Public procurement notice: Contract Award Notice
Published: 2022-12-05
Buyer: Centre National d'Etudes Spatiales
Country: FR
Contract type: Services
Procedure: Restricted procedure
CPV classification: 73300000
Estimated value: 979055 EUR
Award criteria: Lowest price

Technical requirements: ACTIVITE D’ETUDE ET DE DEVELOPPEMENT DE TRAITEMENTS DE BORD DE TYPE DEEP LEARNING POUR DES APPLICATIONS D’OBSERVATION OPTIQUE A TRES HAUTE RESOLUTION (THR)
L'objet de cet appel d'offre concerne une activité d'étude et de développement de traitements bord de type Deep Learning pour des applications d’Observation optique à Très haute résolution (THR).
— Lot 1: développement, apprentissage de réseaux de neurones et méthodes de compression de réseaux FPGA;
— Lot 2: développement, apprentissage de réseaux de neurones robustes pour des cas d'application d'intérêt défense et compression.
L'objet de cet Appel d'Offre concerne une activité d'étude et de développement de traitements bord de type Deep Learning pour des applications d’Observation optique à très haute résolution (THR).
Des activités d'étude et de recherche ont permis de démontrer la faisabilité de porter des réseaux de neurones sur FPGA, afin de pouvoir inférer ces modèles à bord de satellites.
L'objectif des travaux, est, dans un premier temps, de mettre en œuvre et d'entraîner des réseaux de neurones "peu contraints" en ressources (taille, calcul, mémoire…) pour différentes applications de type classification sémantique d’objets tels que des bateaux, avions, nuages, forêt, etc. Ces activités s'appuieront sur des vérités terrains librement accessibles, ou bien construites par le titulaire.
Dans un second temps, le titulaire devra produire un réseau qui puisse fonctionner sur une carte cible FPGA/NoC. Ceci passe par une étape de compression et quantification des réseaux de neurones, tout en veillant à maintenir des performances de détection/classification aussi élevées que possible. Les réseaux sont adaptés, comprimés, afin d'atteindre l’objectif de faible complexité, et d’optimiser leur fonctionnement sur carte. A chaque étape, les performances des réseaux seront évaluées par le titulaire.
L'ensemble des activités décrites précédemment constitue un premier lot de travaux. Un deuxième lot correspond au développement et à la mise en œuvre de réseaux « peu-contraints en ressources », mais cette fois-ci pour des applications d’intérêt Défense, avec des moyens spécifiques et des exigences de robustesse et de généralisation. La compression de réseaux sur FPGA se fera en s’appuyant sur les outils (issus du Lot 1) mis à disposition, sans développement associé. Leurs performances seront évaluées.
Pour chacun des lots, le titulaire devra être capable de proposer et mettre en œuvre, des améliorations aux architectures des réseaux, aux méthodes d'apprentissage, ainsi qu’aux méthodes de compression des réseaux dans le cas du Lot1.
Les prestations seront contractualisées sous la forme d’un accord-cadre composite avec une part ferme pour chaque lot de 36 mois (3 ans) et en parallèle, une part de 3 ans au montant maximal (qui sera fixé ultérieurement) qui donnera la possibilité au CNES de passer des bons de commande (sur la base de bordereaux de prix). Le CNES se donne la possibilité de prolonger le lot à bordereaux de prix d’une année complémentaire.
Les spécifications techniques, protégées Spécial France ne seront diffusées que durant la phase d’appel d’offre.
Montant estimatif : 570k€ sur 4 ans (dont 180k€ fermes sur 3 ans et 390k€ optionnels estimatif sur 4 ans)
DEVELOPPEMENT, APPRENTISSAGE DE RESEAUX DE NEURONES ROBUSTES POUR DES CAS D’APPLICATION D’INTERET DEFENSE ET COMPRESSION
L'objet de cet Appel d'Offre concerne une activité d'étude et de développement de traitements bord de type Deep Learning pour des applications d’Observation optique à très haute résolution (THR).


Winner: AGENIUM
Award value: 979055
Number of bids: 8