IA hybride pour le contrôle des robots par capteurs

Hybrid AI for sensor-based robot control

• Auteur / Autrice : Shamik Basu
• Direction : Ezio Malis
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2025
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Artificial intelligenCE and efficieNT Algorithms for aUtonomous RobotIcs.

Mots clés

Mots clés libres

Groupe euclidien spécial

Équivariance

Robotique

Apprentissage profond

Special Euclidean Group

Equivariance

Robotics

Deep Learning

Résumé

L'IA hybride combinant des approches basées sur les données et sur les règles est une direction de recherche prometteuse qui est étudiée à la fois par des groupes de recherche internationaux, académiques (Stanford, Berkeley, ...) et industriels (Google, Facebook, ...), ainsi que par des groupes de recherche français en IA pour la robotique mobile. En robotique, la plupart des domaines de recherche (conception, perception, décision, planification de mouvement, contrôle...) ont été étudiés à travers une approche hybride principalement basée sur des règles, où des algorithmes basés sur les données sont utilisés pour identifier et adapter en ligne les paramètres des systèmes dynamiques (inclus dans l'environnement dynamique). Comme les systèmes intelligents et autonomes sont la principale préoccupation de l'équipe ACENTAURI, une nouvelle perspective doit être adoptée. Notre stratégie pour atteindre nos objectifs scientifiques est de construire un pont entre les approches basées sur des règles et les approches basées sur des données en intelligence artificielle, avec l'ambition de nourrir les modèles avec des connaissances fournies par les approches basées sur des données et, inversement, de contraindre les approches basées sur des données avec des connaissances préalables très précises provenant de la tâche du robot. Le premier problème est difficile car les approches basées sur les données sont capables de capturer des connaissances qui ne sont pas dans le modèle, par conséquent, nous devons être capables d'interpréter les résultats (par exemple, en concevant des réseaux de neurones artificiels explicables) afin de construire des modèles physiquement significatifs (augmentant probablement leur complexité). Le deuxième problème est difficile car l'injection de connaissances préalables basées sur des règles dans des approches axées sur les données implique la conception et le développement de nouvelles architectures.

Hybrid AI combining data-driven and rule-driven approaches is a promising research direction that is investigated both by international research groups, academic , Stanford, Berkeley, ...) and industrial (Google, Facebook, ...), and French research groups in AI for mobile robotics. In robotics, most of the research fields (design, perception, decision, motion planning, control...) have been investigated through an hybrid approach mainly rule based where data driven algorithms are used to identify and adapt on-line parameters of dynamic systems (included in the dynamic environment). As intelligent and autonomous systems are the main concern of the ACENTAURI team a novel point of view must be taken. Our strategy for addressing our scientific objectives is to build a bridge between rule-driven and data-driven approaches to artificial intelligence with the ambition to feed the models with knowledge provided by data-driven approaches and, conversely, to constrain data-driven approaches with highly accurate prior knowledge coming from the robot task. The first problem is hard because data-driven approaches are able to capture knowledge that is not in the model, therefore we need to be able to interpret the results (e.g. conceiving explainable ANNs) in order to build physically meaningful models (probably increasing their complexity). The second problem is hard because injecting prior rule-driven knowledge into data-driven approaches implies the design and the development of new architectures.