Permettre à un système physique d'apprendre, de décider et de s'adapter — un robot, un drone, un véhicule autonome qui améliore son comportement avec l'expérience.
Cette spécialité ajoute aux systèmes automatiques des capacités d'apprentissage, de prédiction et de décision complexe, appliquées à une machine physique.
L'ingénieur développe des algorithmes d'apprentissage automatique adaptés à un système physique, et entraîne un robot ou un drone à améliorer son comportement au fil de son expérience.
Si votre intérêt porte sur les données, les modèles ou les algorithmes en général, sans lien avec une machine physique, voir le Domaine 1, spécialité Intelligence artificielle et machine learning. Ici, l'IA est un outil au service d'un système qui perçoit, décide et agit dans le monde réel.
Une sous-spécialité s'y rattache : les systèmes cyber-physiques, où informatique, communication, électronique et monde physique sont intimement liés — une usine intelligente, un véhicule connecté, un réseau électrique intelligent.
Concevoir des méthodes qui permettent à un système d'améliorer son comportement avec l'expérience.
Faire apprendre à un robot ou un drone une tâche à partir d'essais successifs.
Concevoir comment une machine choisit une action parmi plusieurs possibles.
Faire communiquer capteurs, calculateurs et réseaux dans un système cyber-physique.
Permettre à une machine de modifier son comportement face à un environnement changeant.
Vérifier qu'un système qui a appris se comporte de façon fiable et prévisible.
L'IA appliquée aux systèmes ne correspond pas à un seul métier. Selon ce que vous aimez faire — l'apprentissage d'une machine ou la connexion entre le monde physique et le numérique — plusieurs profils professionnels sont possibles.
Développe des systèmes capables d'apprendre, de prévoir, d'optimiser et de décider, appliqués à une machine physique.
Travaille sur des systèmes où interagissent le monde physique, les capteurs, l'informatique, les communications et la commande.
Vérifie qu'un système qui a appris se comporte de façon fiable et prévisible en conditions réelles.
Explore de nouvelles méthodes d'apprentissage pour les systèmes physiques, sur des problèmes qui n'ont pas encore de solution évidente.
Définit comment l'IA s'articule avec la perception, la commande et la mécanique d'un système intelligent complet.
Ces métiers appartiennent tous à l'IA appliquée aux systèmes, mais ils ne demandent pas exactement les mêmes façons de travailler. Voici, pour chacun, son empreinte professionnelle : la nature du travail, les types de problèmes traités, l'objet sur lequel il porte, et la manière dont il s'exerce au quotidien.