Formation Robotique Intelligente : Algorithmes Fondamentaux et Applications Pratiques

Programme de la formation
Robotique Intelligente : Algorithmes Fondamentaux et Applications Pratiques

• Introduction à l'IA en robotique et panorama des algorithmes

  - Définition de l'IA et son rôle en robotique
  - Historique et évolution des systèmes robotiques intelligents
  - Présentation des familles d'algorithmes clés
  - Cas d'usage et défis actuels en robotique autonome

• Fondamentaux de la perception robotique et capteurs

  - Types de capteurs et leurs applications (LiDAR, caméra, ultra-sons)
  - Bases du traitement du signal pour la robotique
  - Capteurs proprioceptifs et extéroceptifs
  - Acquisition de données et préparation pour l'IA

• Représentation de l'environnement et SLAM

  - Concepts de cartographie et de localisation robotique
  - Algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
  - Filtrage de Kalman et particules pour le SLAM
  - Gestion de l'incertitude et fusion de données sensorielles

• Introduction au Machine Learning pour la robotique

  - Principes fondamentaux du Machine Learning (apprentissage supervisé/non supervisé)
  - Algorithmes de classification : SVM, k-NN pour la reconnaissance d'objets
  - Régression en robotique : prédiction de mouvements
  - Évaluation des modèles et surapprentissage

• Apprentissage profond et vision par ordinateur robotique

  - Introduction aux Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
  - Détection et segmentation d'objets avec Deep Learning
  - Reconnaissance de scènes et d'activités
  - Transfert learning pour l'adaptation rapide

• Apprentissage par Renforcement pour le contrôle robotique

  - Concepts de l'apprentissage par renforcement (agent, environnement, récompense)
  - Algorithmes de base : Q-learning, SARSA
  - Modèle de Markov et équations de Bellman
  - Simulation pour l'apprentissage du comportement

• Algorithmes avancés d'apprentissage par Renforcement

  - Deep Q-Networks (DQN) pour la navigation et manipulation
  - Policy Gradients et Proximal Policy Optimization (PPO)
  - Apprentissage par imitation et transfert de compétences
  - Gestion de la découverte et de l'exploration

• Planification de trajectoires et évitement d'obstacles intelligent

  - Algorithmes de planification de chemin (A*, RRT)
  - Intégration de la perception pour l'évitement dynamique
  - Optimisation de trajectoires pour la fluidité
  - Planification en environnement incertain

• Interaction Homme-Robot (IHR) et interfaces intelligentes

  - Reconnaissance vocale et traitement du langage naturel en IHR
  - Détection des émotions et intentions humaines
  - Planification d'actions collaboratives
  - Rétroaction haptique et interfaces adaptatives

• Robotique collaborative et multi-robot
• Éthique, sécurité et déploiement des systèmes IA en robotique

  - Enjeux éthiques de l'IA autonome
  - Analyse des risques et conformité réglementaire
  - Sécurité des systèmes robotiques intelligents
  - Bonnes pratiques de déploiement et maintenance

• Cas pratiques et intégration de bout en bout

  - Étude de cas concrets (robot de service, véhicule autonome, bras manipulateur)
  - Démonstration d'architectures logicielles complètes pour l'IA robotique
  - Optimisation des performances des systèmes IA embarqués
  - Bilan et perspectives futures de l'IA en robotique
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  ### Compétences