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Formation IA et Robotique : explorez les solutions associées pour gagner en productivité
Alliance, synergie de la machine et de l’IA
Objectifs
- Saisir l’évolution de l’alliance IA et Robotique, ses marchés, les technologies associées entre deep learning, machine learning, les algorithmes génétiques et différents types d’apprentissages utiles en robotique
- Connaître les principales solutions de vision par ordinateur, reconnaissance d’objets, simulations, jumeaux numériques, planification de mouvements, reconnaissance vocale, cartographie, maintenance prédictive, et IoT
- Appréhender les lignes directrices, enjeux éthiques, normes liées à la sécurité opérationnelle d’un projet IA et Robotique
Programme
1 – Introduction, définitions, historique
Évolutions logicielles et matérielles, principaux jalons historiques : du premier outil à la conquête spatiale, les débuts de fusion entre IA et robotique
- Définition plurielle de l’Intelligence artificielle et de la robotique, synergie entre l’homme et la machine et influence des différents acteurs
- Définitions par secteurs, composition, usages et environnements
- IA, Machine Learning, Deep Learning, apprentissages supervisés, non supervisés, par renforcement, Q-Learning, IA générative, NLU, NLP, NLG, algorithmes génétiques, IoT, intelligence ambiante, réseaux de neurones, microcontrôleur, actionneurs…
- Usages et problèmes de complexités liés aux algorithmes et systèmes experts dans un contexte robotique…
- Alliance, collaboration, compétition ou synergie entre l’homme et la Machine
2 – Marchés, emplois et usages
État des lieux des acteurs : Google, Boston Dynamics, Abb, Fanuc, iRobot, Kuka, OpenAI, IBM, Microsoft, Apple
- Un marché en très forte croissance, des investissements multipliés par 10
- Industries, TPE, PME, quels coûts, marchés et aides ?
- Comment l’ajout de l’IA améliore productivité, qualité, sécurité dans de nombreux marchés
- Approche scientifique, systémique, mathématique et informatique
- Chômage contre robotisation et robotisation des emplois : métiers conservés, en transitions et renforcés
- Usages domotiques, Industriels, Pickers, palettisation / dépalettisation , IoT, Cobotique, exosquelettes, robots de services, militaires, design, spectacle, cinéma, médical,…
3 – Matériels, matériaux, capteurs
Asservissement intelligent : actionneur
- Asservissement, guidage et pilotage de robots autonomes : Actionneur / actuator, drones, UUV, UAV, UGV, AGT, AUV …
- Matériels, capteurs et périphériques pour cartographie 2d/3d et Odométrie
- Microprocesseurs, microcontrôleurs, processeurs neuromorphiques, GPU (Graphics Processing Unit), TPU (Tensor Process Unit), TinyML, TensorFlow Lite
- Capteurs : Luminosité, IR, UV, Pression, Poids, sons, magnétiques, inclinaison, accélération, vibration, eau, température, humidité, flamme, gaz, Geiger, caméra 2D/3D/RGBD, GPS, Laser, Télémètre, Lidar…
- Systèmes embarqués VS Cloud computing
4 – Écosystème logiciel
Vision par ordinateur : OpenCV, BoofCV, flux vidéo, détection de mouvements, et détection d’objets, de posture
- Nouvelles technologies associée à la vision par ordinateur
- Cartographie : photogrammétrie, représentations 2D, 3D
- Assistants robotiques et chatbots / agent conversationnel : CUI vs GUI, Analyse sémantique, NLP, NLU, NLG. Services
- Etude de cas : pilotage d’une nuée de drones virtuels et autonomes
- Photogrammétrie : de la photo 2D à une représentation 3D
- Simulation 2D/3D : planification de mouvements, contraintes mécaniques, physiques et matériaux simulés
5 – Boîte à outils, frameworks, Cloud
De la donnée brute à l’information pertinente
- Frameworks, langages et API : TensorFlow, Keras, PyTorch, …
- De la solution sur étagère, au no-code et prototypage rapide logiciel et matériel
- Prototypage : Arduino, Esp8266 et dérivés
- Domotique : une galaxie de protocoles
- Notebooks pour data scientists, explorer journaux de logs
6 – Architecture écosystème, communication
Systèmes d’exploitation robotique : (ROS) : Robot Operating System et Frameworks dédiés à la robotique
- Architecture logicielle et matérielle : robotique industrielle, domotique, IoT
- Moyens de communication : principales technologies, protocoles, standards
- Mise en place d’un projet IA & Robotique
- Maintenance, téléprésence, et planification
7 – Législation, normes, éthique et sécurité
Améliorer qualité, productivité, sécurité avec maintenance prédictive*
- RGPD, CNIL, normes, législations françaises, européennes et mondiales
- Chiffrement, identification, authentification, journalisation
- Etude de cas : comment éviter Stuxnet ?
- Psychologie et dilemme du “Tramway autonome”
- Etats des lieux des législations en vigueur sur les véhicules autonomes
- Robotique Vs humain : qui a le contrôle ?
8 – Place de l’homme et futur de l’IA et Robotique
Recherches, nouveaux matériaux, nouveaux algorithmes et modèles d’IA
- De Internet des objets à l’IoB (Internet of Behaviors)
- Fonctionnement en boîte noire contre explicabilité
- Production de masse personnalisée, intelligence ambiante, voitures autonomes, smart cities, robots humanoïdes et solutions Quantiques
À qui s’adresse
cette formation ?
Public
Chefs de projets, décideurs, ingénieurs, chercheurs, data-scientistes, mécatronicien… Cette formation s’adresse à tout public désireux de disposer des points clefs liant Intelligence Artificielle et Robotique.
Prérequis
Aucun.
Animateur
Le mot de l'animateur
« L’alliance de l’intelligence artificielle et de la robotique permet aux robots d’investir tous les secteurs d’activité : industriel, de service, médical, militaire ou encore d’assistance. »
Cédric VASSEUR
Découvrir l'animateurModalités
Méthodologie pédagogique
Cette formation concrète et pragmatique est illustrée par de nombreux exemples pratiques issus d’une expérience et d’un savoir-faire acquis sur de nombreux projets de taille variée au sein d’établissements et d’entreprises de différents secteurs. Vidéo-projection. Support de cours remis en début de formation et téléchargeable.
Méthodologie d’évaluation
Le stagiaire reçoit en amont de la formation un questionnaire permettant de mesurer les compétences, profil et attentes du stagiaire.
Tout au long de la formation, les stagiaires sont évalués au moyen de différentes méthodes (quizz, ateliers, exercices et/ou de travaux pratiques, etc.) permettant de vérifier l'atteinte des objectifs.
Un questionnaire d'évaluation à chaud est soumis à chaque stagiaire en fin de formation pour s’assurer de l’adéquation des acquis de la formation avec les attentes du stagiaire.
Une attestation de réalisation de la formation est remise au stagiaire.
À qui s’adresse
cette formation ?
Public
Chefs de projets, décideurs, ingénieurs, chercheurs, data-scientistes, mécatronicien… Cette formation s’adresse à tout public désireux de disposer des points clefs liant Intelligence Artificielle et Robotique.
Prérequis
Aucun.
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