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Vous vous souvenez sans doute de cette nouvelle, qui date un peu, mais qui avait fait grand bruit lors de la première guerre du Golfe : le 25 février 1991, un missile SCUD irakien avait frappé la base de Dhahran, en Arabie saoudite, tuant 28 soldats américains. Après analyse, l’enquête avait montré qu’un missile MIM-104C (PAC-2) PATRIOT avait bien été lancé pour intercepter le missile, mais qu’il avait manqué sa cible en raison… d’une erreur logicielle.

La batterie de missiles Patriot de Dharan se trouvait en effet en fonction depuis plus de 100 heures, et des erreurs d’arrondi avaient progressivement amené un décalage proche d’une seconde, soit 600m, entre la position perçue de la cible, et sa position réelle. Pas d’erreur mathématique ici, mais simplement la constatation que si les maths sont justes, ce n’est pas pour cela qu’un ordinateur est capable de bien calculer.

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Ce n’est d’ailleurs pas le seul exemple d’une erreur logicielle minime ayant des conséquences dévastatrices : citons pêle-mêle l’explosion d’Ariane V en raison d’une erreur dans la gestion de l’accélération, ou encore effondrement de la plateforme Sleipner A le 23 août 1991 (décidément une annus horribilis pour les systèmes critiques) à la suite d’une erreur logicielle résultant en un défaut de conception dans la résistance des ballasts – ci-dessus. Le résultat : une plate-forme gazière reposant à plus de 200m de fond. Pour les personnes intéressées, une liste des catastrophes dues à des erreurs de ce type est accessible ici.

Le logiciel, ce n’est donc pas que du virtuel. Et c’est pour s’attaquer à ce type de problèmes qu’une start-up de Montpellier, la société NUMALIS, soutenue par le programme GENERATE du GICAT, a développé une technologie assez révolutionnaire.

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On peut la voir comme l’équivalent du correcteur orthographique de Word, mais appliqué aux codes et calculs critiques. Car plus un défaut est détecté en amont, plus on est en mesure d’en éviter les conséquences critiques. La manière classique de procéder, c’est de développer le logiciel de calcul, puis de tester le résultat en conditions réelles, ce qui est long, coûteux, mais surtout risqué ; on peut en effet passer à côté d’un défaut numérique, qui n’apparaîtra que dans certaines conditions. Numalis a développé des outils pour éviter cet écueil.

Il est impossible, pour un ordinateur, de calculer juste (oui, je sais, c’est paradoxal). Pour faire simple, du fait des contraintes matérielles, les représentations de nombres dans un microprocesseur sont bornées, alors que les mathématiciens calculent avec des nombres qui possèdent bien souvent une infinité de chiffres après la virgule. Et cela a deux conséquences : les erreurs de représentation, et les erreurs d’arrondi. Par exemple, un ordinateur ne connait pas le nombre 0,1. Il est obligé d’en réaliser une représentation binaire, ce qui pourra par exemple amener le nombre à une valeur réelle de 0.100000001490116119384765625… avec un petit souci : plus on additionne ou multiplie, plus l’écart entre le nombre envisagé et sa représentation réelle est important.

La représentation d’un nombre en virgule flottante (par exemple) est encadrée par une norme, la norme IEEE 754, qui fixe la représentation des nombres, les formats des données, les valeurs spéciales, les modes d’arrondi les règles de conversion et le comportement des opérations élémentaires pour l’arithmétique à virgule flottante. Pourtant, il est impossible de représenter exactement tous les nombres avec la norme IEEE 754. Car même si la norme définit des règles, le problème majeur du calcul flottant reste les erreurs d’arrondi dont les principales sources sont l’annulation catastrophique, l’absorption et l’accumulation des erreurs (un exemple ci-dessous).

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C’est là que Numalis intervient. La société fondée par Arnault Ioualalen (ci-dessous) se veut le correcteur orthographique du code critique. Elle s’est spécialisée dans l’analyse et l’optimisation de la fiabilité et des performances des calculs numériques, avec des produits permettant de réaliser de manière automatique un audit numérique de codes critiques ainsi qu’une correction également automatique et une optimisation de ces codes.

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Le but est d’anticiper les défauts numériques dès la phase de conception, avec un outil qui surligne, à la manière d’un correcteur, les lignes du programme présentant un risque, et qui les améliore d’un simple clic.

Les solutions de Numalis (baptisées Spoat et Wizoat) sont capables d’analyser le code C, C++ et bientôt Ada2012, et d’en détecter les erreurs comme la division par zéro, la dérive catastrophique d’un code numérique, le dépassement (overflow), etc…  La gamme Spoat détecte les vulnérabilités numériques par une technique appelée analyse multispectrale de code, et met en avant les axes d’amélioration. La gamme Wizoat propose des patchs du code source pour améliorer sa qualité et/ou sa performance de calculs.

Outre le fait de pouvoir détecter, avant les phases de tests, la fiabilité des systèmes critiques, les outils de Numalis permettent d’augmenter la fiabilité des calculs, d’améliorer leurs performances (rapidité de traitement, par exemple dans le traitement sol d’images satellites) et de réaliser un arbitrage entre précision et performance au niveau matériel comme logiciel, par exemple pour des systèmes embarqués utilisant des FPGA (« field programmable gate arrays », des processeurs reprogrammables).

Dans le domaine de la défense, les applications sont évidemment nombreuses, qu’il s’agisse de garantir la fiabilité des systèmes critiques (par exemple pour des commandes de vol, des autodirecteurs, etc.), d’améliorer la performance des systèmes de traitement temps réel (image, ROEM,…)

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Fondée en novembre 2015, Numalis a été labellisée dans le cadre du dispositif GENERATE du GICAT, et vient d’obtenir le prix innovation du public lors du challenge « start-ups » de l’université d’été du MEDEF – ci-dessus. Une société à suivre…

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Pour une fois, je me fais le porte-parole d’une action dans laquelle je suis directement impliqué, et que je crois véritablement bénéfique pour le monde de l’innovation de défense en France. L’idée est d’accompagner les start-up françaises dans le monde de la défense terrestre et aéroterrestre et de la sécurité, et comme vous le constaterez, la première « promotion » est de qualité!

Vous trouverez ci-dessous le communiqué officiel du GICAT (pour mémoire : groupement des industries de défense et de sécurité terrestres et aéroterrestres) que je reproduis directement. Pour toute information, adressez-vous au GICAT (ou à moi, je relaierai).

Le GICAT lance officiellement son nouveau label “Generate” permettant à des start-up françaises de comprendre et d’intégrer le monde de la défense et de la sécurité.

L’ambition première de ce label est de devenir un HUB d’échanges afin de promouvoir l’innovation au sein du secteur de la Défense et de la Sécurité terrestres et aéroterrestres. Ces industriels développent du matériel de pointe, performant, gage d’une grande technicité. Les start-up ignorent parfois qu’elles sont à l’origine de technologies pouvant avoir une utilité dans le monde de la défense et de la sécurité. Rejoindre « Generate » by GICAT, c’est leur offrir de nouvelles opportunités et leur assurer un accompagnement sur mesure afin de se développer.

Les objectifs de ce label sont les suivants:

  • Promouvoir une démarche d’intelligence collective entre acteurs de la défense & sécurité et start-up issues d’autres secteurs
  • Participer à l’excellence française en matière d’innovation et en faire bénéficier le secteur défense & sécurité
  • Mettre en avant l’importance de l’innovation au sein de l’industrie de défense et de sécurité terrestres et aéroterrestres

Afin de faciliter l’intégration de ces start-up, le GICAT mettra à leur disposition de nombreux services comme :

  • Apporter une connaissance globale des mécanismes et acteurs (institutionnels, industriels, scientifiques, etc.)
  • Organiser des rencontres avec les acteurs de la défense & sécurité : forces de sécurité, forces armées, DGA, centres de recherche, etc.
  • Mettre en relation ces start-up avec des industriels membres du GICAT souhaitant échanger et coopérer dans une démarche d’innovation
  • Accompagner ces start-up grâce à une système de parrainage assuré par des membres du groupement qui leur apporteront leur connaissance et retours d’expérience.

Le 17 mars 2017, un jury composé de la délégation du GICAT, de présidents de commissions et d’industriels – Emmanuel Chiva (AGUERIS), Jérôme Diacre (ELNO) et Yannick Rolland (ATOS) – ont retenu 5 start-up pour faire partie de la première « promo » de Generate :

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Née d’un projet de R&D personnel en 2010, Aleph-Networks est née en février 2012 autour du développement de deux technologies innovantes :

  • GrayMatter, une technologie de collecte et structuration de données, adressant les problématiques Big Data
  • SafetyGate, une technologie de réseaux distribués (p2p) permettant de répondre aux risques induits par la transmission d’informations sensibles.

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Solution complète anti-drone, CerbAir permet de détecter, localiser et neutraliser les drones malveillants avant que ceux-ci ne commettent leur méfait. Issues de la recherche française, leurs technologies d’analyse radiofréquence et de reconnaissance d’image protègent contre tous les drones civils. Enfin, le système d’alerte et de levée de doute en temps réel permet de neutraliser le pouvoir de nuisance des intrus indésirables via le recours à diverses contremesures telles que le brouillage ou le lance-filet.

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Linkurious Enterprise est une plateforme de visualisation et d’analyse big data qui permet de comprendre les connections cachées dans les données. Sa technologie est déjà utilisée par le ministère français des Finances pour la détection de la fraude à la TVA, par plusieurs banques pour améliorer la détection de blanchiment d’argent, et sur des questions de sécurité informatique. Linkurious collabore même avec la NASA, pour rendre l’information d’une de ses bases de documents facilement utilisable, en mettant au point un système plus adapté que les moteurs de recherche.

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Le premier correcteur automatique de calculs – Aujourd’hui, pour corriger les déviations numériques, les ingénieurs testent le plus grand nombre de manière possible d’écrire chaque formule pour trouver la meilleure et ensuite tester si celle-ci est suffisamment stable et précise… Mais il est parfois difficile de tout tester dans le temps imparti. Numalis valide les programmes et multiplie leur précision tout en améliorant leurs performances.

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Sterblue met en oeuvre des solutions d’inspection automatique de sites sensibles autour de trois technologies principales :

  • Perception: algorithme de navigation autonome aux abords des structures complexes
  • Curiosity : algorithme d’intelligence artificielle (Deep Learning) permettant la détection automatique de défauts dans les clôtures/intrusion
  • Cloud Sterblue permettant de stocker et visualiser l’intégralité des données traitées sur différentes interfaces utilisateurs.