Boucle sensori-motrice et comportement autonomes

Objectifs

Ce cours aborde la question du lien perception-action qui guide le comportement et l’apprentissage d’une entité autonome dans son environnement (cette entité pouvant être un agent virtuel, robotique ou humain). Nous présentons dans un premier temps les principes de contrôle par perception et par interaction avec l’environnement. Puis nous examinons plusieurs techniques d’interaction et de coopération entre plusieurs entités artificielles autonomes (en particulier entre robots mobiles).

Prérequis

Master M1 en Informatique ou niveau équivalent.

Contenu pédagogique de l’UE

  • Notion d’intelligence située
  • Perception et interaction avec l’environnement : boucle de rétroaction, moyens de perception et techniques d’apprentissage par interaction avec l’environnement.
  • Comportement réactif : guidage par l’environnement, architecture de décision basée sur les perceptions.
  • Apprentissage sensori-moteur : récompense, motivation.
  • Modèle inverse : retrouver l’action à partir du résultat (mouvement d’un robot, inversion acoustique-articulatoire)
  • Systèmes incarnés : théorie & cas de la robotique autonome
  • Intelligence en essaim : coopération entre entités par le biais de l’environnement, modèles bio-inspirés.