Le Fonds National de la Recherche (FNR) a accordé un financement à sept projets de coopération industrielle présentés par l’Université du Luxembourg. Les projets ont été sélectionnés dans le cadre du programme « BRIDGES » du FNR, dont le soutien financier encourage les partenariats entre les instituts de recherche publics et les entreprises nationales ou internationales.
Les projets soumis par les chercheurs universitaires doivent recevoir un financement de près de 2,4 millions d’euros du FNR. De plus, « BRIDGES » requiert que les partenaires du secteur privé subventionnent au moins 15% du coût total de chaque projet.
« Nous sommes fiers que sept projets de l’Université ont été retenus, » a déclaré Jens Kreisel, le vice-recteur à la recherche. « Cela reflète la qualité de nos projets de recherche et leur pertinence pour l’industrie et la société. Le financement nous permettra d’explorer de nouvelles pistes de recherche et, en coopération avec nos partenaires, d’évaluer l’application pratique des approches scientifiques. »
En 2019, le FNR alloue globalement 2,8 d’euros dans le cadre du programme « BRIDGES » (précédemment intitulé CORE-PPP). En plus d’encourager la collaboration entre des entreprises et des instituts de recherche, le programme vise à accroître l’attractivité du Luxembourg en tant que pôle d’innovation.
Les projets couvrent plusieurs domaines de recherche et secteurs industriels :
- Une équipe du Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) de l’Université et le fabricant de composants électromécaniques Cebi développent ensemble un système de logiciel pour la prochaine génération de lignes de production intelligentes.
- Une équipe de l’unité de recherche en sciences de l’ingénierie (RUES) collabore avec l’Automobile Club Luxembourg pour développer de nouveaux concepts de mobilité, afin de réduire les encombrements et la pollution au Luxembourg. Le projet se place dans une perspective de la mobilité en tant que service, combinant des moyens de transport publics et privés – une approche permettant de réduire le besoin de posséder sa propre voiture.
- Une équipe du Luxembourg Centre for Logistics and Supply Chain Management va développer avec ArcelorMittal un système intelligent pour les acquisitions, par exemple pour les matières premières. Le système tiendra compte de l’état du marché et d’autres données non structurées, telles que les fils d’actualités ou les images satellite, pour s’assurer que les acheteurs sélectionnent la tarification optimale.
- L’équipe du projet « Ignition » œuvre dans le but de réduire les risques dans la tuyauterie d’oxygène enrichi à haute pression, largement utilisée dans les applications industrielles. Les chercheurs de l’unité RUES construiront une installation de test pour simuler l’écoulement du gaz et identifier les déclencheurs pouvant provoquer une inflammation. Le partenaire du projet est Rotarex S. A. Luxembourg, un fournisseur de composants de systèmes d’extinction d’incendie.
- Ensemble avec BGL BNP Paribas, un groupe de recherche du SnT va se pencher sur des solutions permettant d’utiliser la technologie d’apprentissage automatique dans les applications FinTech. Jusqu’à présent, l’utilisation de l’apprentissage automatique dans ce domaine est limitée car l’activité est souvent perçue comme une boîte noire. L’équipe vise à concevoir des systèmes transparents pour les utilisateurs et les auditeurs, tout en offrant simultanément les avantages d’une analyse de données avancée.
- Dans le projet « DISBuS », un consortium composé de SnT et de l’opérateur de satellite SES prévoit de développer un cadre complet améliorant la communication entre satellites et stations au sol. L’équipe va développer et faire la démonstration de deux nouvelles techniques de traitement du signal numérique.
- La mise en conformité avec le nouveau règlement général sur la protection des données (RGPR) est un défi pour de nombreuses entreprises, et sera au cœur du projet « ARTAGO ». En collaboration avec le cabinet d’avocats Linklaters, le SnT travaillera sur des solutions pour l’évaluation assistée de la conformité au GDPR, en utilisant l’intelligence artificielle pour extraire des informations de divers documents juridiques (tels que des déclarations de politique de confidentialité).