Signaux & Intelligence Artificielle (SIA)
L’équipe de recherche Signaux & Intelligence Artificielle (SIA) de l’IPSA s’intéresse aux signaux, aux télécommunications et à leurs nombreuses applications dans des systèmes embarqués complexes.
À la croisée du traitement statistique du signal, de l’intelligence artificielle et de la robotique, elle développe des méthodes innovantes pour modéliser, diagnostiquer et optimiser des systèmes critiques dans les domaines de l’aéronautique, du spatial, de l’automobile ou de la santé.
Axes de recherche
Traitement statistique du signal et communications numériques
Systèmes GNSS et navigation hybride
Apprentissage automatique et profond (supervisé, non supervisé)
Diagnostic intelligent de réseaux filaires (automobile, aéronautique)
Transfert d’énergie inductif et modélisation CEM des câbles HT
Méthodes statistiques robustes sur espaces non euclidiens (groupes de Lie, variétés riemanniennes)
Identification de systèmes hybrides (dynamiques continues et discrètes)
Thèmatique de recherches phares
Équipe
interne
Électronique et Électromagnétisme, chef du département Signaux & Systèmes, chercheur associé au GeePs
« Non-stationary and robust Reinforcement Learning methodologies for surveillance applications » (2022-2025)
Équipe co-encadrée avec des
laboratoires partenaires
Laboratoires et partenaires stratégiques
Publications
récentes
« Robust Reinforcement Learning for Autonomous Navigation in Complex Environments », Journal of Artificial Intelligence, 2025.
Cette étude explore l’application de l’apprentissage par renforcement robuste dans des environnements dynamiques pour des systèmes autonomes comme les drones, avec des implications dans l’aéronautique et l’automobile.
« Hybrid GNSS/IMU Systems for Precise Satellite Positioning » — Collaboration avec le CNES et Thales Alenia Space.
L’équipe développe de nouvelles méthodologies pour améliorer la précision de la géolocalisation par satellites en utilisant des systèmes hybrides GNSS/IMU.
Projet de recherche
emblématique
