T07 - Principes d'interaction avec un assistant virtuel

Identifier quelles sont les meilleures manières d'interagir avec un assistant virtuel, étant donné le contexte cockpit envisagé

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T04 - IHS générative pour l'explication de procédures

Identifier une technologie permettant, à partir de modèles du système dans un état donné, de proposer une visualisation permettant d'expliquer au pilote l'état du système.

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T08 - Enrichissement des connaissances de l’IA embarquée

Enrichir automatiquement une base de connaissance type système avion en exploitant la connaissance non structurée de documents de maintenance ou de manuels pilote

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T08 - Raisonner sur un environnement tactique probabiliste

Effectuer des raisonnements à partir d'une ontologie probabiliste de la situation tactique

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T05 - Communication multimodale avancée pour interaction équipage machine

Identifier en temps réel les canaux de communication préférentiels d'un équipage pour répondre à ses sollicitations

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T99 - Proposition Spontanée

Le sujet est libre. Le candidat propose le travail qu'il souhaite en remplissant le template de fiche synthétique des éléments qu'il souhaite en restant dans le contexte de l'Axe 1.

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T03 - Monitoring de la performance de la collaboration Humain Machine

Définir les indicateurs de performance permettant d'évaluer la collaboration humain/système

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T03 3

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T03 - Tactile en HOTAS

L’interacteur recherché est un écran tactile solidaire de la manette de gaz d’un avion de combat. Cet écran est prévu pour intéragir de façon déportée avec l’ensemble des informations affichées dans le cockpit d’un avion de chasse sans déplacer la main ni regarder ses doigts.

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T01- Capteurs embarquables de monitoring équipage

Montée en maturité de capteurs embarquables : Il s'agit d'identifier et monter en maturité les senseurs de CMS qui sont nécessaires pour adresser la mesure des Incapacitation / Tunnelisation / Fascination / Persévération du pilote/capacité à collaborer et conscience de la situation.

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T03 - Kit de développement SITAC 3D et Tête haute augmentée

Avec l’avènement de la Réalité Augmentée (via l’usage de la tête haute portée), il est nécessaire de se doter d’un SDK (Software Development Kit) facilitant le développement des IHM avec de la réalité augmentée. De même ce kit devra permette de développer des objets 3D (pas uniquement géographique) afin de pouvoir développer de nouveaux concepts d’IHM, notamment pour la vue Gameplan, permettant de représenter des informations en plusieurs dimensions.

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T99 - Proposition Spontanée

Le sujet est libre. Le candidat propose le travail qu'il souhaite en remplissant le template de fiche synthétique des éléments qu'il souhaite en restant dans le contexte de l'Axe 2.

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T05 - Patterns mission adaptatifs

Développer un module qui configurerait des trajectoires paramétrées en fonction de la situation rencontrée, par apprentissage par renforcement.

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T01 - Estimation de fonctions complexes par apprentissage

Lors du calcul d'un plan complexe, les algorithmes de recherche se basent sur des fonctions de coût pour avancer dans leur recherche. Le but de ce sujet est d'étudier la possibilité d'approximer cette fonction de coût par un algorithme basé sur de l'apprentissage.

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T01-T02 - Explicabilité d’un réseau de neurones profond

Ce sujet a pour but d’étudier la représentation du raisonnement et l’explicabilité d’une entité artificielle déterministe et complexe à partir de la connaissance totale de cette entité. Un réseau de neurones profond servira de cas d’étude.

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T01-T02 - Prédictibilité d'une IA déterministe

Ce sujet a pour but d’étudier la prédictabilité d’un algorithme d’IA déterministe à partir de l’observation d’une quantité modérée de réalisations (apprentissage « frugal »).

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T01-T02 - Duel d'IA

Ce sujet a pour but d’étudier l’utilisation de la connaissance partielle d’une entité artificielle adverse déterministe et complexe afin de prendre l’avantage sur celle-ci.

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T03 - Fusion de données météorologiques multi-sources

Etude d’un algorithme de fusion de données et de prédiction météorologique embarquée, locale à un avion militaire ou à sa cible à partir des données issues de ses capteurs de bord et de données externes.

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T99 - Proposition Spontanée

Le sujet est libre. Le candidat propose le travail qu'il souhaite en remplissant le template de fiche synthétique des éléments qu'il souhaite en restant dans le contexte de l'Axe 3.

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T01 - Apport des méthodes d'apprentissage multi-spectrales

Evaluer l'efficacité d'un traitement par réseau de neurone applicable à des images multispectrales.

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T01 - Apport des méthodes d'apprentissage orthogonales dans un même domaine d'application

Comparer la performance de deux types d'algorithmes pour la classification automatique d'objet sur une image radar SAR.

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T02 - Constitution de bases de données de scènes EO/IR/RF

Constituer de manière massive des bases de données d'images multi-spectrales de scènes synthétiques.

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T02 - Simulation de capteurs augmentée par réseaux de neurones

Réduire la distorsion entre images simulées et réelles (reality GAP).

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T03 - Couplage modèle de perception et apprentissage

Maquetter un modèle de performance capteur à base de technologies d’apprentissage guidé par les caractéristiques de perception.

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T99 - Proposition Spontanée

Le sujet est libre. Le candidat propose le travail qu'il souhaite en remplissant le template de fiche synthétique des éléments qu'il souhaite en restant dans le contexte de l'Axe 4.

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T01 - Estimation 3D par apprentissage

Outiller la reconstruction 3D avec un nombre limité d’images et de points de vue EO/IR.

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T03 - Vérification réseaux de neurones

Outiller l'analyse d'un réseau de neurone pour déterminer son domaine de fonctionnement.

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T99 - Proposition Spontanée

Le sujet est libre. Le candidat propose le travail qu'il souhaite en remplissant le template de fiche synthétique des éléments qu'il souhaite en restant dans le contexte de l'Axe 5.

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T06 - Recalage d'un modèle de système avion à partir d'état observé sur un système réel

Permettre de recaler un modèle système avec des états observés sur le système réel

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T02 - Manipulation délicate

Disposer d'un robot pouvant actionner un mécanisme de sécurité en soute ou sous les ailes sans dégradations.

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T07 - Reconnaissance de pannes utilisant un modèle de système avion

Identifier les pannes à partir d'un jumeau numérique recalé des états observés du système.

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T04 - La reconception de pièces de rechange pour fabrication additive

Reconcevoir une pièce pour pouvoir la fabriquer en additif, en prenant en compte ses contraintes, sa géométrie fonctionnelle, le procédé et le matériau de fabrication additive

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T06 - Compression de la description d'un état d'un système avion

Compresser les informations décrivant l'état d'un système pour les transmettre facilement

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T06 - Bilan fonctionnel à partir d'un modèle de système avion

Identifier les fonction actives, inactives, dégradées, etc. à partir d'un jumeau numérique recalé des états observés du système.

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T99 - Proposition Spontanée

Le sujet est libre. Le candidat propose le travail qu'il souhaite en remplissant le template de fiche synthétique des éléments qu'il souhaite en restant dans le contexte de l'Axe 6.

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