Public procurement notice: Contract Notice
Published: 2021-03-17
Buyer: Centre national d'études spatiales
Country: FR
Contract type: Services
Procedure: Restricted procedure
CPV classification: 73300000
Submission deadline: 2021-04-19
Award criteria: The most economic tender

Technical requirements: Activités d'étude et de développement de traitements de bord de type Deep Learning pour des applications d'observation optique à Très haute résolution (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, etc.) 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. À 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 lot 1.
Pour le lot 1, le montant estimatif est d'environ 375 000 EUR sur trois ans (dont 150 000 EUR ferme et 225 000 EUR optionnel estimatif (via lot à bordereaux de prix) + 2 × 1 année complémentaire (cf. règlement de mise en concurrence).
Le marché pourra être prolongé de deux fois une année complémentaire (contractualisées sous forme de tranches optionnelles).
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).

Eligibility requirements: En application des articles L. 2141-1 à 5 et L. 2141-7 à 11 du CCP, le candidat doit à l’appui de sa candidature et, conformément à l’article R. 2143-3 du CCP, produire les justificatifs suivants: a) un document relatif au pouvoir des personnes habilitées à engager le candidat. b) une déclaration sur l'honneur datée et signée justifiant qu'il n'entre dans aucun des cas mentionnés aux articles et L. 2141-1 à 5 et L.2141-7 à 11 du CCP et notamment qu'il est en règle au regard des articles L. 5212-1 à L. 5212-11 du code du travail concernant l'emploi des travailleurs handicapés. Cette déclaration est à fournir par les candidats individuels, par chacun des membres d’un groupement candidat et le cas échéant, par les sous-traitants présentés. Conformément aux articles R. 2143-6 à 10 du CCP, le CNES accepte comme preuve suffisante: 1) afin d’attester que le candidat n’est pas dans le cas prévu à l’article L.2341-1 du CCP: — une simple déclaration sur l’honneur attestant que le candidat ne se trouve pas dans un des cas d’interdiction de soumissionner. Ou, s’il est étranger: — un extrait d’un registre pertinent ou, à défaut un document équivalent délivré par une autorité judiciaire ou administrative compétente de son pays d’origine ou d’établissement; 2) afin d’attester que le candidat n’est pas dans le cas prévu à l’article L. 2141-2 du CCP: — les certificats délivrés par les administrations et organismes compétents attestant que les déclarations leur incombant en matière fiscale et sociale ont été effectuées et du paiement des impôts, taxes, contributions ou cotisations sociales exigibles. Ou, s’il est étranger: — un certificat établi par les administrations et organismes de son pays d’origine ou d’établissement; 3) afin d’attester que le candidat n’est pas dans le cas prévu par l’article L. 2141-3 du CCP: — un extrait K, ou un extrait K bis, ou un extrait D1. Ou, s’il est étranger: — un document équivalent délivré par une autorité judiciaire ou administrative compétente de son pays d’origine ou d’établissement. Le cas échéant le candidat produit les pièces prévues aux articles R. 1263-12, D. 8222-5 ou D. 8222-7, ou D. 8254-2 à D. 8254-5 du code du travail. Le candidat n’est pas tenu de fournir les documents justificatifs et moyens de preuve que le CNES peut obtenir par le biais d’un système électronique de mise à disposition d’informations administré par un organisme officiel ou d’un espace de stockage numérique, à condition que figurent dans le dossier de candidature toutes les informations nécessaires à la consultation de ce système ou de cet espace et que l’accès en soit gratuit. Le CNES vérifie les conditions de participation des candidats conformément aux modalités prévues à l’article R. 2144-1 à 7 du CCP. NB: les pièces accompagnant le dossier de candidature rédigées en langue étrangère seront acceptées si elles sont accompagnées d'une traduction en langue française.