Application de l'apprentissage par renforcement profond : Modélisation contrainte d'un opérateur humain
Application of deep reinforcement learning: Constrained modeling of a human operator
Jury
Directeur de these_HENAFF_Patrick_Bretagne INP
Co-encadrant de these_CIARLETTA_Laurent_LORIA
Examinateur_DONCIEUX_Stéphane_Sorbonne université, ISIR
Examinateur_BAJIC_Eddy_Université de Lorraine, CRAN
Examinateur_ARTUSI_Eva_NAVAL GROUP
Examinateur_CHAMPAGNE_Jonathan_NAVAL GROUP
Rapporteur_FILLIAT_David_AMIAD
Rapporteur_VANIER_Sonia_Polytechnique
école doctorale
IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
Laboratoire
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Mention de diplôme
Informatique
C05
Batiment C
Loria
Campus scientifique
BP 239
54506 Vandœuvre-lès-Nancy
Mots clés
Intelligence artificielle,Modélisation humaine,Véhicules autonomes,,
Résumé de la thèse
Ces travaux de recherche s'inscrivent dans le contexte industriel du développement de la tor-
pille lourde F21, une arme sous-marine. Une fois tirée, l'arme est autonome et s'appuie sur une
intelligence embarquée (dit logiciel tactique). Cette intelligence embarquée est elle-même mis au
point à l'aide d'un simulateur de combat naval capable de modéliser une multitude de théâtres
opérationnels.
Keywords
Artificial intelligence,Human modeling,Autonomous vehicles,,
Abstract
This reasearch work takes place in the industrial context of the development of the F21
heavy torpedo, a submarine weapon. Once fired, the weapon is autonomous and relies on em-
bedded intelligence (known as tactical software). This embedded intelligence is itself developed
using a naval combat simulator capable of modeling a multitude of operational theaters. To be as
representative as possible, Naval Group models all the physical phenomena (for example : under-
water acoustics) and the various actors present in the operational theater ; it is therefor necessary
to model the operator.
