Technologies pour la R&D Contacts : [email protected] 61 37 45 4306 17 63 82 02...

T e c h n o l o g i e s p o u r l a R & D

C o n t a c t s :s e r g i o . d o s - s a n t o s @ a x t r i d . f r 0 1 6 1 3 7 4 5 4 3 0 6 1 7 6 3 8 2 0 2j e a n . e h r m a n n @ a x t r i d . f r 0 1 6 1 3 7 4 5 4 6 0 6 7 0 7 1 8 4 3 0

Identité

14/11/2011 Présentation Générale 2

Dénomination sociale AXTRID (Assistance X Technologies à la Recherche à l’Innovation et au Développement)

Siège social 12, avenue des Prés, 78180 Montigny Le Bretonneux

Capital 150 000 €, Capital exclusivement Français, société indépendante de tout groupe

C.A. 2011 1,6 M€

Activité Ingénierie multi-technologies, R&D, Code APE 7112 B

Effectif 17 personnes dont 13 ingénieurs et docteurs

Secteurs industriels Activité transversale à tous les secteurs industriels

NDA Notre périmètre d’action (souvent protégé par des clauses de confidentialité)

Conception

Certification homologation

PrototypageMAP

validationIndustrialisation Production

Brevets

Recherche Idées

innovations

Preuve de concept

moyens d’essais,prototypes,simulateurs TR HIL …assistance,

relations organismes.dispositifs expérimentauxmaquettage logiciel…

Marketing

Commercial

R D&

Recyclage

Exploitation

SAVMaintenance

assistance à rédaction.

traitement de données,traitement d’images,statistiques, analyses,outils logiciels,études…

statistiques,analyses,optimisation…

algorithmes,fonctions,sous-ensembles,modélisation,simulation TS…

assistance,relations industriels,relations designers …

Du concept à l’industrialisation

314/11/2011 Présentation Générale

Une équipe de haut niveau, formée d’ingénieurs et de docteurs de formation et d’expériences variées, organisée en 4 pôles de compétences, dotée de circuits décisionnels courts et réactifs, complétée par un réseau de partenaires.

Analyse et Contrôle des

SystèmesInformatique Temps Réel

Electronique et Intégration de

Systèmes

Modélisation et Traitement de Données

MTD EIS

ACSITR

MTD EIS

ACSITR

Une structure efficace


MTD

Mathématiques appliquées, probabilités et statistiques• Classification /régression, analyse bayesienne• Fusion de données, analyse de séries temporelles• Modélisation de processus physiques, en particulier en biologie

Analyse et traitement d’images• Imagerie hyperspectrale, visible, UV, IR,X (statique ou vidéo)• Mise en place de chaînes d’acquisition et de traitement d’images• Développement et embarquement d’algorithmes de traitement

Développement et intégration de logiciels spécifiques• Noyau de calcul scientifique (algorithmique, optimisation,…) • IHM et communications avec l’informatique existante• Intégration dans les process informatiques du client (BDD, …)


Conception et réalisation électronique• Etudes, prototypage, réalisation de fonctions à intégrer• Production petites séries

Développement logiciel couches basses• Firmware• Communications spécifiques• Drivers (capteurs, actionneurs)

Intégration de systèmes multi-technologies• Dispositifs expérimentaux, bancs d’essais• Prototypes• Tests d’intégrations

EIS


ACS

Modélisation et simulation de systèmes multi-physiques• Détermination du périmètre physique• Modélisation fonctionnelle et dynamique• Simulation

Etablissement des lois de contrôles• Prototypage rapide des lois de contrôle (Temps Réel)• Etude, conception et réalisation de contrôleur

Nos moyens• Matlab / Simulink / Stateflow• Opal RT / xPC Target / DSPACE


ITR

Systèmes Temps Réel• Analyse de problèmes requérant une solution TR • Architecture et implémentation d’applications TR

Génie logiciel• Génération de code automatique• Calcul parallèle et hybride (CPU-GPU)• Bases de données relationnelles

Interfaces Homme-Machine• Développement d’applications ergonomiques et esthétiques• Utilisation de technologies performantes et modernes (.NET, Java, directX,

WPF…)


Qualité d’écouteMobilisation de compétencesTravail collaboratifAnalyse fine du besoinSouplesse d’adaptation aux contraintes des projetsUn interlocuteur uniqueClient propriétaire des développements

Accords préalables

•Confidentialité•Propriété industrielle•Secret de la défense nationale•Agrément CIR

Expression de besoin

•Compréhension du besoin•Compréhension du métier •Compréhension du contexte•Analyse fine par nos experts

Cahier des charges

fonctionnel

•Établi par le client ou par AXTRID•Exhaustif, sans ambigüités•Exigences fonctionnelles

Spécification technique du

besoin

•Solutions techniques proposées•Solutions techniques imposées•Base de la proposition

Proposition technique et

financière

•Réponse technique détaillée•Organisation, planification•Prix et échéancier de facturation.•Souplesse et ajustement par itérations

MTD

EIS

ACSITR

partenaires

Projetclient

Compréhension du besoin


Organisation et méthode


Fondé sur un CDC et une proposition justifiée, admise et comprise de tous les acteurs, un travail collaboratif pluridisciplinaire à toutes les étapes garantit l’optimalité fonctionnelle, économique, ergonomique et esthétique de nos réalisations.

Agréments & adhésions

Agrément Crédit-Impôt-Recherche : 2006-2009 renouvelé pour 2009-2012

Certification ISO 9001 en cours (2012)

Adhésion aux pôles de compétitivité :o System@tico Movéoo Optics Valley


Exemples de réalisations

Classification innovante en génomique


Classer les patientes atteintes de cancer du sein selon leur risque de récidive

AUC (Aire sous la courbe) Précision en classification

Base de données (A.C. Haury) Axt2 (A.C. Haury) Axt2

GSE1456 0.71 0.98 0.66 0.94

GSE2034 0.63 0.94 0.59 0.88

GSE2990 0.64 0.83 0.55 0.72

GSE4922 0.60 0.81 0.61 0.79

- (AC.Haury) représente l’état de l’art, i.e. la méthode donnant la meilleure précision en classification selon (AC. Haury, 2011)- Axt2 est une méthode propriétaire, développée par Axtrid sur fonds propres

Base de données

Nombre d'échantillons

Nombre de positifs Dimension

GSE1456 159 40 12065

GSE2034 286 107 12065

GSE2990 125 49 12065

GSE4922 249 89 12065

Axt2Méthode probabiliste de classification

très performante, sans sur-apprentissage

• Identification des variables les plus déterminantes

• Classification de nouveaux patients avec incertitudes associées

Applicable à tous les problème de grande dimension

Nombre d’échantillons (= nombre de patientes) égal à 1 ou 2% de la

dimension (= nombre de variables quantitatives caractérisant une patiente)

Protéomique : diagnostic précoce du cancer de la prostate


Classer les patients en sains, à risque haut, intermédiaire ou faible

Algorithmes applicables à tous les problème de spectroscopie

• Post-traitement des données spectrales (alignement, normalisation, débruitage, détection de pics, …)

• Classification en grande dimension après sélection de variables

Imagerie hyperspectrale en dermatologie


Spécifier et mettre en œuvre une chaine d’acquisition et de traitement de données hyperspectrales

Problématiques:– Taille des cubes de données (>= 1,5 Go

par cube)– Complexité du traitement, espace à très

grande dimension– Choix des longueurs d’ondes spécifiques à

une application

Imagerie hyperspectrale en dermatologie


Quantification et caractérisation d’une réaction allergique de type érythème

Problématiques :– Quantifier l’érythème et son évolution– Méthode efficace sur tous types de peaux (même les plus foncées)

La résolution du problème inverse (1)


Paramétrer un système inconnu de telle sorte que le résultat obtenu soit celui voulu au départ

– Résolution mathématique et probabiliste du problème– Expression mathématique des zones de paramètres– Ne nécessite pas une connaissance du système (« boîte noire »), mais seulement un

apprentissage sur ses entrées/sorties

X_k : paramètres ou variablesCritère est le résultat souhaité

Critère ?Modèle ?

X_1

X_k

…

Problème direct

Modèle ?Critère

X_1 ?

X_k ?

…

Problème inverse

La résolution du problème inverse (2)


Quelle zone de l’espace doit occuper une variable pour obtenir une classe donnée ?

• Plan d’expérience initial suivi de simulations ciblées• Optimisation très complexe (361 dimensions) • Erreur maximale d’estimation de 0,5 % par paramètre

• 100 échantillons en apprentissage• Problème de dimension 40• La zone trouvée correspond bien à la zone réelle

Plages de valeurs d’une variable pour obtenir une performance donnée

Combinaisons de paramètres garantissant un résultat souhaité

Modèle

p1

p2

p3

p4p5

La résolution du problème inverse nécessite un historique pour l’apprentissage

Quelles valeurs doivent prendre p1, p2, p3, p4 et p5 pour obtenir un spectre donnée ?

Apprentissage intelligent par plan d’expérience


Optimiser l’apprentissage destiné à estimer les paramètres d’un modèle relatif à un spectre de peau observé

• Plan d’expérience initial suivi de simulations ciblées• Les nouvelles simulations sont en fonction :

• Du spectre à atteindre• Des résultats de simulations disponibles

La résolution de ce problème nécessite la génération d’un apprentissage ciblé

Modèle

p1

p2

p3

p4p5

p1

p2

p3

p4p5

?

• 10 valeurs/paramètre 100 000 simulations possibles • Comment diminuer le nombre de simulations ?

Seules 1800 simulations ciblées ont été nécessaires (1,8 % du nombre initial)Erreur maximale d’estimation de 0,5 % par paramètre

Spectre observé

Modèle

Health Monitoring (Maintenance prédictive)


Détecter un changement et savoir le localiser

Surveillance en continu de certains signaux

« vitaux »

Approches pour la maintenance prédictive

Model-based Signal-basedRedondance

Détection d’un changementNécessite de dupliquer tous

les équipements à surveillerComparer les

observations au modèle

Détecter une tendance par signalDétecter une tendance globale

Outils de traitement de données développés en interne

Health Monitoring (Maintenance prédictive)


Détecter un changement et savoir le localiser

Estimation d’un modèle « nominal »

Historique avec des données fiables

Quand le modèle n’est pas connu

Nouvelles mesures

Détection d’un changement

?Méthodes

probabilistes

Méthodes d’estimation et

de classification

Quand un signal est surveillé en continu

Exemple : surveillance en continu du centre de Masse d’une personne âgée pour prévenir le risque de chute

Segmentation d’images par contours actifs robustes

Détection/segmentation de mélanomesDERMATOLOGIE

Classification/Détection/Segmentation (1)


Optimiser, fiabiliser, automatiser le processus de traitement et d’analyse

PROTEOMIQUE

Classification/Détection/Segmentation (2)


Problématique :– Grande mobilité de l’animal – Variabilité de forme importante entre deux instants successifs

Optimiser, fiabiliser, automatiser le processus de traitement et d’analyse

COMPORTEMENT ANIMAL

Contraintes :- Présence de plusieurs pratiquants- Différents sports et figures possibles- Robustesse (embruns, corde, bouée,

éclairage…)- Modularité, évolutivité- Réactivité suffisante

Système de détection de position et d’attitude


Concevoir, prototyper et fabriquer un système de détection de position et d’attitude pour optimisation et sécurisation d’un simulateur de sport de glisse

Prestations :- Etudes de faisabilité, performance, dimensionnement- Spécifications techniques du besoin- Mise en œuvre de moyens expérimentaux- Choix de la technologie et des méthodes de traitement- Mise en place et gestion des expérimentations - Mise en place des systèmes de détection- Test et Validation- IHM

Traitement d’images VidéoClassification temps réel

Détecter la présence d’un pratiquant et déterminer sa positionEvaluer ses déplacements, détecter ses sauts et ses chutes

Sécurisation de fraiseuse par caméra vidéo


Optimiser l’exploitation de fraiseuses d’un bureau de style automobile en sécurisant les interventions de stylistes lors de l’usinage

Mât

Bras z

Sphère d'alerte

Sphère d'arrêt

Sphère outil

Plan équatorial

Caméra

Terminal de diagnostic

230 V

Sirène

Centrale de commande

Boucle sèche

Cléréarm

Caméra

Gyrophare

Contraintes– Homologabilité vis-à-vis de la sécurité des

personnes.– Pas d’interférence fonctionnelle avec la fraiseuse,

pas de perturbation de performances

– Robustesse mécanique compatible avec l’environnement atelier (salissures, nettoyages, chocs)

– Robustesse algorithmique (jets continus de copeaux, éclairage non maîtrisé, mobilité caméra)

Imageur/analyseur destiné à la dermatologie

Affiner et valider les concepts, spécifier, mettre au point et prototyper un appareil de caractérisation de la peau.

14/11/2011 26Présentation Générale

Matériel et IHM : • Eclairage par matrice de LEDs• Contrôle du spectre et la puissance par zones• Caméra CMOS• U.C. embarquée :

- IHM de paramétrage et de génération de scénarios- Image de contrôle- Contrôle de la prise d’image et exécution des scénarios- Communication avec B.D. de stockage

Algorithmique: • Paramétrage de la prise d’image• Indexation automatique• Détection/Segmentation• Classification probabiliste par SVM (Support Vector

Machines)• Gradation des critères pour chaque image

comparée à la gradation d’un expert

Stylo pour Tableau Blanc Interactif


Conception mécanique et électronique – Electronique avec fortes contraintes d’optimisation de la consommation.– Tête optique: génération d’un spot IR de localisation et détection de proximité du tableau.– Dongle zigbee, drivers associés, optimisation du protocole de communication.– Intégration informatique dans le système (PC).– Réalisation d’une pré-série de validation et de démonstration.

Concevoir et prototyper un stylo interfacé avec le tableau par liaison radio.

Appareillage de soin de la mycose des ongles


– Conception mécanique, électronique, logicielle– Mise au point et prototypage sur la base du brevet client– Assistance au marquage CE– Fabrication de 20 exemplaires de pré-série pour tests cliniques

Prototyper et préparer l’industrialisation d’une perceuse électromécanique associée au produit de traitement.

Bancs de validation et d’endurance pour ECU automobile

• Problématique :– Test de validation fonctionnelle sur

séquences réalistes simulées– Introduction de pannes– Tests d’endurance, pilotage d’étuve

• Contraintes :– Développement firmware, IHM LABVIEW

Concevoir et fabriquer un banc pour l’ECU de toit escamotable 308 CC


Simulateur HIL de validation de prothèse cardiaque totale


Concevoir et réaliser un simulateur propre à valider fonctionnellement le logiciel de la prothèse

Prestations :– Conception et réalisation clef en main et évolutions,– Intégration des modèles du circuit sanguin et du groupe moto-pompes,– Génération automatique des scénarios de tests.

Simulateur

Logiciel à valider implanté sur une carte prototype d’ECU prothèse

(fourni par le client)

Station de pilotage

Matlab/Simulink(MathWorks)

xPCTarget & RTW(MathWorks)

Modèle : partie matérielle prothèse + circuit sanguin

Simulateurs HIL / SIL dans le cadre du programme M51

Concevoir, fabriquer, faire évoluer et maintenir les simulateurs


• Nos prestations :– Modélisation fonctionnelle sous Simulink– Simulateur clef en main– Maintenance en condition opérationnelle.

• Témoignage :« Depuis 2003, ASTRIUM fait appel aux compétences de la société AXTRID dans le cadre du programme de défense M51. AXTRID est intervenu initialement comme expert MATLAB/SIMULINK pour la modélisation et la simulation temps réel du missile. Aujourd’hui, nous confions à AXTRID la responsabilité de la conception, de la réalisation et de la maintenance des simulateurs HIL constituant le coeur de la plateforme de validation et de qualification du système d’arme M51 implantée sur le site des Mureaux.Ayant pu apprécier sur le long terme la qualité du travail, la disponibilité et la réactivité des équipes d’AXTRID, nous leurs accordons aujourd’hui notre entière confiance. »

Christophe OrmièresEADS ASTRIUM

Système de pilotage de banc d’essai moteur de Formule 1

• Problématique :– Reproduire fidèlement l’environnement de la

piste.– Disposer d’une application de pilotage souple et

évolutive. – Contrôler, transmettre et visualiser les données

de l’essai• Notre apport :

– Force de proposition dans l’architecture du système de pilotage et réalisation.

– Implémenter des outils dédiés: Génération de code automatique Supervision / IHM Configuration automatisée Bases de Données

Moteur F1

Moteur / Frein Electrique

Système de pilotage Commandes + E/S Pour régulation

BANC D’ESSAI

Supervision

Outil de configuration

Commandes + informations sur le

déroulement de l’essai

Base de données

Gestion des configurations et des binaires de modèles

Outil de génération de

code.

Modèles Simulink

Livraison des binaires de modèles

Déploiement de configuration +

binaires de modèles

Accès à la configuration


Améliorer la productivité des bancs par un perfectionnement permanent des fonctionnalités et de l’ergonomie

M e r c i d e v o t r e a t t e n t i o n

C o n t a c t s :s e r g i o . d o s - s a n t o s @ a x t r i d . f r 0 1 6 1 3 7 4 5 4 3 0 6 1 7 6 3 8 2 0 2j e a n . e h r m a n n @ a x t r i d . f r 0 1 6 1 3 7 4 5 4 6 0 6 7 0 7 1 8 4 3 0

Technologies pour la R&D Contacts : [email protected] 61 37 45 4306 17 63 82 02...

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