Membre IUF 2023 : Angeliki Kritikakou

Nommée membre junior de l'IUF en 2023, l'informaticienne rennaise Angeliki Kritikakou va pouvoir consacrer davantage de temps à ses travaux de recherche, portant sur la fiabilité et la sécurité des systèmes embarqués.
© Inria / Photo B. Fourrier

Angeliki Kritikakou, informaticienne rennaise et membre IUF 2023

Angeliki Kritikakou est maîtresse de conférences à l’Institut supérieur des technologies en informatique et communication (ISTIC) et membre de l’Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (IRISA - Université de Rennes/CNRS) depuis 2014.

Son intérêt de recherche se porte sur les systèmes embarqués, notamment sur la fiabilité et la sécurité. Elle étudie l’apparition, la propagation et l’effet des fautes qui impactent les composants matériels des systèmes embarqués, puis perturbent l'exécution des logiciels. En collaboration avec ses collègues à Rennes, elle effectue des injections de fautes par des expériences de radiation et simulation pour analyser la fiabilité des systèmes critiques, où des fautes matérielles peuvent engendrer des conséquences dramatiques. Elle explore ces problématiques dans plusieurs projets en parallèle, comme son projet ANR JCJC FASY sur la fiabilité des systèmes embarqués critiques basés sur RISC-V et son projet ANR RE-TRUSTING sur la fiabilité des accélérateurs matériels pour l’IA.

Elle est aujourd'hui lauréate IUF junior de la promotion 2023, au titre d'une chaire d’Innovation.

À votre avis, quels éléments ont-ils motivé votre sélection par l'IUF de la manière la plus déterminante ?

Je suis d'avis que le processus de sélection des candidats repose principalement sur l'excellence en recherche et la qualité de la production scientifique. En ce qui me concerne, ma candidature reflète mon engagement soutenu dans divers projets de recherche, démontrant ainsi une collaboration significative entre les domaines académique et industriel.

À quelles activités allez-vous consacrer votre décharge d'enseignement ?

L'exercice du métier d'enseignant-chercheur est complexe, impliquant la gestion simultanée de multiples tâches, telles que la recherche, l'encadrement, la préparation des cours, les responsabilités collectives et administratives. Malheureusement, la contrainte temporelle quotidienne ne permet pas toujours de répondre de manière exhaustive à ces exigences. La décharge d'enseignement constitue une opportunité précieuse, me permettant d'approfondir mes activités de recherche, notamment en lien avec les expérimentations et l'évaluation de la fiabilité des systèmes embarqués, tout en consacrant davantage de temps à orienter les étudiants dans nos projets de recherche et à l'écriture de nouveaux projets de recherche et collaboration.

Que vous permettront de financer les crédits de recherche associés à votre nomination ?

Ces crédits de recherche sont principalement alloués au financement du matériel et des missions nécessaires à la réalisation d'expériences de radiation. On se concentre sur l'analyse de la fiabilité de divers types de plateformes matérielles, notamment dans les domaines spatial, automobile et avionique, englobant des composants tels que les GPUs, CPUs et FPGAs. Par ailleurs, il est important de prendre en considération que ces plateformes matérielles peuvent être affectées, ou même détruites, par la radiation, ce qui nécessite la réalisation d'expériences impliquant divers exemples. Pour effectuer ces expérimentations de radiation, nous devons nous rendre dans des installations spécialisées, situées tant en France qu'à l'étranger.

Quels sont les avantages à long terme d'être membre de l'IUF ?

Je suis convaincue que les bénéfices à long terme résident dans la reconnaissance académique ainsi que dans la possibilité de mener des projets de recherche approfondis et de publier des travaux de haute qualité. Ces accomplissements peuvent significativement rehausser la crédibilité et la visibilité d'un chercheur à l'échelle nationale et internationale.

Quelles sont les recherches que vous mènerez dans le cadre de la chaire IUF ?

Le projet RESCUE se concentre sur les processeurs et accélérateurs matériels résistants aux fautes pour les réseaux neuronaux profonds. Le défi est dans le passage à l’échelle face à l'intelligence artificielle. L’analyse de ces systèmes complexes devient infaisable avec les méthodes traditionnelles et les méthodes typiques de tolérance aux fautes sont trop coûteuses. RESCUE cherche des méthodologies pour protéger ces systèmes des fautes matérielles avec un coût raisonnable. Pour cela, RESCUE propose une analyse qui s’étale sur plusieurs couches d’abstraction du système. L'idée est de mener des expériences où on irradie avec des particules les plateformes électroniques, sur lesquelles tournent des algorithmes d’IA à base de réseaux de neurones. On couple ensuite ces résultats avec des simulations pour analyser la propagation et l’effet des fautes sur l'exécution du système. Avec cette analyse, on repère les points névralgiques de l’effet des fautes, afin d’appliquer une protection sélective, qui protège davantage les composants plus importants.

Quelques références

Impact of Transient Faults on Timing Behavior and Mitigation with Near-Zero WCET Overhead.
Romaric Nikiema P., Kritikakou A., Traiola M., Sentieys O. (2023)
ECRTS 2023: 15:1-15:22 | doi : 10.4230/LIPIcs.ECRTS.2023.15

harDNNing: a machine-learning-based framework for fault tolerance assessment and protection of DNNs
Traiola M., Kritikakou A., Sentieys O. (2023)
ETS 2023 - IEEE European Test Symposium, May 2023, Venise, Italy. pp.1-6. | hal-04087375

Characterizing a Neutron-Induced Fault Model for Deep Neural Networks
Fernandes dos Santos F., Kritikakou A., Esteban Rodriguez Condia J.,Guerrero-Balaguera J-D., Sonza Reorda M., Sentieys O., Rech P. (2023)
IEEE Transactions on Nuclear Science, vol. 70, no. 4, pp. 370-380, April 2023 | doi: 10.1109/TNS.2022.3224538

Experimental evaluation of neutron-induced errors on a multicore RISC-V platform
Fernandes dos Santos F., Kritikakou A., Sentieys O.
IOLTS 2022: 1-7