De la simulation à la réalité : défis & méthodes pour les systèmes intelligents.

La simulation est un outil central dans le développement et l’évaluation des systèmes intelligents, notamment en robotique et en vision par ordinateur, en raison de son faible coût, de sa sécurité et de sa flexibilité. Cependant, les modèles conçus ou entraînés en environnement simulé présentent souvent une dégradation significative de leurs performances lorsqu’ils sont déployés dans des conditions réelles. Ce phénomène est communément désigné sous le terme d’écart entre simulation et réalité (reality gap). Cet écart s’explique par de multiples facteurs, tels que les différences de dynamique physique, de bruit capteur, de conditions d’éclairage, de textures visuelles ou encore de variabilité environnementale. Cette session propose une vue d’ensemble des principales causes de cet écart et des approches existantes visant à le réduire. Nous passons en revue différentes stratégies, notamment la randomisation de domaine, l’adaptation de domaine et les techniques de transfert sim-to-real, appliquées aussi bien à des tâches de contrôle robotique qu’à des modèles de détection d’objets. L’objectif est de mettre en évidence les limites actuelles de la simulation et d’identifier des pistes de recherche pour améliorer la généralisation des modèles vers le monde réel.

Imane Argui est enseignante-chercheuse au CESI Rouen. Docteure en robotique de l'INSA Rouen, elle est spécialisée en perception visuelle et en apprentissage automatique pour les systèmes autonomes. Ses recherches s’inscrivent à l’interface entre robotique, vision par ordinateur et intelligence artificielle, avec un intérêt particulier pour le transfert entre environnements simulés et réels.
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