Bien que des progrès significatifs aient été réalisés en matière d’IA, le déploiement de robots autonomes capables de fonctionner dans des environnements non structurés est encore loin. En fait, des limitations persistent en perception, interprétation de scènes, et prise de décision, empêchant une adaptabilité comparable à celle de l’humain. Une approche prometteuse repose sur la coopération homme- robot, qui combine la précision, la répétabilité et l’endurance des robots avec les capacités cognitives des humains. Dans ce contexte, le contrôle partagé s’est imposé comme un paradigme efficace pour interfacer robots et humains, en combinant l’IA et l’intervention humaine tout en fournissant un retour multisensoriel pour l’opérateur humain.
Ce projet s'inscrit dans la chaire SequoIA HARMONY, dont je fais partie, et qui vise à dépasser les limites du contrôle partagé actuel, qui souffre d'une répartition statique et prédéfinie des rôles entre l'humain et la machine, s'adaptant mal aux environnements non structurés. La thèse se concentrera sur la tâche de transport collaboratif d'objets lourds ou encombrants par un manipulateur mobile anthropomorphe et un opérateur humain.
Ces trois axes seront explorés.
Allocation dynamique des rôles (A1) : Développer des algorithmes capables d'ajuster en temps réel le niveau d'assistance du robot en fonction des métriques de confiance de l'IA et de la performance estimée de l'humain.
Résilience et Robustesse (A2) : Garantir la stabilité du système face aux incertitudes de perception/modèles et aux changements imprévus d'intentions humaines.
Interfaces Multi-sensorielles (A3) : Concevoir des interfaces haptiques portables pour fournir un retour d'effort intuitif à l'opérateur, améliorant ainsi son confort ergonomique. L'ambition est de réduire drastiquement la charge cognitive et physique de l'opérateur tout en exploitant la puissance et la précision du robot pour des tâches industrielles, de maintenance complexes ou de transport.
S'inscrivant dans l'Industrie 5.0, ce projet répond à la priorité 'Cohésion Sociale' (prévention des TMS, inclusion) et intègre l'axe 'Transition Climatique' via une robotique frugale (optimisation énergétique).
Rahal, Rahaf, et al. "Haptic-guided grasping to minimise torque effort during robotic telemanipulation." Autonomous Robots 47.4 (2023): 405-423.
Raphalen, Leon, et al. "Haptic shared control of a pair of microrobots for telemanipulation using constrained optimization." 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2025.
Ferro, Marco, et al. "Experimental Evaluation of Haptic Shared Control for Multiple Electromagnetic Untethered Microrobots." IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (2024).
Selvaggio, Mario, et al. "A shared-control teleoperation architecture for nonprehensile object transportation." IEEE Transactions on Robotics 38.1 (2021): 569-583.