Hugues GARNIER : Professeur à Polytech Nancy – Expert en Apprentissage de modèles dynamiques
Session
29 Juin au 1 Juillet 2027
3 jours (18 heures)
Cette formation permet aux ingénieurs et chercheurs d’acquérir les méthodes modernes d’apprentissage de modèles dynamiques à partir de données expérimentales en privilégiant des approches boîte grise à temps continu, qui produisent des modèles interprétables, robustes et directement exploitables pour la simulation, la commande, le diagnostic et les jumeaux numériques (moteurs, actionneurs, structures, systèmes embarqués). Les participants apprendront à combiner connaissances physiques et données expérimentales afin d’obtenir des modèles offrant un excellent compromis entre précision, explicabilité et généricité.
Contrairement à la plupart des formations consacrées à l’intelligence artificielle, cette formation ne cherche pas à remplacer les modèles physiques par des modèles entièrement issus des données. Elle montre comment exploiter efficacement les données expérimentales tout en préservant la connaissance physique du système. Les approches présentées permettent ainsi de produire des modèles dont les paramètres conservent une signification physique, facilitant leur interprétation, leur validation et leur utilisation dans des applications d’automatique, d’aéronautique, de spatial et de robotique. Elles prolongent une tradition fondatrice de la discipline en l’étendant aux systèmes non linéaires et aux exigences d’interprétabilité.
Les participants découvrent ainsi l’ensemble de la chaîne de traitement, depuis l’acquisition des données jusqu’à la validation des modèles dans des conditions représentatives des applications réelles.