Formation Robotique Intelligente : Algorithmes Fondamentaux et Applications Pratiques
Maîtrisez les algorithmes clés de l'IA appliqués à la robotique. Découvrez des cas pratiques pour concevoir des systèmes autonomes performants. Apprenez à intégrer l'intelligence artificielle pour optimiser les interactions robotiques. Formation essentielle pour ingénieurs et développeurs en robotique. Améliorez la prise de décision et l'autonomie des robots.
Concevoir des architectures robotiques intelligentes
Optimiser la navigation et l'interaction des robots
Développer des capacités d'apprentissage pour les robots
Assurer l'intégration de systèmes multi-robots
Programme détaillé
12 modules · 21 heures
01
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
02
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
03
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
04
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
05
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
06
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
07
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
08
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
09
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
10
Robotique collaborative et multi-robot
—Explorer les architectures de systèmes multi-robots pour la collaboration efficace
—Implémenter des algorithmes de coordination pour optimiser les tâches partagées
—Analyser les défis de communication entre robots en environnement dynamique
—Évaluer les stratégies d'auto-organisation dans des équipes robotiques
—Développer des simulations pour tester des scénarios de robotique collaborative
11
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
12
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
—--
—### Compétences
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de développer des capacités d'apprentissage pour les robots, en mettant l'accent sur l'apprentissage profond et la vision par ordinateur. Cela permettra aux participants d'acquérir des compétences pratiques pour concevoir des architectures robotiques intelligentes, essentielles dans un environnement technologique en constante évolution. Ce savoir-faire est crucial pour naviguer efficacement dans le monde complexe de la robotique moderne.
Dans le domaine de la robotique, un défi majeur auquel font face les apprenants est la difficulté à intégrer les différents algorithmes et techniques d'apprentissage dans des systèmes réels. Beaucoup se retrouvent souvent perdus en tentant de relier la théorie à la pratique, ce qui peut entraîner une frustration et un manque de confiance en leurs compétences. Cette formation vise à surmonter ces obstacles en offrant des approches concrètes et des exemples d'applications pratiques.
Ce qui distingue cette formation des autres, c'est son approche intégrée qui combine des concepts théoriques avec des applications pratiques spécifiques au domaine de la robotique intelligente. En se concentrant sur des modules tels que la représentation de l'environnement et le SLAM, les apprenants bénéficieront d'une immersion profonde dans des sujets souvent traités superficiellement ailleurs. Cette méthodologie garantit une compréhension solide et une application efficace des compétences acquises.
Pour maximiser les bénéfices de cette formation, il est recommandé aux participants de préparer des projets personnels ou professionnels qu'ils souhaitent développer. En apportant des idées et des défis concrets, ils pourront tirer parti des retours d'expérience de l'expert et des échanges avec les autres participants. Cette démarche proactive favorisera un apprentissage enrichissant et durable, tout en renforçant la confiance en leurs capacités à innover dans le domaine de la robotique.
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Architectures Robotiques Avancées
Apprenez à concevoir des architectures robotiques intelligentes intégrant des algorithmes de perception avancés et de navigation optimisée.
📡
Intégration Multi-Robots
Développez des compétences clés pour assurer l'intégration efficace de systèmes multi-robots, un enjeu majeur dans les applications industrielles.
📊
Machine Learning Appliqué
Explorez l'introduction au Machine Learning pour la robotique, avec des cas pratiques visant à renforcer l'autonomie des robots.
👁️
Vision par Ordinateur
Maîtrisez l'apprentissage profond et la vision par ordinateur robotiques pour améliorer la perception et l'interaction des robots avec leur environnement.
🧠
Apprentissage par Renforcement
Initiez-vous à l'apprentissage par renforcement, une méthode innovante pour optimiser le contrôle et la prise de décision des robots.
🌐
Panorama des Algorithmes
Bénéficiez d'une vue d'ensemble sur les algorithmes fondamentaux en robotique, vous permettant de choisir les meilleures techniques pour vos projets.
Compétences acquises
Concevoir des architectures robotiques intelligentes
Intégrer des algorithmes d'IA (ML, DL, RL) dans les systèmes robotiques pour la perception, la prise de décision et l'action. Mettre en œuvre une synergie entre les modules pour des fonctionnalités autonomes et adaptatives.
Optimiser la navigation et l'interaction des robots
Appliquer des algorithmes de SLAM, planification de trajectoires et évitement d'obstacles pour une navigation robotique efficace. Développer des interfaces HRI pour une interaction naturelle et sécurisée avec l'environnement et les humains.
Développer des capacités d'apprentissage pour les robots
Mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique et profond pour doter les robots de capacités d'adaptation, de reconnaissance visuelle (objets, scènes) et de prise de décision via l'apprentissage par renforcement.
Assurer l'intégration de systèmes multi-robots
Maîtriser les principes de la robotique collaborative et multi-robot, incluant la coordination, la communication et l'allocation de tâches, tout en considérant les enjeux éthiques et de sécurité des déploiements.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Ingénieurs Robotique
Développeurs en Robotique
Chercheurs & Enseignants
Chefs de Projet Industriels
Prérequis
Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance en robotique et en programmation est souhaitée.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Évaluation continue par des exercices et des projets
Révision et retour d'expérience après chaque module
Évaluation finale pour évaluer les compétences acquises
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après avoir suivi la formation, un participant a conçu un robot capable de naviguer de manière autonome en utilisant des algorithmes de SLAM. »
« Une autre personne a intégré des techniques de machine learning dans un projet de robotique pour améliorer la reconnaissance d'objets. »
Questions fréquentes
Expérience en développement robotique.
Notions de programmation de base (Python un plus).
Connaissances fondamentales en mathématiques (algèbre linéaire, calcul).
Compréhension des concepts robotiques de base (cinématique, capteurs).
Ordinateur portable avec système d'exploitation récent (Windows, macOS, Linux).
Connexion internet stable.
Environnement de développement Python (Anaconda recommandé).
Éditeur de code (VS Code, PyCharm, etc.).
Accès à des simulateurs robotiques (ex: ROS, Gazebo - si besoin de TP pratiques).
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition.
Test de positionnement Quizz &
Evaluations
Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé.
Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.
A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés.
Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.
♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
Cette formation couvre les algorithmes de machine learning, les réseaux de neurones et les techniques d'apprentissage automatique.
Des cas pratiques seront présentés pour concevoir des systèmes autonomes performants, optimiser la navigation et l'interaction des robots et développer des capacités d'apprentissage pour les robots.
La formation dure 21 heures et est structurée en modules pour faciliter la compréhension et la mémorisation des concepts.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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