Les robots ont un corps dans le monde physique, ils perçoivent des informations grâce à leurs capteurs et agissent grâce à leurs moteurs. Leurs actions ont un impact sur leur environnement et sur leurs perceptions futures. Les actions sont, en général, continues et peuvent être en grandes dimensions. Il en va de même pour leurs perceptions. Un robot doit également composer avec le temps et l'espace. Pour toutes ces raisons, la robotique représente un défi pour l'IA et les méthodes d'apprentissage automatique. L'intelligence peut être définie comme la capacité à résoudre des problèmes sans aide extérieure. Ce cours présentera donc différentes approches de la résolution autonome de problèmes par les robots, que ce soit par l'apprentissage ou la planification, seuls ou en essaim. Il présentera également une approche permettant au robot de découvrir par ses interactions avec l'environnement, l'espace dans lequel il se trouve. Les animaux sont capables de résoudre les problèmes auxquels ils sont confrontés. L'étude de la manière dont ils y parviennent pourrait servir d'inspiration pour la construction de futurs robots intelligents. Le cours présentera donc également des recherches pertinentes en neurosciences.

A l’issue de cet enseignement, les étudiants connaitront les différentes approches de l’intelligence artificielle en robotique et auront mis en œuvre, en simulation, différents algorithmes d’apprentissage et de planification.

Le cours se présente sous la forme de trois modules cours+travaux pratiques :
•    Apprentissage direct dans l’espace des politiques
•    Apprentissage par renforcement profond et robotique
•    Planification et robotique

A ces modules s’ajoutent un cours d’introduction sur les différentes approches de l’intelligence artificielle en robotique et des cours d’ouverture sur trois thèmes :
•    Robotique en essaim
•    Robotique développementale
•    Robotique et neuroscience

Apprentissage machine, introduction à l’IA, programmation en langage Python