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Yrvann, ingénieur de recherche dans les systèmes autonomes chez Safran Tech

Avec Yrvann, c’est un pied dans le présent et un œil sur le futur. Son rôle au sein de Safran Tech ? Participer à la conception des véhicules autonomes de demain. Laissez-vous guider !
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De l'automobile à l'aéronautique ? Il n'y a qu'un pas... 

Yrvann a toujours été passionné par les sciences et par la recherche. C'est donc tout naturellement qu'il s'oriente vers une formation d'ingénieur généraliste, après avoir suivi le cursus des classes préparatoires scientifiques. Lors de sa formation, il se spécialise en ingénierie des systèmes, des images et des signaux et en intelligence artificielle. Il travaille notamment sur la reconnaissance des émotions dans la voix lors d'un premier stage de recherche chez PSA (aujourd'hui Stellantis). Parallèlement à sa dernière année d'école, il effectue un master de recherche en automatique et robotique sur les systèmes critiques temps-réel embarqués. Il conclut son parcours par une thèse de doctorat CIFRE* qui s'intitule « Architecture d'un organe de survie pour la conception de véhicules autonomes agiles et sûrs ».

En février 2018, Yrvann rejoint le pôle Technologies du Signal et de l'Information de Safran Tech pour participer aux activités d'étude, de recherche et de démonstration technologique qui se déroulent sur le site de Paris-Saclay. Le laboratoire Véhicules autonomes, auquel il est rattaché, a pour mission de faire monter en maturité les concepts nécessaires à la mise au point de systèmes à fort degré d'autonomie. « Nous cherchons à démontrer leur potentiel sur des véhicules terrestres afin d'exploiter les briques technologiques concernées dans l'aéronautique », précise Yrvann.

 

L'intelligence artificielle dans les systèmes autonomes

« Un système de conduite autonome est un système critique temps-réel complexe qu'il convient de distinguer des aides à la conduite, même sophistiquées, équipant nos véhicules aujourd'hui », explique Yrvann. « Il doit en effet réunir toutes les fonctions d'ordre tactique et opérationnel nécessaires au bon fonctionnement du véhicule qui en est équipé, de sorte à pouvoir se substituer au moins partiellement à un conducteur humain sur des périodes prolongées. Il est en particulier tenu de surveiller et de comprendre l'environnement de conduite dans lequel il évolue pour pouvoir agir de manière adaptée. Le développement d'un tel système s'appuie sur de nombreuses disciplines, comme le traitement du signal, l'automatique, la robotique et l'intelligence artificielle. »

Pour réaliser les tâches de détection, de reconnaissance et de classification d'objets et d'événements qu'héberge le module de perception des véhicules robotisés, les équipes de Safran Tech ont recours aux techniques d'apprentissage supervisé. « Elles permettent de mettre au point un système à partir d'un ensemble de données annotées. Chaque échantillon (la donnée) décrit une situation et l'étiquette qui lui est associée (l'annotation proprement dite) décrit le comportement qui est attendu du système dans cette situation. Un système qui aura bien appris doit pouvoir adopter un comportement adapté face aux situations qu'il n'aura pas nécessairement rencontrées lors de son apprentissage. »

Dans le laboratoire dédié au développement des systèmes autonomes, Yrvann mène des études de recherche portant sur les mécanismes décisionnels des systèmes de conduite autonome. Ce sont les techniques d'apprentissage par renforcement qui lui ont permis de mettre au point le contrôle latéral qu'embarquent aujourd'hui les véhicules robotisés du laboratoire et de développer le module qui leur permettra d'adapter leur profil de vitesse pour s'insérer dans des carrefours à sens giratoire.

 

Les outils de simulation au coeur des travaux sur l'autonomie

Depuis son arrivée chez Safran Tech, Yrvann se charge de maintenir et de faire évoluer le jumeau numérique des véhicules robotisés de Safran Tech.

« Le simulateur dispose d'une bibliothèque de capteurs qui permet d'instrumenter les véhicules simulés à l'image de nos plateformes réelles. Cela signifie que l'on peut aussi bien alimenter nos chaînes algorithmiques par des données simulées que par les données issues des capteurs embarqués sur nos véhicules. » En particulier, les briques du module de décision, amenées à définir le comportement du système de conduite autonome sur route ouverte, sont systématiquement testées et validées en simulation par ses soins, avant d'être intégrées sur les véhicules.

Un soin particulier a également été apporté à l'environnement de simulation dans lequel les marquages au sol, la signalisation et les bâtiments du site de Paris-Saclay et de ses environs sont géolocalisés avec une précision de 5 cm. L'outil de simulation est indispensable aux activités du laboratoire et il permet aussi d'alimenter les travaux d'autres équipes du Groupe.

 

* CIFRE : Convention Industrielle de Formation par la Recherche

 

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