Interactions humains-robots et architectures cognitives

L'objectif de ce module est double :

comprendre les enjeux de la collaboration hommes-robots (cobotique):

Exosquelettes,
Robotique,
Cobotique,


Comprendre les architectures cognitives :

étude des phases perceptives, motrices et délibératives du comportement d'un agent intelligent,
Principales formes de mémoire et d'apprentissage,
Rôle des émotions et des motivations, niveaux de conscience, pensée, intention,
Modélisation des processus cognitifs.
Théorie de la décision

Partie 1 : Interactions humains-robots

Introduction à la cobotique
Conception des systèmes cobotiques
Exosquelettes, prothèses
Cobotique et facteurs humains

"Philosophie du projet" :

Mise en œuvre d'expérimentations avec les robots NAO et Pepper, les bras cobotiques Universal Robot, un exosquelette... pour répondre à des problématiques de collaborations hommes-robots.

Intervenants : Jean-Marc Salotti, Eric Ferreri, David Daney, Maxime Hardouin + extérieurs
Partie 2 : Architectures cognitives (intervenant : F. Alexandre, 12h)
Comment décrire et formaliser, en vue de leur modélisation, les caractéristiques du comportement d'un agent intelligent apprenant à exploiter les ressources d'un environnement inconnu, en s'appuyant sur un ensemble de théories et de principes des sciences cognitives ?
Quelles sont les principales formes de mémoires et d'apprentissage ?
Quelles sont les différentes phases possibles du comportement d'un agent incarné dans un environnement incertain ?
Comment s'organisent les différentes phases perceptives, motrices et délibératives ou encore d'autres phases à différents niveaux d'éveil ?
Comment décrire et modéliser le choix perceptif, la prise de décision, le raisonnement, la planification, l'exploration, la créativité ?
Quels sont les rôles des émotions et des motivations, comment décrire différents niveaux de conscience, la pensée, l'intention, etc. ?
Quelles sont les principales théories cognitives décrivant les caractéristiques de ces concepts chez l'humain, comment les comparer à des algorithmes classiques en traitement de données et statistiques et comment analyser leurs différences ?
Comment croiser ces principes avec des éléments de différents domaines (neurosciences cognitives, philosophie, IHM, médecine) ?
Ce tour d'horizon sera également l'occasion d'évoquer des proximités et de proposer des bases théoriques à de nombreux concepts de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.

Cognitique