28/02/20 : séminaire – Intelligence artificielle pour le pistage radar par Sami JOUABER (doctorant Centre de Robotique des Mines de Paris, France)

Sami Jouaber prépare actuellement sa thèse au Centre de Robotique des Mines de Paris en partenariat avec l’entreprise Thalès. Il est encadré par Pr Sylvère Bonnabel (ISEA, UNC). Au cours de ce séminaire il sera question d’intelligence artificielle, et en particulier de réseaux de neurones dans le cadre d’une problématique de pistage radar, avec des applications civiles et militaires. L’exposé s’adresse à un large public.

mots-clé : intelligence artificielle, apprentissage statistique, filtres de Kalman

lieu / horaire / langue : amphi 80 (bât SIGMA) / 13h (entrée libre) / francais

résumé : L’objectif du pistage radar est de fournir une vision claire de la situation aérienne en temps réel aux agents au sol, comme les tours de contrôle par exemple, afin de leur permettre de prendre les bonnes décisions. Pour cela ils reçoivent des informations de la part des radars sous la forme de positions datées qu’on appelle des plots. Ils sont ensuite associés entre eux s’ils semblent correspondre à la trajectoire d’un même appareil et forment alors une piste. Finalement, chaque piste est traitée pour en déduire à chaque instant la position estimée de l’appareil ainsi que les informations cinématiques nécessaires à l’anticipation de sa trajectoire comme le cap, la vitesse, le taux de virage.

Cette dernière étape s’appelle le filtrage, et pour l’effectuer, le filtre de Kalman est l’algorithme le plus répendu. Il est d’une grande efficacité, mais il nécessite une certaine connaissance des modèles physiques d’évolution ainsi que de l’incertitude des mesures fournies par les senseurs. De plus le paramétrage, généralement fait à la main par des ingénieurs sur le terrain, est rarement optimal et ne suffit pas toujours à suivre de nouvelles cibles pouvant s’avérer très rapides et extrêmement manoeuvrantes comme des drones ou des missiles.

D’un autre côté, les algorithmes d’apprentissage artificiel ont le vent en poupe. Dans de nombreux domaines ils permettent de battre des records de performance. C’est en profitant de cet élan que nous cherchons à améliorer les algorithmes de filtrage et notamment en se servant des réseaux de neurones dont le caractère polyvalent nous permet de les combiner aux filtres de Kalman afin de les rendre plus performants tout en profitant de toute la connaissance métier accumulée dans le domaine du pistage radar.

bio/parcours : – doctorant au Centre de Robotique des Mines de Paris (CAOR);

– diplôme d’ingénieur des Mines de Paris;

– master de l’Ecole Normale Supérieur de Lyon.

contact :sami.jouaber@mines-paristech.fr