Bryan Dallest prépare sa thèse en informatique et intelligence artificielle à l’Université de la Polynésie française. Son sujet ? L’automatisation de l’évaluation de la qualité de la perle de Tahiti, sur davantage de critères que les machines existantes. Il s’envole bientôt pour Osaka où il présentera ses travaux à la 9^e Conférence internationale sur l’intelligence artificielle et la réalité virtuelle.

Sorti major de la licence d’informatique à l’UPF, Bryan Dallest a obtenu son master magna cum laude à l’Université de Haute-Alsace avant de revenir chez lui, à Tahiti, pour préparer son doctorat qu’il espère terminer l’année prochaine, sous la direction de Sébastien Chabrier et Alban Gabillon. Il a remporté, aux Doctoriales 2025, le prix de la thèse offrant la meilleure perspective de valorisation économique ou culturelle.

S’il existe déjà des machines de tri automatisé qui mesurent la couche de nacre des perles – celle de la Direction des ressources marines, avec qui il travaille aussi, est d’ailleurs le fruit d’une collaboration avec l’UPF – « ça reste relativement limité en termes de résultats », dit Bryan Dallest. Et puis, dit-il, les tris sont opérés différemment selon qu’on est perliculteur ou bijoutier, et l’apprentissage se fait sur le tas. « Moi, avec ma thèse, ce que j’essaie de faire c’est de standardiser les pratiques », notamment pour que les perliculteurs aient une meilleure idée de la valeur de leurs lots. Avec l’intelligence artificielle, dit-il, il sera possible de trier rapidement de grandes quantités de perles sur plusieurs critères, « notamment la forme, les défauts de surface et la couleur ».

Concrètement, la perle va être photographiée sous plusieurs angles grâce à un jeu de miroirs. Bryan dit avoir de bons résultats pour la détermination de la forme, il travaille à présent sur la couleur, et un stagiaire travaille sur les défauts de surface.

« Des données irréprochables » pour que l’intelligence artificielle s’améliore elle-même au fil du temps

Hormis le temps que prend la photographie, dit-il, « pour traiter un volume de 600 perles, je suis à moins de 10 minutes. » Pas assez rapide pour Bryan qui doit encore travailler sur l’automation de l’acquisition d’images. L’important, dit-il, est de « trouver en amont quelles sont les données de meilleure qualité possible qu’on peut passer à notre intelligence artificielle, des données qui soient irréprochables au maximum » afin que l’intelligence artificielle puisse faire de « l’apprentissage par renforcement » et conduise à un modèle à « haut score de confiance. »

Il part la semaine prochaine au Japon, à la 9^e Conférence internationale sur l’intelligence artificielle et la réalité virtuelle qui se tient à Osaka, car « en recherche académique, on doit publier nos résultats, et je vais présenter à un comité international de pairs académiques et scientifiques. Et surtout, ça va me permettre d’échanger avec eux et d’avoir des idées, peut-être, d’amélioration de mon travail ou peut-être d’autres axes que je n’aurais pas considéré dans ma recherche. »

« Je suis né ici, j’ai grandi ici, et j’ai toujours vu la perle comme quelque chose de mystérieux, qui a une renommée internationale. Donc ça m’a donné envie de pousser dans ce sens-là et de redonner ce que le fenua m’a donné pour la façon dont il m’a aidé durant mon enfance et mes études, » conclut Bryan.