L’équipe Systèmes Intelligents travaille sur les paradigmes d’aide à la décision, d’optimisation et de commande intelligente des systèmes complexes. Elle intègre des expertises complémentaires visant à maîtriser la chaîne fonctionnelle de l’autonomie des systèmes. Cette expertise la positionne sur des projets ambitieux allant de la gestion intelligente de l’énergie à la logistique intelligente en passant par la robotique.
Dans ce cadre, cinq problématiques sont adressées :
- l’intelligence artificielle
- les systèmes embarqués
- la commande de systèmes
- la modélisation et l’optimisation
- la logistique intelligente
Les domaines d’application visés par l’équipe sont :
- l’habitat intelligent
- la robotique d’assistance
- le transport
- les énergies renouvelables
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Expertises de l'équipe Systèmes Intelligents.
Les expertises de l’équipe Systèmes Intelligents sont centrées sur l’autonomie des systèmes complexes. L’équipe Systèmes Intelligents se positionne sur le traitement intelligent de l’information dans le but de produire des décisions optimales.Qu’il s’agisse de robotique, d’habitat intelligent ou de logistique, la production automatique de décisions pour piloter le système passera par la maîtrise des problématiques suivantes :
- conditionnement de l’information issue capteurs ou issue d’une base de données
- apprentissage et classification à partir de ces informations (IA)
- prise de décision
- contrôle intelligent du système
Traitement et conditionnement des données massives.
L’utilisation de volumes importants de données hétérogènes nécessitent de les caractériser statistiquement ou paramétriquement pour les combiner.
L’analyse statistique et probabilistes, la détermination d’espaces de projection, la prise en compte de l’information manquante sont autant de problématiques sur lesquelles l’équipe travaille. Par ailleurs, dans certains cas il conviendra de réduire la masse des données traitées. La fusion de données sera alors utilisée. L’équipe Systèmes Intelligents contribue également activement sur cette problématique.
Apprentissage et classification à partir de ces informations (IA).
Notre équipe s’investie depuis quelques années déjà sur l’apprentissage automatique et la classification. Ces problématiques constituent le socle des techniques de l’intelligence artificielle.
L’apprentissage automatique permet de commander un système de façon intelligente, c’est à dire en fonction de ses propriétés, de son comportement dynamique et de son environnement.
Les modèles décisionnel et de commande seront ainsi appris au cours du temps sans avoir à les paramétrer a priori. De nombreuses techniques et cadres existent et sont maîtrisées par l’équipe Systèmes Intelligents.
Une partie importante de l’équipe s’investie plus particulièrement sur l’apprentissage profond (neuronal) et implique même de nombreux membres des autres équipes. Un groupe de travail s’est ainsi constitué au sein du laboratoire sur l’intelligence artificielle.
Aide à la décision.
Les mécanismes d’apprentissage permettent de produire des hypothèses ou des décision pondérées par des paramètres dépendant d’un contexte. Il conviendra de choisir l’hypothèse la plus crédible ou la décision la plus adaptée pour piloter le système.
L’arbitrage sera basée sur des algorithmes inférentiels, crédibilistes ou d’optimisation. L’optimisation utilise la simulation des systèmes à évènements discrets et/ou les techniques d’optimisation combinatoire telles que la programmation linéaire en nombres entiers et les (méta)heuristiques.
Les algorithmes d’apprentissage couplés à ces techniques permettent d’améliorer les résultats. L’équipe Systèmes Intelligents contribue sur cette problématique.
Contrôle et commande des systèmes.
Notre équipe se positionne sur l’élaboration de lois de commande optimale et intelligente basées sur l’exploitation des décisions produites par les algorithmes d’intelligence artificielle. Le pilotage de systèmes complexes est ici visé.
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Projets majeurs en Systèmes Intelligents. Analyse de données et apprentissage automatique
Les projets de recherche poussés par l’équipe SI mettent à contribution les expertises scientifiques de ses membres. L’analyse de données, l’apprentissage et l’optimisation constituent généralement le socle thématique des partenariats tissés avec les industriels. La logistique, le transport, l’efficacité énergétique, l’habitat intelligent ou la robotique sont les domaines abordés.
Projet Intuitiv.
Ce projet de recherche se propose d’utiliser les méthodes d’intelligence artificielle pour réguler la température et la qualité de l’air de façon contexte et diffuse. L’objectif sera de maintenir un confort thermique optimal à moindre consommation énergétique tout en guarantissant la qualité de l’air intérieur. Les paramètres permettant de satisfaire ces deux contraintes seront appris automatiquement. La stratégie consistera à reconnaitre automatiquement les activités des occupants à partir de données telles que le niveau de bruit, l’intensité lumineuse, l’humidité, le niveau de CO2 …
Consortium : UPJV, Groupe Muller
Budget : 4 M€
Projet VERTPOM.
Ce projet de recherche se propose de déterminer des modèles de prédiction multi-échelles de la consommation électrique d’une ville par apprentissage automatique. Les paramètres de ces modèles sont appris à l’échelle d’un quartier, d’une zone ou de la ville. La modélisation ainsi obtenue doit permettre de prédire sur des horizons de temps différents la consommation électrique sur différentes échelles et d’anticiper les séquences critiques au sens du dépassement des capacités de production. L’analyse de données massives et l’intelligence artificielle sont au centre de la réflexion.
Consortium : UPJV LTI, CIAC IT, GAZELEC
Budget : 7 M€
Équipement de l'équipe mécanique et ingénierie des matériaux.
Notre équipe dispose des moyens informatiques et matériels permettant de déploiement de nos algorithmes d’intelligence artificielle. Des bancs d’expérimentation permettent de tester les algorithmes de commande et de diagnostic de machines électriques :
- Stations de calcul
- Cartes GPU
- Bancs de vision (caméras matricielles et systèmes catadioptriques)
- Bases robotiques (robots mobiles)
- Bras préhenseur MANUS
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L'équipe Systèmes Intelligents
7Notre équipe spécialisée est composée de 17 permanents et 5 chercheurs associés.
Coordonateur et permanents
- Laurent Delahoche – Coordonateur – Maître de conférences HDR (61eme section) / email
- Arnaud Clérentin – Maître de conférences (61ème section) / email
- Sandrine Lelièvre – Maître de conférences (61ème section) / email
- Bruno Marhic – Maître de conférences (61ème section) / email
- Jean-Baptiste Masson – Docteur – Agrégé de Mathématiques / email
- Larbi Chrifi – Maître de conférences (61ème section) / email
- Jérôme Dubois – Maître de conférences (61ème section) / email
- Filippo Gracia – Maître de conférences (61ème section) / email
- Mohammed Hamzaoui – Maître de conférences (61ème section) / email
- Thierry Capitaine – Maître de conférences HDR (61ème section) / email
- Pascal Bussy – Professeur des universités (60ème section) / email
- Yulin Zhang – Maître de conférences (27ème section) / email
- Nadia Hamani – Maître de conférences (60ème section) / email
- Amel Sghair – Maître de conférences (61ème section) / email
- Nassim Mrabti – Maître de conférences LRU / email
- Xavier Thérond – PAST / email
- Frédéric Gauthier – PAST / email