Agents autonomes
Durée : 42 heures – Évaluations : Projet fil rouge
Présentation
Ce module de formation vise à fournir une approche théorique et pratique pour concevoir des architectures autonomes intelligentes capables d’interagir avec un environnement via des capteurs. Ces architectures incluent des automates et automates communicants, et/ou des agents et multi-agents, qui collaborent pour optimiser leur fonctionnement.
L’utilisation de jumeaux numériques permet de simuler et anticiper les comportements des agents dotés d’Intelligence Artificielle dans des contextes variés. Qu’ils soient individuel ou collectif, les agents doivent évoluer avec des comportements garantis sans erreurs. Cette approche innovante s’inscrit de plus en plus dans le monde industriel, transformant la manière dont les systèmes automatisés sont conçus et déployés.
Cette formation ouvre de nouvelles perspectives pour la maintenance prédictive, l’optimisation des processus et la gestion en temps réel des ressources. Au travers d’un projet fil rouge donné au début du cours, les étudiants apprendront à développer des solutions concrètes, comme des robots connectés ou des architectures IoT, intégrant des techniques avancées de Machine Learning et/ou de Deep Learning. Cette démarche leur permettra de maîtriser les enjeux liés à l’autonomie et à l’IA appliquée à l’industrie, tout en développant leur capacité à innover dans un environnement technologique en constante évolution.
Arthur est Architecte des systèmes d'information dans les processus industriels, avec une spécialisation en Intelligence Artificielle. Il a débuté sa carrière professionnelle dans l'informatique au sein de la jeune pousse Oky Doky, en qualité de Chargé de projets IA.
Objectifs pédagogiques
- Modéliser les agents et de leur environnement (automates, modèles mathématiques)
- Programmer la communication entre des entités IoT, multi-agent, etc.
- Définir des approches théoriques et pratiques pour faire évoluer des robots mobiles coopératifs, des agents IoT et leur gestion de ressources
- Intégrer des modèles de Machine Learning / Deep Learning pour la prise de décision ou la perception
- Simuler, visualiser, valider et démontrer via Python (matplotlib, Dash, PyGame, etc.)
Plan du module
- Fondations des Automates et Architectures par États (7 heures)
- Introduction au projet fil rouge et objectif de rendu
- Automates à États
- Architecture par États
- Les agents et architectures à états (communication et multi-états)
- Automates Communicants et Modèles Multi-Agents (7 heures)
- Automates communicants
- Machines à états communicantes et agents multi-états
- Application pratique
- Programmation multi-agents
- Intégration des modèles mathématiques dans la conception d’agents
- Conception, Intelligence Collective et Sécurité (7 heures)
- Programmation avancée et intelligence collective
- Application
- Simulation mécanique et projet
- Gestion des ressources, Data Science et IoT (7 heures)
- Gestion des ressources et Data Science
- Application
- IoT et jumeaux numériques
- Construction d’agents, Communication et Simulation IoT (7 heures)
- Construction d’agents pour IoT
- Application
- Mise en situation pratique
- Projet fil rouge – Mise en œuvre complète (7 heures)
Bibliographie et ressources
- Learn AI with Python, Explore Machine Learning and Deep Learning techniques for Building Smart AI Systems Using Scikit-Learn, NLTK, NeuroLab, and Keras (English Edition) (Gaurav Leekha, éditeur : Bpb Publications, ISBN : 9789391392611, 939139261X – 2021)
- Automates à états finis et langages réguliers, Rappels des notions essentielles et plus de 170 exercices corrigés (Yliès Falcone, Jean-Claude Fernandez, éditeur : Dunod, ISBN : 9782100814244, 2100814249 – 2020)
- Le jumeau numérique – De l’intelligence artificielle à l’industrie agile (Nathalie JULIEN, Ecric Martin – édition DUNOD – ISBN 978-2-10-080028-5 – 2020)
- Multi-agent systems: An introduction to distributed artificial intelligence (Addison-Wesley) de Jacques Ferber
Ce module fait partie de notre parcours Mastère Intelligence Artificielle (Bac+5) en première année.
Plutôt envie de découvrir ce module en immersion avant de vous inscrire ?
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