées àla recherche sur le fonctionnement du cerveau humain et incluent comme domaines d’intérêt les technologies
de l’information et communication, les interfaces cerveau-machine, les technologies d’imagerie neurologiques
et la robotique. L’institut CiNet est dirigé par une équipe d’une trentaine de personnes et comprend plus decent chercheurs, ingénieurs et techniciens japonais et étrangers.
Universal Communication Research Institute (UCRI)
L’UCRIxxi est un institut de recherche du NICT dédié à la recherche et développement dans le domaine dutraitement et de l’analyse de données et d’information de masse à l’ère de l’Internet des Objets. Cet institut est
en lien avec le Research Promotion Council of Keihanna Info-Communication Open Laboratory afin de créerdes partenariats public-académie-privé et d’opérer des transferts de technologie vers le privé.
L’un des projets principaux de l’UCRI en intelligence artificielle est mené au sein de l’une de ses sous-entité, leData-driven Intelligent System Research Centerxxii (DIRECT) qui travaille sur le traitement automatique delangage naturel pour la découverte d’information sur le Web. Ce centre est dirigé par Kentaro TORISAWA.
Advanced Speech Translation Research and Development Promotion Center (ASTREC)L’ASTRECxxiii est un centre entièrement dédié au développement de technologies pour le traitement dulangage naturel. Cet axe de recherche est vivement encouragé par le gouvernement japonais qui aimerait
voir des systèmes mis en place dans les transports publics, centres commerciaux et sites touristiques d’ici
l’année 2020 et la tenue des Jeux Olympiques de Tokyo afin de faciliter la gestion du flux de visiteurs attendus.
Des outils à destination des entreprises pour faciliter la traduction automatiques de documents administratifs etaméliorer la productivité sont aussi développés par l’ASTREC.
L’ASTREC est divisé en deux laboratoires et un bureau :Advanced Speech Technology Laboratory, Hisashi KAWAI
Advanced Translation Technology Laboratory, Eiichiro SUMITA

13



System Development Office

Le centre est dirigé par Yutaka KIDAWARA et les équipes sont réparties entre les sites de Keihanna et Tokyo.
AI Science Research and Development Promotion Center (AIS)
L’AISxxiv a été mis en place par le NICT comme une plateforme permettant de centraliser les différentes activitésde recherche de l’institut en intelligence artificielle et de les mettre en lien avec les industriels, les académiques
et les institutions gouvernementales en fournissant l’environnement adéquat.

NII – National Institute of Informatics
Le National Institute of Informaticsxxv, situé à Tokyo, est l’unique institut de recherche dédié à l’informatique et
aux domaines qui y sont liés (réseaux, logiciels) au Japon. Au niveau des infrastructures de recherche, le NII est
organisé en quatre divisions de recherche et sept centres de recherche.
Les activités en intelligence artificielle du NII sont réparties dans les divisions de recherche. Au sein de ses
divisions, la professeur Noriko ARAI est particulièrement connue pour son projet d’IA qui serait capable depasser l’examen d’entrée de l’Université de Tokyo. Le NII héberge également un centre dédié aux technologies
du Big Data qui étudie l’utilisation de l’intelligence artificielle pour une application en science et traitement desdonnées.

Divisions de recherche
Parmi les divisions de recherche du NII, les trois divisions suivantes présentent des chercheurs dont les travauxs’intéressent à l’intelligence artificielle.

Principles of Informatics Research Divisionxxvi

Digital Content and Media Sciences Research Divisionxxvii

Information and Society Research Divisionxxviii

ICHISE Ryutaro
INAMURA Tetsunari
INOUE Katsumi
SATOH Ken
SUGIYAMA Mahito
TAKEDA Hideaki
YAMADA Seiji
YAMAGISHI Junichi
ARAI Noriko
ECHIZEN Isao
NAKAJIMA ShinSUN Yuan
UEKI Kouichirou

14Artificial Brain Project―Can a robot get into the University of Tokyo?
Le projet de la professeur Noriko ARAI xxix consiste à développer une intelligence artificielle qui serait capable deréussir l’examen d’entrée de l’Université de Tokyo, considérée comme la plus prestigieuse du pays. Les objectifs
définis prévoyaient de faire atteindre un score élevé à l’IA développée au test national centralisé pourl’admission en université en 2016 et le passage de l’examen d’entrée de l’Université de Tokyo d’ici 2021.
Pour le moment, des résultats obtenus en 2013 en faisant passer l’examen national à l’intelligence artificielle
indiquaient une probabilité de passage de 80% pour 400 universités sur 800. Le robot a également tenté depasser l’examen d’entrée à l’Université de Tokyo chaque année depuis 2013, jusqu’ici sans succès.
Global Research Center for Big Data Mathematicsxxx
Le Big Data et les sciences des données sont étroitement liés aux technologies d’intelligence artificielle. Les
données sont souvent appelées la « matière première » de l’intelligence artificielle et de plus en plus, l’IA est
utilisée pour optimiser les recherches en sciences des données. C’est pourquoi il n’est pas étonnant de trouver
parmi les groupes de recherche du Global Research Center for Big Data Mathematics du NII un groupes’intéressant à l’intelligence artificielle appliquée au Big Data, le Graph Mining & Web & AI Group.
Ce groupe de recherche s’intéresse plus particulièrement aux données organisées en graphes et à ladécouverte de motifs (patterns en anglais). Leurs activités sont soutenues par la JST dans le cadre duprogramme ERATO.
Group Leader

Ken-ichi KAWARABAYASHIGroup Sub-Leader

Kohei HAYASHI
Daisuke HATANO

Researcher

Tomohiro SONOBE
Takuya KONISHI

Professor, National Institute ofInformatics
National Institute of Advanced
Industrial Science and Technology
Project Researcher, National
Institute of Informatics
Project Researcher, National
Institute of Informatics
Project Researcher, National
Institute of Informatics

ATR - Advanced Telecommunications Research Institute International
L’ATRxxxi est une entité dédiée à la recherche et développement située à Keihanna cofondée par 112
compagnies privées dont les plus notables sont NTT et KDDI. Cette organisation compte plus de 200 employés
incluant145 chercheurs, dont 20% de chercheurs étrangers. Elle est présidée par M. Tohru ASAMI.
Computational Neuroscience
Neural Information Analysis Laboratories
Computational Brain Imaging

Okito YAMASHITA

Neuroinformatics

Yukiyasu KAMITANI

Brain Robot Interface

Masaaki SATO
Shigeru KATAGIRIComputational Neuroscience Laboratories
Mitsuo KAWATO

Decoded Neurofeedback

Cognitive Mechanisms Laboratories

Cognitive Neuroscience

Jun MORIMOTO
Takeo WATANABE
Mitsuo KAWATO
Hiroshi IMAMIZU

Dynamic Brain Imaging

KAWANABE Motoaki

Neural Computation for Decision-making

Saori C TANAKA

Network Robot
Cloud Intelligence
Agent Interaction Design
Ambient Intelligence

Takahiro MIYASHITA
Koji KAMEI
Masahiro SHIOMI
Akira UTSUMI

Hiroshi IMAMIZU
Life-supporting Robots
Intelligent Robotics and Communication
Laboratories
Norihiro HAGITA

15

Human-Robot Interaction
Sound Environment Intelligence

Takayuki KANDA
Carlos T. ISHI

Presence Media

Hidenobu SUMIOKA

Hiroshi Ishiguro Laboratories
Hiroshi ISHIGURO
Shuichi NISHIO
Autres entitésCompagnies affiliées
Produits/Service licenciés« Joint Ventures »ATR-TREK (service de reconnaissance vocale)AI, Inc. (traitement de langage)
FEAT Limited (traitement de langage)
Yukai Engineering Inc. (reconnaissance vocale/sonsparalinguistiques)
FIT Co. Ltd. (robot de communication intelligent)

Depuis sa création, l’ATR aurait accueilli 55 chercheurs, 14 ingénieurs et 70 stagiaires français. Actuellement,l’institut possède des partenariats avec Télécom ParisTech, Télécom SudParis et l’Université Paris-Est Créteil.

16

III.2 – Agences de financement et programmes de recherche
Le Japon compte plusieurs agences de financements pour la recherche: la Japan Science and Technology
Agency (JST), la Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) ou encore la New Energy and Industrial
Technology Development Organization (NEDO) sont les plus importantes.
Parmi elles, la JST a mis en place un certain nombre de programmes de financement dont certains soutiennent
des projets dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Exploratory Research for Advanced Technology (ERATO)
Le programme ERATO a été mis en place en 1981. Après plus de trente ans de soutien à la recherche
fondamentale, il s’agit de l’un des programmes les plus prestigieux au Japon, également reconnu àl’international.
Projets en coursxxxii
Projet « INAMI JIZAI Body »Dirigé par le professeur Masahiko INAMI du Research Center for Advanced Science and Technology del’Université de Tokyo, le projet « Inami-Jizai Body » cherche à développer des technologies pour l’interaction
entre humains et robots collaboratifs par l’intelligence artificielle afin de parvenir à une véritable « symbiose
homme-robot ».
Projet ERATO MMSD

Le projet MMSDxxxiii est dirigé par Ichiro HASUO, professeur associé au National Institute of Informatics, ets’intéresse au domaine des métamathématiques pour la conception système afin d’étendre l’application desméthodes formelles aux systèmes « CPS » (cyber-physical systems), en particulier dans l’industrie automobile. Le
machine learning fait partie des disciplines étudiées dans le cadre du projet.
Projet « Kawarabayashi Large Graph » (cf. Global Research Center for Big Data Mathematics au NII
page15)

Core Research for Evolutional Science and Technology (CREST)
Autre programme phare de la JST, le CREST repose sur l’identification de thématiques stratégiques qui fontensuite l’objet d’un appel à projets. Les projets retenus bénéficient ensuite d’un financement sur cinq ans. Un
certain nombre d’appels récents portaient sur l’intelligence artificielle ou des thématiques liées.
Symbiotic Interaction: Creation and development of core technologies interfacing human and information
environments
Il s’agit de l’appel le plus récent, lancé en 2017. Il est dirigé par le professeur Kenji MASE (Graduate School ofInformatics, Université de Nagoya).
Conseillers scientifiques:
Hiroshi ISHIGURO - Professor (Distinguished Prof.), Graduate School of Engineering Science, Osaka University
Visiting Dorector (ATR Fellow), Hiroshi Ishiguro Laboratories, Advanced Telecommunications Research InstituteInternational
Koichiro ETO - Senior Researcher, Intelligent Systems Research Institute, National Institute of Advanced Industrial
Science and Technology
Satoshi KURIHARA - Professor, Graduate School of Informatics and Engineering / Director, Artificial Intelligence
eXploration Research Center, The University of Electro-Communications
Masahiro KOBAYASHI - President / Attorney at Law, Hanamizuki Law Office
Yukiko NAKANO - Professor, Dept. of Computer and Information Science, Seikei University
Eisaku MAEDA - Professor, School of System Design and Technology, Tokyo Denki University
Atsuko MIYAJI - Professor, Graduate School of Engineering, Osaka University, Professor, School of Information

17

Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology
Tsuyoshi MOTEGI - Fellow, Center for Research and Development Strategy, Japan Science and Technology
AgencyShigeo MORISHIMA - Professor, School of Advanced Science and Engineering, Waseda University
Projets:
Interaction techniques for understanding and controlof data-driven inteligent information systems
Human-Robot Interaction for Symbiotic Robots in a
Public Space in a City
A study on skill acquisition mechanism anddevelopment of skill transfer systems
An exploration of the principle of emerging
interactions in spatiotemporal diversity
Computational and cognitive neuroscientificapproaches for understanding the tender care

Takeo IGARASHIThe University of Tokyo, Graduate School ofInformation Science and Technology
Takayuki KANDA
Kyoto University, ATR, Invited Group Leader
Hideki KOIKE
Tokyo Institute of Technology, School of Computing
Ichiro TSUDA
Chubu University, Academy of Emerging Sciences,
Professor
Atsushi NAKAZAWA
Kyoto University

Artificial Intelligence: Development and Integration of Artificial Intelligence Technologies for Innovation
Accelerationxxxiv
Cet appel est en cours depuis 2016 et est dirigé par le professeur Minoru ETOH (Open and Transdisciplinary
Research Initiatives, Université d’Osaka).
Conseillers scientifiques:
Eriko ASAI - Executive Managing Director, Government Affairs and Policy, GE Japan Inc.
Shinichiro ISAGO - Director, Business Strategy, AD&Business Platform Department, LINE Corporation
Seiichi UCHIDA - Professor, Department of Advanced Information Technology, Faculty of Information Scienceand Electrical Engineering, Kyushu University
Makoto ONIZUKA - Professor, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
Kaori KASHIMURA - Corporate Officer, Project Leader, Robot & AI Project, Future Investment Division, Hitachi,
Ltd.
Yoichi SATO - Professor, Institute of Industrial Science, The University of Tokyo
Masashi SUGIYAMA - Director, Center for Advanced Integrated Intelligence Research, RIKEN/Professor,
Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo
Norihiro HAGITA - Board Director, Director, Intelligent Robotics and Communication Laboratories, Advanced
Telecommunications Research Institute International
Tsutomu MATSUMOTO - Professor, Graduate School of Environment and Information Sciences, and, Institute ofAdvanced Sciences, Yokohama National University
Masataka MATSUMOTO - Co-Founder and General Partner, WiL, LLC.
Projets:
Data Oriented Real-time Information
Analysis Platform for Sustainable FisheryInnovation in management of breedingcows in pasture by interaction analysis
Risk and Anomaly Prediction in Fully
Autonomous Driving
Understanding Psychiatric Disorders ThroughNatural Language Processing: A New
Approach for Prevention and Early
Diagnosis
Cyber ocean: next generation navigation
system on the sea
Experience and Action Sensing of Media

Masaaki IIYAMA
Associate Professor, Academic Center for Computing andMedia Studies, Kyoto University
Takenao OHKAWA
Professor, Graduate School of System Informatics, Kobe University
Shinpei KATO
Associate Professor, Graduate School of Information Scienceand Engineering, The University of Tokyo
Taishiro KISHIMOTO
Associate Professor, School of Medicine, Keio University
Katsufumi SATO
Professor, Atmosphere and Ocean Research Institute, The
University of Tokyo
Shin’ichi SATOH

18

Consumers based on Unknown Target
Retrieval and Recognition Framework
Fast and cost-effective deep learningalgorithm platform for video processing insocial infrastructure

Professor, Digital Content and Media Sciences Research Division,
National Institute of Informatics
Koichi SHINODA
Professor, School of Computing, Tokyo Institute of Technology

Universal Server-aided Computation for
Realizing Secure Private Data Processing

Goichiro HANAOKA
Group Leader, Information Technology Research Institute,
National Institute of Advanced Industrial Science andTechnology

Project on Development of Integrated
Medical System for Diagnosis and Treatmentof Cancer by Artificial Intelligence

Ryuji HAMAMOTO
Division Chief, Research Instituite, National Cancer Center

Privacy-preserving Data Analytics toPromote Cross-industry Data Sharing

Shiho MORIAI
Director, Security Fundamentals Laboratory, National Institute ofInformation and Communications Technology

Design and Deployment of a xDiversity AI
platform for Audio-Visual-Tactile
Communication towards an inclusive
society
Drafting support for legal texts with AI
technology
Real-time threat detection and prediction
by analyzing cyber threat big data
Development of AI-based diagnosis andtreatment-aid for epilepsy by automatedinterpretation of electroencephalogram
An Edge Learning Infrastructure Supporting
Realtime and All-Data Capabilities
Innovative Computer-Aided Cancer
Diagnosis with Artificial Intelligence using 3D
Shapes and Appearance of Cells

Yoichi OCHIAI
Associate Professor, Faculty of Media, Library, Information
Studies, University of Tsukuba
Tokuyasu KAKUTA
Professor, Research and Development Initiative, Chuo University
Yuji SEKIYAAssociate Professor, Information Technology Center, The
University of Tokyo
Toshihisa TANAKA
Associate Professor, Department of Electrical and Electronic
Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology
Hiroki MATSUTANIAssociate Professor, Department of Information and Computer
Science, Keio University
Ken’ichi MOROOKA
Associate Professor, Graduate School of Information Scienceand Electrical Engineering, Kyushu University)

Intelligent Information Processing: Intelligent Information Processing Systems Creating Co-Experience
Knowledge and Wisdom with Human-Machine Harmonious Collaborationxxxv
En cours depuis 2014, cet appel est supervisé par Norihiro HAGITA (Board Director, Director, Intelligent Robotics
and Communication Laboratories, Advanced Telecommunications Research Institute International).
Conseillers scientifiques:
Akiko AIZAWA - Professor, National Institute of Informatics
Hiroshi ISHIGURO - Professor, Osaka University (Distinguished Prof.), Visiting Director of ATR Hiroshi Ishiguro
Laboratories (ATR Fellow)
Kazuo IWANO - Specially Appointed Professor, School of Environment and Society, Tokyo Institute ofTechnology
Minoru ETOH - Professor, Open and Transdisciplinary Research Initiatives, Osaka University
Masahiro KOBAYASHI - President, HANAMIZUKI LAW OFFICE
Miwako DOI - Auditor, National Institute of Information and Communication Technology, Executive Director,
Nara Institute of Science and Technology
Hideyuki TOKUDA - President, National Institute of Information and Communication Technology
Yukiko HORIKAWA - Intelligent Robotics and Communication Laboratories, Advanced Telecommunications
Research Institute International
Eisaku MAEDA - Professor, School of System Design and Technology, Tokyo Denki University
Kenji MASE - Professor, Graduate School of Informatics, Nagoya University

19

Projets:
Analyzing Human Attention and Behavior via
Collective Visual Sensing for the Creation of Life
Innovation
Social Imaging: Technologies for Supporting
Creative Activities and Facilitating Social
Interaction
A Framework PRINTEPS to Develop Practical
Artificial IntelligenceIntelligent Information Processing Systems
based on Implicit Ambient Surface Information
Large-scale Consensus Support Systems basedon Agent Technologies
Construction of artificial consciousness and its
application in real life situations based upon
axiomatic neurocomputational theories andconstructivistic engineering approaches
Symbol Emergence in Robotics for Future
Human-Machine Collaboration
Prediction of social attitudes and stresses
based on social neuroscinece and natural
language processing
Behavior change and harmonious
collaboration by experiential suppelments
Cognitive Mirroring: Assisting people with
developmental disorders by means of selfunderstanding and social sharing of cognitive
processes
CyborgCrowd: Flexible and Scalable
Aggregation of Human-Machine Intelligence

Yoichi SATO
Professor, Institute of Industrial Science, The University of
Tokyo
Kenji SUZUKI
Professor, Faculty of Engineering, Information and Systems,
University of Tsukuba
Takahira YAMAGUCHI
Professor, Faculty of Science and Technology, Keio University
Katsumi WATANABE
Professor, School of Fundamental Science and Engineering,
Waseda University
Takayuki ITOProfessor, Department of Techno-Business Administration and
Department of Computer Science, Nagoya Institute ofTechnology
Ryota KANAICEO, ARAYA
Takayuki NAGAI
Professor, Faculty of Informatics and Engineering, The
University of Electro-Communications
Masahiko HARUNO
Research manager, Center for Information and Neural
Networks, National Institute of Information andCommunications Technology
Koichi KISE
Professor, Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture
University
Yukie NAGAI
Principal investigator, Center for Information and Neural
Networks, National Institute of Information andCommunications Technology
Atsuyuki MORISHIMA
Professor, Faculty of Library, Information and Media Science,
University of Tsukuba

Big Data: Advanced Core Technologies for Big Data Integrationxxxvi
Cet appel lancé en 2013 est coordonné par le professeur Masaru KITSUREGAWA (Director General, National
Institute of Informatics).
Conseillers scientifiques:
Kaoru ARAKAWA - Professor, School of Interdisciplinary Mathematical Sciences, Meiji University
Mitsuru ISHIZUKA - Professor emeritus, The University of Tokyo
Naonori UEDA - NTT Fellow, Head of Ueda Research Laboratory, Director of Machine Learning, Data Science
Center, NTT Communication Science Laboratories
Hidehiko Tanaka - Professor Emeritus, the University of Tokyo
Jun’ichi TSUJII - Director of Artificial Intelligence Research Center, Advanced Industrial Science andTechnology (AIST)
Hideyuki TOKUDA - Professor, Faculty of Environment and Information Studies, Keio University
Takeshi TOKUYAMA - Professor, Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
Teruo HIGASHINO - Professor, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
Hiroyuki KITAGAWA (PRESTO) - Professor, Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
Kenji YAMANISHI (PRESTO) - Professor, Graduate School of Information Science and Technology, the Universityof TokyoCalton PU (International Advisor) - Professor, Georgia Institute of Technology
Nozha BOUJEMAA (International Advisor) - Director of Research, Inria

20Nozha Boujemaa est directrice de recherche à Inria et directrice de l’Institut DATAIA lancé officiellement en
février 2018 et situé sur le plateau de Saclay en région parisienne. Sa collaboration de longue date avec
Masaru Kitsuregawa est une référence pour la coopération franco-japonaise en Big Data et intelligenceartificielle.
Dans le cadre de cette collaboration, un symposium sur « Data Science and AI » a lieu à Paris en juillet 2018
coorganisé par l’Institut DATAIA et la JST, en partenariat avec le Ministère de l’Education Supérieure, de laRecherche et de l’innovation français (MESRI) et l’Ambassade de France au Japon.
Projets:
Establishment of Knowledge-Intensive Structural Natural
Language Processing and Construction of Knowledge
Infrastructure
Privacy-preserving data collection and analytics withguarantee of information control and its application topersonalized medicine and genetic epidemiology
EBD: Extreme Big Data – Convergence of Big Data and
HPC for Yottabyte Processing
Discovering Deep Knowledge from Complex Data and
Its Value Creation
Data Particlization for Next Generation Data Mining

Foundations of Innovative Algorithms for Big Data
Recognition, Summarization and Retrieval of Large-Scale
Multimedia Data
The Security Infrastructure Technology for Integrated
Utilization of Big Data
Application-Centric Overlay Cloud Utilizing Inter-Cloud
Discrete Structural Statistics: A Data-centric Frameworkfor Empowering Cancer Science
Secure Data Sharing and Distribution Platform for
Integrated Big Data Utilization

Sadao KUROHASHI
Professor, Graduate School of Informatics, Kyoto
University
Jun SAKUMA
Professor, Graduate School of Systems andInformation Engineering, University of Tsukuba
Satoshi MATSUOKA
Professor, Global Scientific Information andComputing Center, Tokyo Institute of Technology
Kenji YAMANISHI
Professor, Graduate School of Information Scienceand Technology, The University of Tokyo
Takeaki UNO
Professor, Principles of Informatics, National Instituteof Informatics
Naoki KATOH
Professor, Graduate School of Engineering, Kyoto
University
Tatsuya HARADA
Professor, Graduate School of Information Scienceand Technology, The University of Tokyo
Atsuko MIYAJI
Professor, School of Information Science, Japan
Advanced Institute of Science and Technology
Kento AIDA
Professor, Information Systems Architecture
Research Division, National Institute of Informatics
Koji TSUDA
Professor, Graduate School of Frontier Sciences,
The University of Tokyo
Hayato YAMANA
Professor, Department of Computer Science andEngineering, Waseda University

21

III.3 – Universités
Sans surprise, ce sont les universités nationales, les plus prestigieuses du Japon, qui concentrent les activités derecherche et de formation en intelligence artificielle. Dans la plupart d’entre elles, ce sont les départements ouécoles d’informatique et d’ingénierie qui réunissent enseignements et laboratoires de recherche. Dans lesautres départements scientifiques, on peut trouver des activités en IA au sein de groupes de recherche ensanté, biologie, chimie ou matériaux.
On constate également de manière ponctuelle que certains départements consacrés aux Humanités
hébergent parfois des chercheurs en intelligence artificielle qui s’y intéresse du point de vue de l’étude de lasociété, des média ou encore de l’Internet.
Depuis quelques années, et probablement sous l’impulsion des politiques gouvernementales encourageantes
dans le domaine, certaines universités mettent en place des centres entièrement dédiés à la recherche et laformation en intelligence artificielle : Université de Tokyo, de Nagoya et de Tsukuba par exemple.

Nom

Rang

Documents sur
Web ofScience

Indice d’impact

Cité% Docs Cités

University of Tokyo

1

198

0.85

1412

69.7

Kyoto University

2

106

1.08

990

68.87

Tokyo Institute of Technology

3

79

0.77

671

75.95

Osaka University

4

55

0.85

380

65.45

Nagoya University

5

45

0.91

329

71.11

Tohoku University

6

43

1.27

144

74.42

Waseda University

7

41

1.07

341

70.73

Hokkaido University

8

40

0.77

132

60.0

Keio University

9

35

0.71

192

71.43

Kyushu University

10

32

0.58

132

62.5

11

27

1.62

226

48.15

12

25

0.77

99

60.0

Kobe University

13

23

7.46

2798

52.17

Japan Advanced Institute of
Science & Technology (JAIST)

14

22

0.94

94

54.55

University of ElectroCommunications - Japan
University of Tsukuba

Ritsumeikan University
14
22
0.65
38
54.55
Classement des 15 universités japonaises les plus actives dans le domaine de l’IA
selon le nombre de publications référencées sur Web of Science22Université de Tokyo
Graduate School of Information Science and Technology
Département

Computer Sciencexxxvii

Chercheur

Sujet(s) de recherche

Masashi SUGIYAMA

Machine learning, statistical data analysis
Computational learning theory, genome
informatics
Information theory, Machine learning

Satoru MIYANO
Junya HONDA
Issei SATO
Kenji YAMANISHI

Taiji SUZUKI

Mathematical Informaticsxxxviii

Kumiko TANAKA-ISHII [RCAST]

Kazuyuki AIHARA [IIS]

Hiroshi NAKAGAWA [ITC]Information Physics &Computingxxxix

Hiroshi SARUWATARI

Yoshimasa TSURUOKA
Information & Communication
Engineeringxl

Toshihiko YAMASAKI
Naoki YOSHINAGA
Yasuo KUNIYOSHI

Tatsuya HARADA
Mechano-Informaticsxli
Kei OKADA
Wataru TAKANO
Yoshitaka USHIKU
Masayuki INABA
Creative Informaticsxlii

Kenji YAMANISHI

Statistical machine learning
Information Theoretic Learning Theory,
Machine Learning, Data Mining (Anomaly
Detection, Change Analysis), Big data
analysis
Machine learning, Mathematical statistics,
Learning theory, High dimensional statistics,
Optimization for large scale machinelearning
Computational Linguistics, Natural
Language Processing, Mathematical
Modeling of Natural Language,
Unsupervised Machine Learning Methods
Mathematics for AI, Mathematical
Modeling and Nonlinear Analysis for
Biological Systems, Chaos Engineering
Machine Learning Algorithm andMathematical Models, Privacy Preserving
Data Mining
Speech and Acoustic Signal Processing,Music Information Processing, Statistical
Signal Processing, Machine Learning,
Nonlinear System Analysis
Field :Natural Language Processing,
Artificial Intelligence for Games
Field :Multimedia, Image Recognition &Processing, Pattern Recognition
Field :Natural Language Processing,Computational Linguistics
Intelligent Systems, Application of Brain
Information Processing, Human-Machine
Cooperative Learning Systems
Intelligent Robots, Intelligent Information
Processing, Real-World Image Annotation
and Retrieval, Real-World Modeling andPrediction
Coexist and Cooperate Humanoid, RealWorld Robot Vision, Intelligent Software
SystemRobotics, Artificial Intelligence
Real-World Intelligent Information
Processing, Big Data, Cross-Media Analysis
Intelligent Robot, Humanoid
Information Theoretic Learning Theory, Data
Mining (Anomaly Detection, Network
Mining, Latent Dynamics, Applications toMarketing, Security)[RCAST] Research Center for Advanced Science and Technology[IIS] Institute of Industrial Science[ITC] Information Technology Center23

Graduate School of Engineering

Department of Advanced Interdisciplinary Studies

Chercheur(s)Sujet(s) de recherche

IWASAKI Akira
YAIRI Takehisa

Artificial Intelligence

KANZAKI Ryohei
TAKAHASHI Hirokazu
SAKURAI Takeshi
NAMIKI Shigehiro
ANDO Noriyasu
HIROSE Michitaka

Intelligent Cooperative Systems

KUBOTA Takashi

Space Exploration Robotics,
Artificial Intelligence in Space,
Image Understanding

AIHARA Kazuyuki

Mathematical Modeling for
Complex Systems, Chaotic andQuantum Neural Networks,
Mathematics of Artificial
Intelligence

Laboratoire

Sujet(s) de recherche

Sato Lab.

Statistical Machine Learning,
Bayesian Estimation

Sugiyama Lab.

Machine Learning, Statistical
Data Analysis

Honda Lab.

Statistical Machine Learning,
Adaptive Decision Making

Department of Electrical Engineering andInformation Systemsxliii

Graduate School of Frontier Sciences

Department of Complexity Science andEngineeringxliv

Research Center for Advanced Science and Technology

Information Departmentxlv

Chercheur(s)Sujet(s) de recherche

Michitaka HIROSE
Ryohei KANZAKI
Hirokazu TAKAHASHINoriyasu ANDO
Takeshi SAKURAI
Shigehiro NAMIKI

Intelligent Cooperative Systems

Akira IWASAKIArtificial Intelligence

Institute of Industrial Sciencesxlvi
En dehors des départements ou graduate schools liés aux sciences informatiques ou aux mathématiques,l’Institute of Industrial Sciences de l’Université de Tokyo s’intéresse également aux applications de l’intelligenceartificielle et du machine learning pour la conservation d’énergie, la création en construction et pour larésolution de problèmes de société.

24

Next Generation Artificial Intelligence Centerxlvii
Depuis la fin de l’année 2016, l’Université de Tokyo
possède son propre centre dédié à la recherché enintelligence artificielle, en plus des différents
départements, facultés et graduate schools qui y sontliés et qui offrent des enseignements sur le sujet. Il aété établi dans le but de promouvoir l’étude de cettediscipline et celles qui y sont liées et de former desressources dans le domaine. Le centre se veutinterdisciplinaire et travaille en conjonction avec lesdifférents départements de l’Université de Tokyo :Graduate School of Information Science andTechnology
Graduate School of EngineeringGraduate School of Frontier SciencesInstitute of Industrial ScienceResearch Center for Advanced Science andTechnology
College of Arts and Science
Département

Department ofInterdisciplinary Sciences

Language and Information
Sciences

Sous-division

Informatics

Language Processing andLanguage Production

Chercheur(s)Sujet(s) de recherche

Takashi IKEGAMI

Mathematics ofnonlinear complex
systems

Tsuneaki KATO

Natural language
processing

KanekoKnowledge processing

FUKUNAGA Alex

Artificial intelligence

Shin MATSUSHIMA

Machine learning,data mining

KAWASAKI Yoshifumi

Corpus linguistics

KATO Tsuneaki,
NAKAZAWA Tsuneko

Natural language
processing

KATO Tsuneaki,
KAWASAKI Yoshifumi,
NAKAZAWA Tsuneko

Computational
linguistics

25

Université de Kyoto
Graduate School of Informatics

Department of Intelligence Scienceand Technologyxlviii

Chercheur(s)Sujet(s) de recherche

KAMITANI Yukiyasuxlix
HOSOKAWA Hiroshi
MAEGAWA Shingo
MAJIMA Kei

Neuroinformatics

YAMAMOTO Akihirol
KOBAYASHI Yasuaki Assistant Professor

Computational intelligence

NISHIDA Toyoaki
NAKAZAWA Atsushi Associate Professor
OHMOTO Yoshimasa Assistant Professor

Conversational Informatics

AKUTSU Tatsuya
TAMURA Takeyuki Assistant Professor

Biological Information
Networks

KASHIMA Hisashili
BABA Yukino

Collective Intelligence

Institute for Chemical Research – BioInformatics Center
Le Bioinformatics Center, sous-entité de l’Institut de Recherche en Chimie de l’Université de Kyoto, développe
de nouvelles technologies informatiques pour le déchiffrement du génome et essaie de comprendre lefonctionnement du vivant en l’assimilant à un système. Le centre est lui-même sous-divisé en trois équipes,
Chemical Life Science, Mathematical Bioinformatics, et Bio-Knowledge Engineering. Ces deux dernières
mènent des travaux qui sont liés ou qui utilisent l’intelligence artificielle pour des applications en biologie.

Bioinformatics CenterliiGroupe de recherche

Chef de groupe

Bio-Knowledge Engineering

Hiroshi MAMITSUKA

Mathematical Bioinformatics

Tatsuya AKUTSU

Shimodaira Laboratory on Statistics and Machine Learning
Le laboratoire du professeur Shimodairaliii est affilié à l’Université de Kyoto et au RIKEN. Son équipe mène ses
travaux en mathématiques statistiques sur le campus de l’Université et au bureau du RIKEN AIP à Tokyo,
Nihombashi.
BureauChercheur(s)Kyoto University

Hidetoshi SHIMODAIRA
Yan LIU

RIKENCollaborators

Hidetoshi SHIMODAIRA
Thong PHAM
Tomoharu IWATA
Yoshikazu TERADA
Shinpei IMORIKei HIROSE
Paul SHERIDAN
Shohei SHIMIZU

26

Hitachi-Kyoto University Laboratoryliv
En juin 2016, l’entreprise Hitachi et l’université de Kyoto ont annoncé la création d’un laboratoire conjoint pourmener des recherches en sciences humaines sur les grands défis sociétaux des années à venir. Les thèmes
abordés sont au nombre de trois : "universities and corporations in 2050", "artificial intelligence", et "ultra-highvoltage electron microscopes".
Les deux partenaires souhaitent ainsi apporter leur contribution à la réalisation de la fameuse « société 5.0 ».

Tokyo Institute of Technology
School of Computing

Department of Mathematicaland Computing Sciencelv

Department of Computer
Sciencelvi

Laboratoire/Groupe de recherche

Sujet(s) de recherche

Osamu WATANABE research group

Exploring "computation" and its
possibility

Takafumi KANAMORI research group

Understanding "information" fromstatistical machine learning

Taiji SUZUKI research group

Statistical machine learning anddata science

Sumio WATANABE research group

Mathematics and Artificial
Intelligence

INOUE Katsumi Laboratory

Human-Like Computing with
Inference and Learning

TOKUNAGA Takenobu Laboratory

Natural language understandingby computers

FUJII Atsushi Laboratory

Toward realizing computers
operated by and impress us withlanguage

MURATA Tsuyoshi Laboratory

Discovering knowledge fromnetworks

HONMA Teruki Laboratory

Discovery of a New Drug from
Huge Chemical SpaceONO Isao Laboratory

Developing Artificial Intelligencebased on Natural Evolution

OKAZAKI Naoaki Laboratory

Intelligent computers that handle
human languages

YAMAMURA Masayuki Laboratory

Systems Life Sciences; Learn, Know
and Create Life

Laboratoire/Groupe de recherche

Sujet(s) de recherche

OKUMURA and TAKAMURA Laboratory

Artificial intelligence with language
technology

SHINOZAKI Laboratory

Reveal the mechanism of speech
understanding

School of Engineering

Department of Information
and Communications
Engineeringlvii

27

KOBAYASHI Laboratory

Realization of human-centric
speech interface

SUZUKI Laboratory

Computational intelligence for
future biomedicine

NAKAHARA Laboratory

Next Generation Computer by
Reconfigurable LSIs

BERRAR Laboratory

Data Science

Global Scientific Information and Computing Center (GSIC)
Le GSIC du Tokyo Institute of Technologie est l’opérateur du supercalculateur TSUBAME 3.0 depuis l’été 2017 quia été construit en partenariat avec Nvidia et SGI Japan lviii. Il s’agit d’un outil extrêmement puissant pour larecherche en résolution de problèmes complexes, Big Data et intelligence artificielle.

Université d’Osaka
Graduate School of Information Science and Technology
Département
Sous-division(s)Laboratoire/Institut
YAGI Laboratory
The Institute of Scientific andIndustrial Research

Computer SciencelixIntelligent Media Systems

Information and PhysicalScienceslx

Architecture for Intelligence

The Institute of Scientific andIndustrial Researchlxi

Big Data Engineering

ONIZUKA Laboratory

Applied Media Engineering (Cybermedia
Center)SHIMOJO Laboratory

Multimedia Engineeringlxii

Graduate School of Engineeringlxiii
Département
Laboratoire

Adaptive Machine Systemslxiv

Directeur de laboratoire

Emergent Robotics Lab

Minoru ASADA

Motor Intelligence Lab,

Tomomichi SUGIHARA

Symbiotic Media Lab

Hideyuki NAKANISHIIntelligent Robotics Lablxv

Hiroshi ISHIGURO

Adaptive Robotics Lab

Ko HOSODA

Graduate School of Engineering Science
System Theory
Department of Systems
Innovationlxvi

Division of Systems
Science and Applied
Informatics

Intelligent Systems

Adaptive Robotics Group
Systems Analysis Group
Applied Robotics GroupIntelligent Robotics Group
Pattern Measurement Group
Robotic Manipulation Group28

Université de Nagoya
Graduate School of Informatics
Département

Sous-division

Chercheurs

Media Informatics Unit

MURASE Hiroshi
TAKEDA Kazuya
IDE Ichiro
TAKEUCHI Eijiro
ISHIGURO Yoshio
OGAWA Atsunori
KAWANISHI Yasutomo
TODA Tomoki
DEGUCHI Daisuke

System Informatics Unit

TAKEDA Koichi
ISHIKAWA Yoshiharu
MORI Kensaku
KUDO Hiroaki
SASANO Ryohei
MATSUMOTO Tetsuya
ODA Masahiro
TOYAMA Katsuhiko
OGAWA Yasuhiro
KOMAMIZU Takahiro

Field Informatics Unit

MASE Kenji
NAGAO Katashi
MATSUBARA Shigeki
ENOKIBORI Yu
OHIRA Shigeki

Theoretical Informatics andMathematics

MATSUBARA Yo
YOSHINOBU Yasuo
ONO Hirotaka
SATOH Junya
KIHARA Takayuki

Mathematical Modeling andInformatics

YAGIURA Mutsunori
NISHIMURA Harumichi
BUSCEMI Francesco
HU Yannan

Emergent Systems

ARITA Takaya
KITA Eisuke
NAGAMINE Koichiro
SUZUKI Reiji
SASAHARA Kazutoshi

Complex Systems
Computation

AZEGAMI Hideyuki
OHKA Masahiro
WATANABE Takashi
SUZUKI YasuhiroSous-division

Chercheurs

Mathematical Modeling andAnalysis GroupYAGIURA Mutsunori
NISHIMURA Harumichi

Theory of Computation Group

KANAMORI Takafumi

Intelligent Systemslxvii

Mathematical Informaticslxviii

Complex Systems Sciencelxix

Graduate School of Information Science
Département
Computer Science and Mathematical
Informaticslxx

29Systems and Social Informaticslxxi

Knowledge Society andInformation Systems GroupMASE Kenji
KATO, Jien

Architecture of Information
Society GroupTOYAMA Katsuhiko
OGAWA Yasuhiro
OHNO Tomohiro

Sous-division

Groupe(s) de recherche

Graduate School of Engineering
Département

Materials Design Innovation Engineering

Computational Materials
DesignComputational histology
Toshiyuki OYAMA
Yuuki TSUKADA
Structural form control
engineering
ADACHI Yoshitaka

Nagoya University Center of Innovation (COI)
Le COI de l’Université de Nagoyalxxii a été créé grâce à une initiative du MEXT et de la JST prévoyant la créationde plusieurs centres d’innovation à travers le pays et le soutien à leur financement entre 2013 et 2022. Le but deses centres est d’offrir une structure au sein de laquelle académiques et industriels peuvent créer descollaborations.
Le COI de Nagoya mène par exemple des recherches dans le domaine de la mobilité : développement d’unassistant de conduite avancé, de technologies de reconnaissance environnementale haute performance etd’une intelligence artificielle pour la navigation. Il bénéficie de nombreux partenaires industriels comme Toyota,
Denso, Fujitsu ou encore Panasonic.

Université de Tsukuba
Faculty of Engineering, Information and Systems lxxiii
Chercheur

Sujet(s) de recherche

AIYAMA Yasumichi

Intelligent mechanics/Mechanical systems - Robotics, Manipulation, Advanced
Factory Automation

ARANHA Claus de Castro

Software, Theory of informatics - Evolutionary Algorithms, Optimization Techniques,
Data Analysis, Machine Learning, Artificial Intelligence

ENDO YasunoriIntelligent informatics, Control engineering/System engineering, Theory of
informatics - Soft Computing, Fuzzy, Clustering, Risk Analysis, System Model,
Functional Analysis

ENDO Yuki

Multimedia database - Computer Graphics, Image-processing techniques, Image
recognition, Spatio-temporal data mining, Deep learning

DATE Hisashi

Intelligent mechanics/Mechanical systems, Dynamics/Control, Control
engineering/System engineering - Nonlinear control, Autonomous mobile robot,
Snake like robot

FUKUI Kazuhiro

Rehabilitation science/ Welfare engineering, Perceptual information processing Computer vision, pattern recognition, 3D object recognition, face recognition,humman sensing, Biometrics

FURUKAWA Hiroshi

Intelligent informatics, Cognitive science, Intelligent mechanics/Mechanicalsystems, Nuclear engineering, Experimental psychology, Social systems
engineering/ Safety system - Human-Machine Interface, Human-Machine
Collaboration, Navigation, Cognitive Map, Automation, Cognitive Workload,
Adaptive Automation, Human-Robot Interaction, Cognitive Simulation,30

Knowledge Acquisition
IDA Tetsuo

Intelligent informatics - Software Science, Automated Reasoning

INUI Takashi

Intelligent informatics - Natural language processing, computational linguistics,
opinion mining, sentiment analysis, Information extraction and knowledge
acquisition from natural language data, new sense detection

KAKEYA Hideki

Optical engineering, Photon science, Intelligent informatics

KAMEYAMA Keisuke

Intelligent informatics - learning, adaptive information processing, signal / image
encoding, image retrieval, image reconstruction

KANOH Hitoshi

Intelligent informatics - Knowledge processing, Evolutionary computation, Artificial
life, Intelligent transportation systems

KITAGAWA Takashi

Intelligent informatics

KUDO Hiroyuki

Intelligent informatics, Biomedical engineering/Biomaterial science andengineering, Medical systems - Imaging science, Medical imaging, Computeraided-diagnosis of medical image, Assisting technology medical care, Quantumbeam phase imaging, Intelligent image sensing, Image processing, Computer
vision, Inverse problems, Image compression, Image display, Music and soundprocessing

MOCHIYAMA Hiromi

Intelligent mechanics/Mechanical systems - Flexible-Robotics, Haptics, Human Skill

MORITA MasahikoIntelligent informatics, Cognitive science - Computational Neuroscience, Neural
Modeling, Neural Network, Associative Memory, Brain-like Computing, NeuralComputation

NAKAUCHI Yasushi

Intelligent informatics - Human-Robot Iterface, Intelligent Environments

NOBUHARA Hajime

OHYA Akihisa

OSAWA Hirotaka

Intelligent informatics - Computational Intelligence, Multi-Media Processing,Image Processing, Smart Interaction, Web Science, Web Intelligence, Multi-Agent,
Bio-informatics, Information Visualization
Intelligent mechanics/Mechanical systems, Measurement engineering, Intelligent
robotics - Intelligent Robot, Autonomous Mobile Robot, Real-world Sensory
Information Processing
Human interface and interaction, Intelligent robotics, Cognitive science - humanagent interaction, human-robot interaction, artificial intelligence,
anthropomorphization

SAKUMA Jun

Intelligent informatics - machine learning, knowledge discovery, data mining,privacy, security

SUZUKI KenjiIntelligent informatics - Robotics, Assistive Technology, Augmented Human,
Cybenics, Music Technology, HCI, HRI, Social Robotics, Biorobotics

TAKAHASHI ShinIntelligent informatics, Software - User interface software, Ubiquitous Computing

TAKIZAWA Hotaka

Intelligent informatics - Intelligent image processing, Well-being Information
Technology, Medical Image Processing

TANAKA FumihideIntelligent robotics, Intelligent informatics - Social Robotics, Human-Robot
Interaction, Childhood Education, Elderly Support, Development and Learning,
Machine Learning

TSUBOUCHI Takashi

Intelligent mechanics/Mechanical systems, Control engineering/Systemengineering - Robotics, Control Engineering, Mechatronics, Intelligent Machine

UTSURO TakehitoIntelligent informatics

YAMADA Takeshi

Perceptual information processing - Speech and acoustic information processing:speech recognition, sound scene understanding, multi-channel signal processing,media quality assessment, e-learning.

31

YAMAMOTO Mikio

Statistical Natural Language Processing, Human Language Technology, Corpus,
Corpora, Language model, Probabilistic model for context

Faculty of Library, Information and Media Sciencelxxiv
Chercheur

Sujet(s) de recherche

HIRAGA Yuzuru

Cognitive science, Intelligent informatics - Cognitive Science, Artificial Intelligence,
Music Information Science, Music Cognition, Music Information Retrieval, Game
Informatics

MATSUBARA Masaki

Cognitive science, Intelligent informatics, Educational technology, Rehabilitation
science/ Welfare engineering, Special needs education - Artificial Intelligence,
Cognitive Musicology, Music Information Processing, Cybernetics, Accessibility

SEKI Yohei

Intelligent informatics, Library and information science/ Humanistic social
informatics - Natural Language Processing, Information Access Technologies,
Communication Understanding, Sentiment Analysis, Summarization

TAKAKU Masao

Web informatics, Service informatics, Library and information science/ Humanisticsocial informatics, Intelligent informatics - information retrieval, information seeking
behavior, digital library, scholarly communication, special library

TEZUKA TaroIntelligent informatics - signal processing, machine learning

WAKABAYASHI KeiIntelligent informatics, Statistical science, Web informatics, Service informatics Machine Learning, Statistical Natural Language Processing, Dialog System, Social
Media Analysis

Center for Computational Sciences
Chercheur

Sujet(s) de recherche

HORIE Kazumasa

Intelligent informatics

KAMEDA Yoshinari

KITAHARA Itaru
SHISHIDO HidehikoIntelligent informatics - Image Understanding, Multiple Camera Observation, 3D
Shape Reconstruction, Sensor Fusion, Multimedia Processing, Massive Sensing,
Mixed Reality, ITS, Distant learningIntelligent informatics, Human interface and interaction, Sports science, Natural
disaster / Disaster prevention science, Multimedia database - Computer Vision,
Mixed Reality, Computational Media, Image Processing, Free-Viewpoint Video
Intelligent informatics, Sports science - Computer Vision, Convolutional Neural
Network, Crowdsourcing, Human Computation

Center for Artificial Intelligence Research (C-AIR)
L’Université de Tsukuba, à l’instar d’autres universités prestigieuses, a mis en place récemment (printemps 2017)
un centre dédié à la recherche et à la formation en intelligence artificielle, le Center for Artificial Intelligence
Researchlxxv. Le nouveau centre se veut interdisciplinaire et encourager les collaborations entre les différents
départements de l’université travaillant sur des sujets liés à l’intelligence artificielle. Son directeur est leprofesseur Tetsuya SAKURAI.

32

III.4 – Entreprises et laboratoires privés
Le Japon, au même titre que l’Europe, pâtit du fait qu’il ne possède aucun géant de l’envergure de Google,
Facebook, Tencent ou Baidu. Néanmoins certaines entreprises se démarquent par l’ampleur des moyens
qu’elles investissent dans la recherche en intelligence artificielle : Fujitsu, Softbank, Toyota, Nissan en sont desexemples.
Nom

Rang

Documents sur
Web of Science

Indice d’impact

Cité% Docs
Cités

NEC Corporation

1

31

3.5

1029

83.87

Fujitsu Ltd

2

23

0.12

19

21.74

3

21

0.88

73

66.67

4

20

0.13

19

25.0

Honda Motor Company

5

10

1.04

79

80.0

Toshiba Corporation

6

9

1.02

49

66.67

Toyota Motor Corporation

6

9

1.77

45

88.89

DENSO

8

6

0.24

5

33.33

Panasonic

8

6

0.88

77

100.0

10

5

0.3

15

60.0

Nippon Telegraph &Telephone Corporation
Fujitsu Laboratories Ltd

Sony Corporation

Classement des 10 entreprises japonaises les plus actives dans le domaine de l’IA
selon le nombre de publications référencées sur Web of Science
En Novembre 2016, de grands noms de l’industrie japonaises tels que Fujitsu, Toshiba, Hitachi, Panasonic, Sony,
Mitsubishi Electric et Sharp annonçaient leur intention d’investir dans la R&D liée à l’intelligence artificielle aussi
bien en ressources humaines que financières dans les années à venir (jusqu’à 300 milliards de yens sur les trois
ans à venir)lxxvi.

Grandes entreprises
Fujitsu – le géant japonais des services en ICT
L’entreprise Fujitsu est le troisième fournisseur mondial de services informatiques. Ses secteurs d’activités et ses
produits sont très variés et vont de la production de semi-conducteurs aux services de conseil en passant par lavente de serveurs, postes de travail, logiciels et autres périphériques informatiques et de télécommunications.
Parmi ses nombreuses filiales, le groupe compte l’entité Fujitsu Laboratories Ltd qui regroupe les activités derecherche et développement. Plus de 1500 chercheurs sont employés dans ces différents laboratoires répartis
dans plusieurs pays du monde en plus du Japon.

33

Fujitsu Laboratories a identifié l’Intelligence Artificielle comme l’une des « Huit Technologies Emergeantes qui
dirigeront le Monde » et mène des recherches très actives dans le domaine lxxvii. La vision de Fujitsu Laboratories
quant aux applications de l’Intelligence Artificielle – et plus précisément du Machine Learning et du Deep
Learning – est vaste : les résultats de leurs recherches montrent un intérêt pour l’utilisation de ces technologies
pour l’acquisition et le traitement de données, l’aide à la décision pour des problématiques de société ou
d’entreprenariat, l’industrie, l’aide à la production, la sécurité, la gestion d’énergie et de ressources, larobotique, la ville intelligente et bien d’autres domaines encore.
Fujitsu s’intéresse également à l’amélioration des interactions entre humains et intelligence artificielle etcherche à étendre le champ d’applications possibles de l’IA.






New Artificial Intelligence Technology Improving Fuel Efficiency and Reducing CO2 Emissions of Ships
through Use of Operational Big Data
AI Technology for Quickly Solving Urban Security Positioning Problems
Quick-adapting and Flexible Autonomous Robot System
Application of Artificial Intelligence Technology in Product Design
Machine Learning Technology Applied to Production Lines: Image Recognition System






AI-based Automatic Configuration Technology for Large-scale Video Analysis Solution
Fujitsu Develops Deep Learning Technology based on Adversarial Training and Auxiliary Data
Kyoto University and Fujitsu Launch Joint Research Project to Advance Medicine through the Use of AI
Fujitsu AI Increases Accuracy of Malware Intrusion DetectionLe 9 mars 2017, l’entreprise Fujitsu annonçait son intention d’investir plus de 50 millions d’euros en France
dans le secteur de l’intelligence artificielle. Parmi les projets d’investissements annoncés figurait une
collaboration toute particulière avec l’Ecole Polytechnique.
Un an plus tard en mars 2018, Fujitsu annonçait l’extension de ses capacités de recherche en matière d’IA en
France avec l’extension de ses locaux de Paris-Saclay et le renforcement de ses équipes. L’entreprise aégalement été sélectionnée pour participer à un prestigieux programme de recherche européen dans ledomaine de l’IAlxxviii.
DeNA
L’entreprise DeNA est un fournisseur de services en ligne et plus particulièrement sur mobile comme du ecommerce ou des jeux vidéo. Cependant, depuis quelques années, DeNA est aussi un acteur très actif dans ledéveloppement de véhicules autonomes.
Un premier projet, « Robot Taxi », avait été développé en collaboration avec l’entreprise japonaise ZMP et
utilisait la technologie de la startup française Easy Ridelxxix. Il s’agissait d’une navette sans chauffeur qui devaitêtre utilisée à terme pendant les Jeux Olympiques de 2020 à Tokyo. Des tests en zone rurale, dans la préfectured’Akita, avaient même été menés. Le partenariat entre ZMP et DeNA a cependant été rompu.
DeNA a depuis commencé une collaboration avec l’entreprise de livraison Yamato pour développer unvéhicule qui réaliserait des livraisons de manière autonome, « Roboneko Yamato »lxxx, ainsi qu’avec Nissan pourlancer un nouveau service de taxis autonomes, « Robot Shuttle »lxxxi.
Honda
Le constructeur automobile Honda Motor Company est longtemps resté discret sur le sujet de l’intelligenceartificielle et des véhicules autonomes. Jusqu’à l’année dernière, en 2017, lorsque la création d’un nouveau
centre de Recherche & Développement dédié à la robotique, l’IA et l’énergie (batteries).
De plus, l’entreprise avait également annoncé un partenariat avec Waymo, l’entité du groupe Alphabet(propriétaire notamment de Google) spécialisée en véhicules autonomes. Honda s’appuierait sur ses
technologies existantes et déjà opérationnelles pour véhicule « augmenté » (assistant de conduite intelligent,système automatique de freinage…) et utiliserait ce partenariat avec Waymo pour accélérer la transition versl’élaboration d’un véhicule autonome.

34

Selon les propres mots du CEO de Honda, le constructeur ne souhaite pas mener ses recherches de manière
isolée mais au contraire nouer des partenariats constructifs pour les parties respectives. Cette tendance sembleêtre confirmée par l’annonce plus récente d’un accord avec SenseTime, une startup chinoise dont la valeur
est estimée à plus d’un milliard de dollarslxxxii.
NissanNissanlxxxiii est l’un des constructeurs automobiles les plus impliqué dans le développement des véhiculesautonomes. La recherche dans le domaine prend plusieurs formes :Le développement d’assistants de conduite intelligents mais qui requièrent encore l’action d’un
conducteur et qui sont progressivement intégrés aux modèles de voiture du constructeur. La
technologie en question a été présentée au CES 2018 sous le nom de Seamless Autonomous Mobility.
-

Le développement du véhicule autonome de niveau 4 qui en théorie n’a donc pas besoin deconducteur. Un prototype équipé de la technologie « ProPilot » a été testé à Tokyo en 2017.

-

Le développement de services autour de ces technologies, comme par exemple le service de taxi
autonome « Easy Ride » testé récemment à Yokohama en partenariat avec DeNA. Cette collaborationa débuté en 2017 et des tests ont été menés dans la ville de Yokohama en mars 2018.

Nissan possède plusieurs centres de recherche. Parmi eux, celui qui concentre les activités liées à l’IA se situe
dans la Silicon Valley. Au Japon, Nissan opère trois centres de recherche et développement à Atsugi, Yokosuka
et Yokohama, tous situés dans des villes à la périphérie de Tokyo.
Softbank
Le groupe Softbanklxxxiv est un conglomérat japonais classé 38ème au Forbes Global 2000 en 2017
particulièrement connu pour son CEO très emblématique Masayoshi Son, ses campagnes d’investissements
massifs et ses rachats d’entreprises spectaculaires. Le groupe est le propriétaire du Vision Fund d’une valeur de
100 milliards de dollars monté en collaboration avec l’Arabie Saoudite, Apple, Qualcomm, ou encore Oracle.
Softbank est un acteur majeur de l’innovation en Intelligence Artificielle. Il y a quelques années, le groupe
avait racheté l’entreprise de robotique française Aldebaran et avait développé le robot humanoïde Pepper,
destiné au service à la personne et à la clientèle.
Plus récemment, Softbank est devenu le propriétaire d’ARM, le fabricant de processeurs, et de Boston
Dynamics, une filiale d’Alphabet (parent de Google) spécialisé en robotique. Toujours dans le domaine de l’IA,des investissements ont été faits dans les startups Mythic (puces électroniques pour IA), Brain (robotiqueautonome), TwoXar (recherche pharmaceutique), Nauto (véhicules autonomes) ou encore Plenty (agricultureassistée par IA). Toujours dans le secteur des puces électroniques et des processeurs, le groupe a acheté pour 4
milliards de dollars de parts dans l’entreprise Nvidia.

35

Le CEO de Softbank ne cache pas son intérêt immense pour les technologies de l’IA et que ces rachats etinvestissements sont partiellement motivés par sa confiance en leur potentiel futur. Il affirme notamment qu’une
IA capable de surpasser les humains pourrait voir le jour d’ici 30 ans.
Le portfolio de Softbank est extrêmement varié mais certaines activités révèlent un intérêt tout particulier pourles véhicules autonomes et les services qui se développent autour de ce domaine d’application de l’IA. Al’étranger, Softbank a investi dans des startups travaillant sur le sujet mais a aussi acheté des parts dansdifférents leaders régionaux des services de VTC : Didi Chuxing en Chine, Grab en Asie du Sud-Est, Ola en Indeet finalement Über aux Etats-Unis.
Au Japon, le groupe a créé en 2016 l’entité SB Drive dédiée au développement de véhicules autonomes pourles transports publics. Des tests ont déjà été réalisés avec des navettes autonomes (à l’aéroport de Haneda par
exemple) ou des camions de transport de fret.
Pour réaliser ses navettes autonomes, SB Drive a collaboré avec Hino Motors et la startup française Navya.
Sony
Les recherches en intelligence artificielle de Sony remontent aux années 2000 et sont connues pour les produits
qui en sont dérivés comme le robot Aibo, dont une nouvelle version vient d’être dévoilée, mais la compagnie
n’avait jamais travaillé en collaboration avec des acteurs extérieurs. Depuis un ou deux ans, la tendance est
toute autre et Sony semble chercher à enrichir son expertise en intelligence artificielle en nouant de nouveauxpartenariatslxxxv.
L’entreprise Sony a formé en 2017 une joint-venture avec UEI Corp., une entreprise japonaise spécialisée enlogiciels informatiques et intelligence artificielle, et l’incubateur de startups World Innovation Lab. Nommée
Ghelia, elle a pour domaine d’activité le service aux entreprises en science des données et en programmesd’intelligence artificielle.
Toujours via des partenariats, Sony s’intéresse également aux véhicules intelligents et a récemment annoncé
avoir développé un véhicule contrôlable à distance intégrant des technologies de capteurs et d’intelligenceartificielle. Il prend la forme d’une navette de trois mètres de long et d’un peu moins de deux mètres dehauteur. Elle n’est pas destinée à un usage sur les grandes voies de communication, mais plutôt à une conduite
dans des aires de loisir (golf, centre commercial, etc.). L’entreprise a également formé une alliance avec cinq
opérateurs de taxis tokyoïtes, Daiwa Motor Transportation, Hinomaru Kotsu, Kokusai Motorcars, Green Cab et legroupe Checker Cab, pour développer un service utilisant l’IA de manière prédictive.
ToyotaEn Septembre 2017, le constructeur automobile Toyota lxxxvi annonçait son intention de commercialiser et lancer
sur les routes des voitures autonomes d’ici le début des années 2020. L’ensemble de la stratégie de l’entrepriseétait détaillée dans un livre blanc publié à la même période.
En concordance avec ces objectifs, Toyota avait ouvert en 2016 un nouveau centre de recherche dédié àl’intelligence artificielle et à la robotique aux Etats-Unis dans la Silicon Valley. Le constructeur automobile
compte développer son offre dans les véhicules autonomes par deux voies différentes : l’une repose sur une
voiture 100% autonome, et l’autre sur le développement d’un véhicule fonctionnant partiellement grâce à l’IAmais qui requiert encore des initiatives et des prises de décision de la part du conducteur.
Plus récemment, au début du mois de mars 2018, le constructeur automobile annonçait la création d’une unitéde 1000 ingénieurs japonais et étrangers qui seraient supervisés par un ancien ingénieur en robotique deGoogle, James Kuffner, Cette unité, qui a été nommée TRI-AD (acronyme de Toyota Research InstituteAdvanced Development) est formée en collaboration avec Aisin Seiki et Denso, des fabricants de composantsautomobiles.
Toyota a aussi conclu un partenariat avec le fabricant de processeurs Nvidia. L’offre qui intéresse Toyota est
une plateforme d’intelligence artificielle, par ailleurs déjà utilisée par Audi et Mercedes. Cet outil, appelé «Drive PX », agrège les données envoyées par les différents capteurs dont est équipé un véhicule (caméras,radar, etc.) qui sont ensuite traitées par l’intelligence artificielle afin que la voiture s’adapte à sonenvironnement.

36

Toyota avait d’ailleurs dévoilé à l’occasion du CES 2017 (Consumer Electronics Show) son projet de véhicule
autonome, Concept-i. Il mettrait l’accent sur l’interaction voiture-conducteur, grâce à une intelligenceartificielle intégrée qui apprendrait au fur et à mesure des « conversations » avec le conducteur ses goûts, ses
humeurs, sa personnalité, ou encore son niveau de fatigue afin de lui proposer une expérience sur la route surmesure.
Au même titre que Softbank ou Sony, Toyota s’intéresse aux services de taxi mettant à profit les possibilités
offertes par l’IA. Dans ce sens, un partenariat a été conclu avec le développeur d’application JapanTaxi et uninvestissement de 70 millions de dollars a été annoncé dans une entité de Nihon Kotsu, l’un des principaux
opérateurs de taxi du Japon en termes de flotte et qui travaille également au développement d’un systèmeutilisant l’IA.
Mitsubishi Electric (MAISART)
Mitsubishi Electriclxxxvii est un fabricant japonais
de systèmes électroniques, automatiques,
producteurs d’énergie ou encore destinés à laproduction industrielle.
L’entreprise a développé sa propre technologie
d’intelligence artificielle, désignée sous le nom
de MAISART, c’est-à-dire "Mitsubishi Electric's AI
creates the State-of-the-ART in technology ».
Cette technologie est basée sur du deeplearning, de l’apprentissage renforcé et du Big
Data. Pour Mitsubishi Electric, il s’agit de mettreen avant leur expertise dans le domaine et depromouvoir l’application des technologies d’IAdans des secteurs d’activité variés comme lemontre le schéma ci-dessous.
Fanuc
FANUClxxxviii est un équipementier industriel japonais et l’un des plus importants fournisseurs de robots industriels
au monde. L’entreprise a déjà collaboré avec Nvidia afin d’intégrer de l’intelligence artificielle à sa plateforme
FIELD (FANUC Intelligent Edge Link & Drive System) qui permet de créer un réseau d’objets connectés à partir
de différents types d’équipements industriels. Le réseau ainsi créé génère une quantité immense de données
que le système FIELD analyse et exploite de manière intelligente afin de faciliter les opérations et faire de lamaintenance prédictive.
L’ajout d’une « couche » d’intelligence artificielle au système permettrait aux robots interconnectés de s’autoenseigner les tâches qui leur sont assignées afin de mieux les réaliser et plus rapidement. Afin d’aller plus loindans le développement de cette technologie, FANUC a lancé une joint-venture avec Hitachi et la startup
japonaise Preferred Networks, spécialiste du deep learning.
OMRON
OMRONlxxxix est un fabricant japonais de composants électroniques, équipements industriels, automatiques, desanté et de sécurité reconnu mondialement pour ses innovations.
Au CES 2018, l’entreprise a mis en avant de nombreuses démonstrations de technologies utilisant del’intelligence artificielle dans le but de promouvoir l’harmonie et les interactions entre humains et machinespour répondre à des besoins sociétaux et industriels. Ces démonstrations incluaient un système de surveillancede conduite de véhicule autonome et le système d’apprentissage du tennis de table FORPHEUS qui exploitentla technologie d’OMRON Sensing & Control + THINK.
OMRON mène également des recherches croisées entre IA et neurosciences, toujours dans le but d’améliorer
les interactions hommes-machines, mais aussi la productivité et les conditions de travail dans leur ensemble.

37

NEC
L’entreprise NECxc est principalement connue dans le domaine de l’intelligence artificielle pour sa marque« NEC The Wise », un portfolio de technologies destinées à augmenter la créativité humaine.

*1： Ranked 1st four consecutive times in task
assessment sponsored by the U.S. National Instituteof Standards and Technology (NIST)*2： Ranked 1st in task assessment sponsored by
the U.S. National Institute of Standards andTechnology (NIST)（2012）

Dans ce portfolio, c’est la technologie dereconnaissance faciale « NeoFace » qui est
particulièrement reconnue dans le domaine pourson degré de précision très élevé, même lorsqu’ils’agit de traiter un grand nombre d’entréescomme dans une foule par exemple. Lesapplications envisagées pour ce type detechnologie sont principalement liées à la sécurité,
dans les gares par exemple.

Le Tokyo Institute of Technology et l’entreprise NEC ont annoncé un partenariat sur le développement d’unesolution de traitement d’images utilisant l’intelligence artificielle. Cette technologie serait capable, en
combinant les images prises par des caméras usuelles et celles enregistrées par des détecteurs spécialisés(caméras infrarouge par exemple), d’améliorer considérablement la finesse de l’analyse résultante.
NTT
Dans un rapport datant de mai 2016, NTT exposait sa vision en matière de recherche et développement enintelligence artificielle. Cette vision s’organise autour de quatre concepts :Agent-AI : désigne les technologies d’IA pour l’analyse d’informations émises par les personnes afin decomprendre leurs émotions et leurs intentions. Ce type d’IA est déployé dans le domaine du service à
la clientèle, l’aide au diagnostic de santé et la communication en général
Heart-touching AI : désigne les technologies d’IA pour l’analyse approfondie des comportements
inconscients d’une personne et procéder à une analyse psychologique complète. Ce type d’IA serait
plutôt utilisé dans l’éducation, les divertissements, le sport, le conseil (en santé, bien-être…)
Ambient-AI : désigne les technologies d’IA pour l’analyse et la compréhension de l’environnement
dans son ensemble (objets, personnes, etc.). Ce type d’IA s’adresse par exemple aux voituresautonomes ou peut s’appliquer au concept des smart cities
Network-AI : désigne les technologies pour l’interconnexion de différents types d’IA et l’optimisation
globale des réseaux de télécommunication avec les terminaux qui y sont connectés.
Ces quatre concepts sont réunis sous une même marque, propriété du groupe NTT, dénommée corevo.

38

La recherche en IA au sein du groupe NTT est disséminée dans ses laboratoires et ses différentes filiales, au
Japon ou à l’étranger :Technologie COTOHAxcii : Outil de communication muni d’une intelligenceartificielle utilisé pour des chatbots ou de la recherche sémantique
NTT Communicationsxci
Video analysis reporting service - advanced AI-based video analysis(utilise une technologie développée par Preferred Networks)
Real-time human detection based on deep learningxciv

NTT Comwarexciii

Automatic road defect detection systemxcv

Technology for determining the degree of impropriety of an imagexcvi

NTT Eastxcvii

Robo-Connectxcviii

NTT Docomoxcix

Natural dialog enginec

NTT Securityci

Advanced security analytics with AI cii
Partenariat récent dans le domaine de la santé avec Pieces Technologiesciv

NTT Dataciii

Songs reporting service for broadcasterscv
Monone, abnormal sound detectioncvi
Cloud robotics platform for IoTcvii
Communication Science Laboratories(Machine learning and data science centre à Keihanna)

NTT Laboratoriescviii(filiale dédiée à la R&D)

Media Intelligence Laboratories
Network Service Systems Laboratories

Les deux entreprises ont l’intention de combiner leur savoir-faire : NTT fournira des technologies dereconnaissance vocale, contrôle de dialogue, synthèse de voix, ainsi que sa plateforme d’intelligenceartificielle corevo pour améliorer les interactions humain-robot. Le « robot d’aide à l’humain », ou Human
Support Robot (HSR), de Toyota accomplira les tâches de « récupération d’objets à terre », « récupérationd’objets hors de portée » et de « communication avec les aides-soignants et les proches ». Toyota prendra aussi
en charge les expérimentations nécessaires à la vérification de ces technologies cix.
Hitachi
Hitachicx consacre une partie de ses activités de Recherche & Développement à l’intelligence artificielle.
L’utilisation de l’IA envisagée par Hitachi est clairement orientée vers l’augmentation de la productivité etl’optimisation des opérations ou services d’une entreprise grâce aux mathématiques appliquées et àl’exploitation des données de masse (Big Data).

39

Ces activités sont axées autour de deux grandes thématiques :Développement d’une technologie d’IA de dialogue avec apprentissage actif à partir d’une base dedonnées : il s’agit en fait de développer les technologies de communication et d’interaction du robot
humanoïde EMIEW3 de Hitachi afin qu’il « apprenne » spontanément à répondre à des questions qu’il ne
connait pas en interagissant avec des personnels spécialisés et en déduisant des informations qui lui sontdonnées comment répondre à d’autres questions construites de manière similaire mais sur d’autres sujets.
EMIEW3 est destiné au service à la clientèle et à l’orientation (dans les aéroports ou les centres commerciaux
par exemple).
Automatisation de processus robotisé (RPA) grâce à l’IA : il s’agit là d’une technologie utilisant l’IA pourautomatiser les tâches fastidieuses et redondantes de lecture, classification et traitement de documents detravail comme des factures, des reçus ou encore des contrats. Des tests ont déjà été menés au sein de Hitachi
Management Corp. et ont montré que 70% des contrats pouvaient être traités avec cette technologie. Hitachisouhaiterait introduire l’utilisation de ce type de technologie de manière plus massive afin d’augmenterl’efficacité du traitement des tâches administratives en entreprise et contribuer à la transformation des modesde travail.
Toshiba
La filiale du groupe Toshiba dénommée Toshiba Digital Solutionscxi offre un service d’analyse utilisant du deeplearning et de l’analyse de données, SATLYS, afin d’apporter des solutions d’aide à la résolution de problème à
ses clients principalement dans des secteurs liés à l’industrie.

40

SharpLe fabricant japonais d’équipements électroniques Sharp cxii a créé sa propre marque, “AIoT” qui combine
comme le nom le laisse deviner Intelligence Artificielle et Internet des Objets. Sharp positionne clairement ses
produits et ses recherches en IA pour le développement d’environnements de vie ou de travail « intelligents »grâce à l’intégration d’équipements et de systèmes augmentés par l’IA.
Lors de la convention CEATEC 2017 au Japon, Sharp a présenté les produits suivants :AIoT Solutions

Home Assistant
RoBoHoN, le smartphone sous forme de petit robot humanoïde

Smart Home Products

COCORO+ services
Smart kitchen

Smart Office

AIoT TV

Smart ECO

Système de gestion d’énergie dans le Cloud HEMS (Home Energy Management
System) lié au « Home Assistant » intelligent

Panasonic
Panasoniccxiii consacre une partie de son activité au développement de technologies d’intelligence artificielle.
Les domaines d’application ciblés par l’entreprise sont l’électronique de consommation, la maison intelligente(toujours le concept de « smart home »), l’automobile et le B2B.
Dans ce sens, Panasonic a développé ses propres technologies de machine learning et de traitement delangage naturel et a cherché à les intégrer à ses technologies existantes (traitement d’images, de sons,capteurs, etc.).
Les laboratoires de recherche et développement de Panasonic travaillant sur ces nouvelles technologies d’IAsont répartis sur plusieurs sites au Japon. Le plus important se situe au siège social de l’entreprise dont leséquipes cherchent particulièrement à promouvoir la recherche en IA associée aux produits et équipements
développés dans les autres branches d’activité.
Les deux autres sites sont situés à Keihanna et à Tokyo. A Keihanna, l’institut de Panasonic travaille sur l’analyse
et le traitement d’information intelligents depuis 1994. Les laboratoires de ce site travaillent principalement surl’élaboration d’une IA et de robots capables d’assister les humains et de les assister dans leurs tâches physiques
et intellectuelles. Le site de Tokyo, Panasonic Laboratory Tokyo, a ouvert en 2016 à Ariake. Des ingénieurs
spécialisés en IA, robotique, IoT et métrologie travaillent sur de la recherche liée aux interactions humain-robot
et les manières de les améliorer.

41

Enfin, Panasonic collabore avec un certain nombre d’instituts de recherche japonais publics comme le
National Institute of Informatics (NII), le National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST),ou le National Institute of Information and Communications Technology (NICT)

Startups et PMEs
Preferred Networks
Preferred Networkscxiv est une startup japonaise spécialisée dans les technologies d’intelligence artificielle etplus particulièrement dans le deep learning. Le très prestigieux journal Nikkei l’identifiait en novembre 2017
comme étant la startup japonaise la plus prometteuse avec une valeur estimée à 232,6 milliards de yens.
Preferred Networks s’est également démarqué grâce aux collaborations établies récemment avec des géants
de l’industrie japonaise comme Toyota, qui a investi 11,5 milliards de yens, Fanuc, Hitachi ou encore NTT. A
noter que NTT et Toyota collaborent ensemble avec Preferred Networks sur le développement des véhicules
connectés.
Tier IV
Le produit phare de la startup Tier IVcxv est leur système d’exploitation opensource pour véhicule autonome,« Autoware ». La startup propose également plusieurs types de solutions dont du matériel informatique pour larecherche en intelligence artificielle ou des prototypes de véhicules électriques imprimés en 3D. Tous leurs
produits ont la particularité d’intégrer leur plateforme « Autoware ».
Tier IV a récemment conclu un partenariat avec KDDI et Sony pour mener des tests de véhicules autonomes enutilisant la 5G.
La startup a été fondée en 2015 par l’Université de Nagoya et l’AIST entre autres et aurait été l’un des premiers
acteurs du secteur à rendre sa technologie libre d’accès. Elle aurait été adoptée depuis par plus de 100
entreprises dont Yamaha Motors et Nvidia.
LeapMind
LeapMindcxvi est une startup japonaise qui propose des technologies logicielles de deep learning adaptées à
différents cas d’usage : conduite autonome, entretien d’infrastructures, détection d’anomalies, Internet desObjets, etc. LeapMind se démarque en mettant l’accent sur la performance de leur produit tout en prenant encompte des économies d’énergie. De plus, leur technologie aurait l’avantage d’être très rapide sans êtregourmande en mémoire, ce qui allègerait les exigences au niveau hardware.
En 2017, LeapMind a été sélectionnée par le Nvidia Inception Program et pour le label EY Innovative Startup
2017.
UEI Corp.
UEI Corp.cxvii offre des consultations en deep learning, du matériel hardware pour la recherche en intelligenceartificielle et des jeux de données pour que les algorithmes puissent « apprendre ». La startup a été fondée en
2003 et compte parmi ses clients de grandes figures telles que NTT Docomo, Sony Computer Science
Laboratories, Sumitomo Electric Information Systems Co., DENTSU, Nintendo ou encore Microsoft Japan.
Ascent Robotics
L’entreprise tokyoïte Ascent Roboticscxviii a annoncé travailler sur le développement d’un logiciel d’intelligenceartificielle pour véhicule autonome de niveau 4, c’est-à-dire programmé pour assurer l’autonomie totale duvéhicule. Dans ce but, une plateforme d’apprentissage reposant à la fois sur des données réelles et sur unenvironnement 3D a été mise en place. Grâce à une association de pseudo-données, de données réelles etd’un algorithme d’apprentissage profond renforcé – deep reinforcement learning algorithm – l’efficacitéd’apprentissage devrait être multipliée par 50 comparée à un apprentissage uniquement basé sur desdonnées réelles. Grâce à cette plateforme, baptisée Atlas, Ascent Robotics espère atteindre le niveau 4d’autonomie du logiciel d’ici 2020.

42

III.5 – Associations & Comités de réflexion
The Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI)La Japanese Society for Artificial Intelligencecxix a été fondée en 1986 dans le but d’aider la communauté
japonaise en IA à communiquer localement mais aussi vis-à-vis de la communauté internationale dans ledomaine. Dans ce but, la JSAI a été à l’initiative de nombreux événements domestiques et internationaux ou
encore de levées de fonds pour le financement de projets.
La JSAI compte aujourd’hui environ 3000 membres répartis en groupe d’étude ou de recherche. Chaqueannée, l’association assure la publication de journaux et la tenue d’une convention. Des workshops,
domestiques ou internationaux, sont également organisés régulièrement.
La JSAI est actuellement présidée par le professeur Seiji YAMADA (NII, Tokyo Institute of Technology).

Type I Study Group
FPAI: Artificial Intelligence Basic Problem Study Group
KBS: Knowledge base system study group
SLUD: Language and Speech Understanding and Dialogue Processing Working Group
ALST: advanced learning science and engineering study group
Type II study group
Challenge: AI Challenge Study Group
LSE: Word Engineering Study Group
CKE: Common sense knowledge and emotion research group
SKL: Physical body study group
NAC: Natural computing study group
MBI: Molecular Biology Information Study GroupSAI: AI study group in society
FIN: Institute of Financial Informatics
KST: Knowledge, technology and skill transfer support research group
KSN: Knowledge Distribution Network Study Group
SWO: Semantic Web and Ontology Study Group
DOCMAS: Data Oriented Configuration Mining and Simulation Study Group
BI: Business · Infomatex Study GroupWebSci: Web Science Study Group
AIMED: Medical Artificial Intelligence Research Group
AM: Interactive information access and visualization mining study group
CCI: Citizens' Cooperative Research Group
AGI: General Purpose Artificial Intelligence Working Group
MEI: Institute of Measurement and Forformatics

43

The Ethics Committee of JSAILe Comité sur l’Ethiquecxx de la JSAI a été mis en place en 2014 afin de créer un groupe de réflexion spécifiqueaux questions juridiques et sociétales liées à l’intelligence artificielles et aux technologies de l’information en
général. Le Comité compte parmi ses membres des académiques mais aussi des experts étrangers au mondede la recherche, comme des auteurs ou des spécialistes en management ou en questions juridiques.
Le Comité a rédigé une série de lignes de conduite éthiques pour l’intelligence artificielle, qui a été publiée en
février 2017. Son directeur est le professeur Yutaka MATSUO de l’Université de Tokyo.
Membres:Toshiaki NISHIDA (Kyoto University Graduate School of Informatics)
Koichi HORI (The University of Tokyo Graduate School of Engineering)
Takeda HIDEAKI (National Institute of Informatics)

Makoto SHIONO (Management Co-creation Base IGPI)
Toshiyasu HASEYA (SF · Fantasy novelist)

Hiroki HATTORI (Ritsumeikan University School of Information Science and Technology)
Arisa EMA (The University of Tokyo Faculty of Arts and Sciences)
Katsue BASHI (Science writer)

Association “Artificial Intelligence Research for Human” (AIR)
L’AIRcxxi est une association de jeunes chercheurs japonais en intelligence artificielle fondée en 2016 quicompte environ 1500 membres, académiques (principalement des Universités de Kyoto et Osaka), étudiants etissus du privé. Son directeur est Monsieur Hiroshi SAKUMA, élève chercheur à l’Intelligent Robotics Laboratory del’Université d’Osaka.
L’association s’intéresse principalement à la promotion des technologies de deep learning, au cœur dutroisième « boom » de l’IA, mais qui peine à prendre pied au Japon.
L’AIR bénéficie du soutien des Universités de Kyoto et Osaka mais aussi de compagnies comme Panasonic,
Softbank ou Digital Garage.

44

Conclusions/Perspectives
Le Japon montre une volonté affichée de développer ses ressources en intelligence artificielle et de devenir un
acteur majeur du domaine sur la scène mondiale et réaffirmer ainsi son statut de leader technologique,industriel ainsi qu’en recherche et innovation face à la Chine et aux Etats-Unis.
Au-delà de ces considérations internationales, les technologies d’IA sont perçues comme des outils
incontournables pour remédier à de nombreux problèmes auquel le pays est d’ores et déjà confronté. C’est la
raison pour laquelle l’IA fait partie intégrante du 5th Basic Plan et son concept de « société 5.0 » élaboré par leCabinet du Premier Ministre, de la Japan Revitilization Strategy et qu’une stratégie présentant des objectifs
planifiés sur presque 20 ans lui est consacrée.
Pour atteindre ces objectifs, le Japon bénéficie de son expertise reconnue en robotique, notamment
industrielle, qui constitue un savoir-faire non négligeable, et du niveau d’excellence de ses chercheurs,
universités et instituts de recherche, encouragés par les initiatives gouvernementales à développer leurs
activités dans le domaine. Cependant, bien que les moyens octroyés augmentent d’année en année, ils
semblent minimes comparés aux budgets chinois et américains dédiés aux mêmes sujets. De plus, si la plupart
des pays constatent un manque de chercheurs et ingénieurs formés dans le domaine, cette situation est
encore plus sévère au Japon étant donné son contexte démographique.
Contrairement à la Chine et aux Etats-Unis, le Japon ne possède pas de géants du numérique comparables à
Google, Facebook ou Baidu, et le pays ne se démarque pas par un environnement particulièrement favorable
au développement de startups, qui sont pourtant largement reconnues comme d’importants vecteursd’innovation à l’étranger. Sans être inexistante, la culture des startups est encore récente au Japon et donc
peu développée, même si le pays possède quelques pépites et que le gouvernement multiplie les initiatives
pour leur développement. Les grands groupes de l’industrie et du numérique japonais quant à eux ne sont pas
passés à côté du sujet et sont des acteurs et investisseurs très actifs de l’innovation dans le domaine.
Ce sont d’ailleurs les startups et les laboratoires des grands groupes du privé qui, principalement, s’intéressent
aux technologies de deep learning, souvent considérées comme à l’origine du troisième « boom de l’IA » et deses progrès fulgurants de ces dernières années, et pourtant encore largement dédaignées par les chercheurs
au Japon qui remettent en question la crédibilité de la technologie. Un changement de mentalité se fait
cependant sentir au sein de la plus jeune génération. Selon certaines opinions, ce désintérêt pourrait en partie
expliquer le retard du Japon sur l’aspect logiciel de l’intelligence artificielle. Si le Japon tarde à adopter ledeep learning, il n’en est pas de même en France par exemple où la technologie est plébiscitée depuis
plusieurs années.
Par bien des aspects, la situation de la recherche et de l’innovation en IA au Japon rappelle celle de la France
et plus largement celle de l’Europe. Comme au Japon, l’Europe ne possède pas de géants du numériquecomparables à des équivalents chinois ou américains. Les gouvernements européens n’ont pas non plus investi
dans la recherche à la même échelle et par conséquent, malgré une volonté récente de s’affirmer dans ledomaine l’Europe doit, au même titre que le Japon, rattraper son retard.
Cependant, en matière d’élaboration de politiques et de stratégie, le Japon est actif depuis début 2016. En
France par exemple, la stratégie « France IA » a été publiée début 2017 et le gouvernement a publié une
stratégie plus récente (mars 2018) détaillée dans le rapport Villani qui présente les intentions françaises mais neformule pas d’objectifs ou de feuille de route, contrairement aux stratégies japonaises.
On peut constater de nombreuses similitudes entre les visions japonaises et françaises. Dans les deux stratégies,
les secteurs de la mobilité et de la santé sont identifiés comme prioritaires pour l’application de l’intelligenceartificielle. Les deux pays convergent également sur l’utilisation de l’IA pour l’amélioration de la productivité, laprise en compte des questions d’environnement et la nécessité de former plus de talents dans le domaine. Sur
les questions de défense et de sécurité, qui représentent un volet entier de la stratégie française, l’approchejaponaise est moins explicite et plutôt centrée sur des applications civiles : l’IA doit contribuer audéveloppement d’une société garantissant la sécurité de tous (toujours dans le but de réaliser le concept de« société 5.0 »).
Les priorités divergent également sur les sujets de l’exploitation des données et de l’acceptation de l’IA par lasociété. La stratégie française élabore sur la nécessité de développer un écosystème et des régulations
européennes pour encadrer l’utilisation des données personnelles sans freiner la recherche mais dans lerespect des utilisateurs. Les questions en rapport au caractère inclusif de l’IA sont soulevées, ainsi que les45inquiétudes qui ne manqueront pas d’émerger face aux transformations du travail amenées par l’IA. La
sensibilisation et l’importance de rendre l’IA compréhensible au plus grand nombre sont mises en avant ducôté français. L’importance donnée à ces questions est le reflet explicite du contexte social et économiquefrançais en particulier.
Au Japon, pays qui connaît le plein emploi, les inquiétudes quant à l’acceptation de l’IA au travail sontmoindres. Culturellement, le rapport japonais aux technologies d’IA est plutôt bienveillant, alors que pour lepublic occidental, c’est la méfiance qui prédomine encore. Sur les questions d’éthique et de réglementation,
le MIC a pris l’initiative de former un comité de réflexion sur ces sujets. Cependant, si des recommandations ont
été formulées sur l’utilisation des technologies d’IA et leur développement, les acteurs à l’origine de ces
technologies ne seront pas contraints par la loi de les appliquer. La sécurité de l’information a tout de mêmeété identifiée comme un volet annexe à la stratégie sur les technologies d’IA s’appliquant à tous les secteurs
prioritaires identifiés.
En Europe, et plus particulièrement en France et en Allemagne, l’heure est à la coopération, à l’échelle
européenne mais pas seulement. Avec les similitudes et les complémentarités que l’on peut observer entre
Europe et Japon sur le sujet de l’intelligence artificielle, un rapprochement par l’amorçage de partenariats plusétroits semblerait une voie naturelle à suivre.
Les collaborations ne sont pas inexistantes : une initiative franco-japonaise sur l’intelligence artificielle et le deeplearning a été lancée en 2016 par le Service pour la Science et la Technologie de l’ambassade de France au
Japon, en partenariat avec l’Université de Tokyo et des organisations françaises (CEA, Elsevier) avec laparticipation de chercheurs japonais issus du public et du privé. Ce premier événement a été suivi de deux
autres en 2017, un débat d’idée sur les impacts de l’IA sur la société et un deuxième symposium en partenariat
avec CEA Tech, l’Institut DATAIA, le MESRI et l’ambassade du Japon en France.
Pour 2018, la suite de cette initiative est déjà amorcée avec l’organisation d’un workshop franco-japonais à
Paris en juillet et un événement tripartite franco-germano-japonais en novembre à Tokyo.

46

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