Modèles de substitution autoorganisés pour la détection d'anomalies : application à la robotique de service

Self-organized surrogate models for anomaly detection: application to service robotics

• Auteur / Autrice : Jordan Levy
• Direction : Benoit Gaudou, Nicolas Verstaevel
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique et Télécommunications
• Date : Inscription en doctorat le 01/01/2024
• Etablissement(s) : Université Toulouse Capitole
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, informatique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IRIT : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : SMAC - Systèmes Multi Agents Coopératifs

Mots clés

Mots clés libres

Robotique

Intelligence Artificielle

Systèmes Multi-Agents

Détection d'anomalies

Cloud computing

Robotics

Artificial intelligence

Multi-agents systems

Anomaly detection

Cloud computing

Résumé

La thèse a pour but de renforcer la sécurité des droïdes mobiles autonomes qui interviennent en présence d'usagers (piétons, cyclistes, enfants…). Ces véhicules autonomes sont dotés d'algorithmes d'intelligence artificielle pour prendre les décisions sur les trajectoires à suivre, les obstacles à éviter et le comportement à adopter. Il est important de mettre en place des outils qui permettent de « surveiller » le comportement des droïdes afin de détecter toute anomalie en intégrant des outils et méthodes issues des laboratoires partenaires. L'objectif de la thèse vise à proposer des approches basées sur les Systèmes Multi-Agents pour construire des modèles de substitution capables de fournir des modèles de détection explicables. Pour TwinswHeel, démontrer au plus tôt sa capacité à intégrer ce type de sécurité conférera un important avantage compétitif.

The aim of the thesis is to improve the safety of autonomous mobile droids that intervene in the presence of road users (pedestrians, cyclists, children, etc.). These autonomous vehicles are equipped with artificial intelligence algorithms to make decisions on the trajectories to follow, the obstacles to avoid, and the behaviour to adopt. It is important to put in place tools to 'monitor' the behaviour of the droids in order to detect any anomalies by integrating tools and methods from the partner laboratories. The aim of the thesis is to propose approaches based on Multi-Agent Systems to build surrogate models capable of providing explainable detection models. For TwinswHeel, demonstrating its ability to integrate this type of security as soon as possible will give it a major competitive advantage.