Un outil utile à tous les domaines

Beat Wolf est professeur assistant au sein de l'Institut iCoSys. Le cœur de ses recherches porte sur le machine learning, cette technologie innovante qui peut être appliquée à de nombreux domaines. 

Cela fait de longues années que Beat Wolf foule le sol des salles de classe de la HEIA-FR. « Après mon école secondaire, j'ai rejoint l'École des métiers. J'ai poursuivi mes études par un diplôme d'ingénieur en informatique, à la HEIA-FR, et par un Master HES-SO. Pour terminer, j'ai réalisé un doctorat – à l'École encore – en collaboration avec l'Université allemande de Würzburg. » À l'issue de son cursus, le Fribourgeois reste à l'École : il supervise quelques projets de recherche avant d'être nommé délégué de cours, chargé de cours et finalement professeur. Habituellement, Beat Wolf enseigne le développement software aux élèves de troisième année. Depuis quelques mois, il dispense des cours d'ingénierie des données aux deuxième année.

Focus sur le machine learning

Aujourd'hui, les technologies du machine learning connaissent un développement sans précédent. Elles s'appliquent à de nombreux domaines, des arts à la durabilité, en passant par la génétique ou l'œnologie. « Nous travaillons sur un projet passionnant d'économie circulaire. Une entreprise, lorsqu'elle produit un bien, se retrouve souvent encombrée de déchets. Par exemple, si elle produit des allumettes, il lui reste de nombreuses bribes de bois, qui bien souvent, finissent à la poubelle. L'objectif de ce projet est de trouver et d'établir une liste d'entreprises qui pourraient utiliser ces déchets. On crée ainsi de chaînes de valeur ! Nous mettons en place une base de données, dont nous analysons le contenu très rapidement grâce au machine learning. » Les chercheurs peuvent aussi affiner leur recherche pour créer ces chaînes de valeur dans un périmètre défini. Parfois, en effet, un producteur travaille avec un partenaire éloigné alors qu’il pourrait faire partie d’une chaîne de valeur plus régionale.

Beat Wolf a également participé à un projet artistique destiné au Murten Licht Festival. Il précise : « Il s'agit d'une installation d'art digital. Nous avons mis en place un beamer interactif qui projette une image contre un mur, sur lequel se trouve une webcam. Celle-ci filme la personne qui observe le mur et, grâce aux technologies du machine learning, détecte son visage, ses bras, ses jambes et la transforme en arbre. C'est très poétique », assure le Fribourgeois.

D'ici quelques semaines, l'Institut se lancera également dans un projet œnologique, réalisé en collaboration avec une start-up et l'École hôtelière de Lausanne. « L'objectif de ce projet est de créer un sommelier virtuel, qui propose à l'utilisateur une sélection de vins en fonction de ses préférences. Jusqu'ici, pour y parvenir, il devait répondre à 120 questions, ce qui est très long ! Grâce au machine learning, nous pourrons définir quelles sont les questions déterminantes et celles qui peuvent être évitées, leur réponses pouvant être déduites des réponses précédentes. Si l'utilisateur le désir, il pourra connecter ses réseaux sociaux afin d'affiner davantage sa sélection », ajoute Beat Wolf.

L'informatique au service de la génétique

Lors de sa thèse de doctorat, Beat Wolf s'était intéressé au développement d'outils informatiques utiles aux analyses génétiques. Aujourd'hui, il poursuit un projet similaire qui intègre cette fois-ci les technologies du machine learning. Il explique : « Ces technologies nous permettent d'analyser plus rapidement les données, qui sont très nombreuses en génétique. Il arrive en outre que celles-ci soient corrompues par du bruit. La technologie de lecture de l'ADN n'est pas parfaite et un chercheur doit toujours vérifier manuellement chaque imprécision afin de déterminer s'il s'agit d'un bruit ou d'une variation dans le génome. L'idée du projet est d'automatiser cette vérification afin de réduire drastiquement le nombre de contrôles manuels ». Dans ce projet et beaucoup d'autres, l'apport du machine learning est considérable : il permet au chercheur d'éviter de réaliser ces tâches répétitives afin de se concentrer entièrement sur des aspects plus intéressants.

Quant à l'avenir, Beat Wolf est confiant. « En ayant réalisé mes études à la HEIA-FR, je me trouve au carrefour de deux mondes – celui de l'industrie et celui de l'académie. Mon rôle est d'amener des concepts académiques vers les entreprises. Aujourd'hui, c'est clairement le machine learning, mais demain, qui sait ? Ce sera peut-être autre chose. Dans tous les cas, il est évident que l'informatique restera toujours un outil essentiel pour le développement de projets innovants », sourit-il. 

 

Répertoire de compétences HES-SO

11 mars 2022