Learning spatial representations for single-task navigation and multi-task policies

Doctorant : Pierre MARZA

Laboratoire INSA : LIRIS

École doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Agir de manière autonome dans notre monde en 3 dimensions requiert un large éventail de compétences, parmi lesquelles la perception du milieu environnant, sa représentation précise et suffisamment efficace pour garder une trace du passé, la prise de décisions et l'action en vue d'atteindre des objectifs précis. Les animaux, par exemple les humains, font preuve de capacités très robustes lorsqu'il s'agit d'agir dans le monde. Ils se distinguent notamment par leur capacité à s'adapter efficacement à de nouveaux environnements dans diverses conditions (éclairage, conditions météorologiques, etc.), mais aussi à maîtriser rapidement de nombreuses tâches d'intérêt à partir de quelques exemples. Ce manuscrit étudie la manière dont les réseaux neuronaux artificiels peuvent être entrainés pour atteindre un sous-ensemble de ces capacités. Nous nous concentrerons tout d'abord sur l'entrainement d'agents neuronaux capables d'effectuer une cartographie sémantique, à la fois à partir d'un signal de supervision augmenté et avec des représentations neuronales de scènes. Les agents neuronaux sont souvent formés par apprentissage par renforcement (RL) à partir d'un signal de récompense peu dense. Guider l'apprentissage des capacités de cartographie de la scène en augmentant le signal de supervision de l'apprentissage par renforcement avec des tâches auxiliaires facilitant le raisonnement spatial aidera à naviguer plus efficacement. Au lieu d'améliorer le signal d'entraînement des agents neuronaux, nous verrons également comment l'incorporation de représentations neuronales spécifiques de la sémantique et de la géométrie dans l'architecture de l'agent peut contribuer à améliorer les performances de navigation lorsqu'il s'agit d'atteindre des objectifs sémantique spécifiques. Ensuite, nous étudierons la meilleure façon d'explorer un environnement 3D afin de construire des représentations neuronales de l'espace qui soient aussi satisfaisantes que possible sur la base de métriques pensées pour la robotique que nous proposerons. Enfin, nous passerons d'agents de navigation entraînés à généraliser à de nouveaux environnements à des agents multi-tâches et nous verrons à quel point il est important d'adapter les caractéristiques visuelles extraites des observations des capteurs à la tâche à accomplir afin de réaliser une grande variété de tâches, mais aussi d'essayer de généraliser à de nouvelles tâches inconnues à partir de quelques démonstrations seulement. Ce manuscrit abordera donc différentes questions importantes telles que : Comment représenter une scène 3D et garder une trace de l'expérience passée dans un environnement? — Comment s'adapter de manière robuste à de nouveaux environnements, à de nouveaux scénarios et potentiellement à de nouvelles tâches ? — Comment entrainer des agents à des tâches séquentielles à long terme? — Comment maîtriser conjointement toutes les sous-compétences requises? — Quelle est l'importance de la perception en robotique ?
 

Responsible production in agricultural supply chains: An impact of Information transparency

Doctorante : Qing LI

Laboratoire INSA : DISP

École doctorale : ED512 : InfoMaths (Informatique et Mathématiques de Lyon)

This thesis addresses a novel research problem in agricultural supply chains by integrating the study of responsible production with information transparency. Building on existing research in responsible production, we clarify responsible production to production efficiency, food waste reduction, and product quality improvement. Grounded in the research on information transparency, this thesis shows the specific format of information transparency in agriculture and models the characteristics of these phenomena based on the knowledge of agricultural cooperatives, blockchain technology, product traceability, quality testing, and moral hazard.

Complétion de surfaces numérisées représentant des tissus

Doctorant : Guillaume GISBERT

Laboratoire INSA : LIRIS
École doctorale : ED512 : InfoMaths (Informatique et Mathématiques de Lyon)

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la complétion de surfaces représentant des tissus. Les objets numériques sont soit créés directement virtuellement, soit scannés à partir d'objets réels. Encore aujourd'hui, la capture numérique reste imparfaite et les surfaces obtenues présentent régulireèment des trous. Dans le cas de la numérisation de vêtements, cela est d'autant plus vrai en raison de la présence de nombreux plis qui complique le processus de capture. Pour résoudre ce problème, nous proposons deux méthodes de complétion de surfaces spécifiques aux surfaces de tissus, que nous modélisons comme des surfaces développables, c'est-à-dire, dépliables dans le plan sans distorsions. La première méthode utilise des approches de géométrie variationnelle tandis que la seconde est basée sur l'apprentissage. Dans les deux cas, nous proposons d'estimer l'aire et la forme du trou en aplatissant la région entourant ce dernier dans le plan. Ceci nous permet d'en déduire les propriétés intrinsèques de la surface manquante. A partir de cette information, la première approche utilise un modèle de tissu pour replacer la géométrie sur la surface en 3D. La seconde approche entraîne un réseau à compléter des cartes de paramétrisation partielle pour reboucher la surface.

Supporting Massive Machine Type Communication in Beyond 5G Networks: Fundamental Limits and Practical Heuristics

Doctorant : Shashwat MISHRA

Laboratoire INSA : CITI

École doctorale : ED160 : EEA (Electronique, Electrotechnique, Automatique)

This work focuses on supporting massive access in beyond 5G networks. First, we derive the fundamental information theoretic limits of connectivity under the spatial continuum model considering Rayleigh fading. We prove that achieving perfect reliability is impossible in such a setup and therefore we evaluate the fundamental EE-SE tradeoff considering outage. We extend the formulation to the case of discrete spatial continuum model as well as the case of multiple fading states and show that the discrete model approaches the continuum case with relatively few levels of superposition. Following this theoretical analysis, we present a graph-matching based heuristic for resource allocation in NOMA-aided massive access with multiple fading states. This pragmatic approach relies on grant-based mechanism such as the fast uplink grant to efficiently schedule resources for NOMA-based massive machine type deployments. We present a comparative analysis of the fundamental results and the heuristics and show that the heuristics closely approach the fundamental limits. This work comprehensively covers both the uplink and downlink massive access scenarios considering the respective power budgets as well as quality of service constraints. Moving to the multi-antenna setup, we present a graph neural network-based framework for real-time power allocation in cell- free massive MIMO networks to support massive access. This part of the thesis concentrates on formulating novel graph representations for the network that are used in a supervised learning framework to adaptively learn approximating the maximum ratio transmission precoding for partially and fully connected cell-free massive MIMO systems.  

Évolutions des régimes de travail industriel et mutations urbaines: L’exemple de l’entreprise Berliet et de l’agglomération lyonnaise : 1950-2020

Doctorante : Éléonore GENDRY

Laboratoire INSA : EVS

École doctorale : ED483 : ScSo (Histoire, Géographie, Aménagement, Urbanisme, Archéologie, Science Politique, Scociologie, Anthropologie)

Les relations entre l’activité et l’urbanisation sont aussi anciennes que l’existence des villes. Si ces liens ont particulièrement été étudiés pour les périodes du XIXe siècle et du début du XXe siècle, leur observation n’est que peu détaillée après-guerre. Or, l’industrie n’a jamais été aussi présente dans notre environnement dessinant des sociétés hyper- industrielles caractérisées par un continuum entre la production de biens et de services, la consommation de masse, les industries financières et culturelles, engendré par le développement du numérique. Pour saisir plus précisément les transformations urbaines héritées des évolutions de l’industrie, cette recherche s’intéresse aux mutations du travail ; ces dernières étant elles aussi liées aux changements industriels.
L’étude porte plus particulièrement sur l’usine de production de véhicules industriels Berliet implantée depuis 1917 sur les communes de Vénissieux et de Saint-Priest dans l’agglomération lyonnaise. Pour appréhender les mutations du travail au sein de cette entreprise, l’enquête s’intéresse à l’évolution de la production des moteurs Berliet entre 1950 et 2020 à l’aide des traces laissées par ces changements : journaux d’entreprise, correspondances, rapports et ouvrages spécialisés, plans ou encore photographies. Des entretiens menés auprès d’actuels ou d’anciens salariés de l’entreprise explicitent certaines traces lacunaires.
À l’issue de cette enquête, les transformations urbaines liées aux mutations du « travail industriel » s’observent autour de l’organisation et de la distribution de l’appareil productif, de l’habitat et des infrastructures de transport. Considérant l’observation de ces interdépendances entre l’industrie et la ville, il peut être avancé que des états urbano-industriels se distinguent au sein de l’agglomération lyonnaise simplifiés en deux morphologies urbaines idéales-typiques : l’une industrielle (1950-1973), l’autre hyper- industrielle (2000-2020). L’observation de ces états, caractérisés par des encastrements multiples entre industries, logements, infrastructures, etc., incite à concevoir les politiques industrielles comme une politique globale s’intéressant à l’activité productive, mais aussi aux questions du logement ou des déplacements.
 

Détection et segmentation des anomalies en imagerie ultrasonore 3D et en imagerie industrielle par des approches d’apprentissage automatique supervisées ou non supervisées

Doctorante : Flora ESTERMANN

Laboratoire INSA : CREATIS

École doctorale : ED160 : EEA (Electronique, Electrotechnique, Automatique)

La détection d’anomalies faiblement contrastées dans les images est une problématique partagée à la fois par le domaine médical et l'industrie. Au cours de cette thèse, nous avons développé des méthodes d’apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans deux contextes différents: la détection des lésions ponctuées de la substance blanche (PWML) en échographie 3D chez les enfants prématurés par apprentissage supervisé pour notre application médicale, et la détection de défauts par apprentissage non supervisé pour des applications industrielles.

Le premier chapitre du manuscrit fournit une vue d’ensemble des quatre thématiques principales de nos recherches avec l’état de l’art correspondant : segmentation et classification supervisées pour la détection des lésions, classification non supervisée pour la détection des défauts, quantification des incertitudes pour l’explicabilité des résultats. La suite du manuscrit décrit séquentiellement les contributions de la thèse au domaine. Le deuxième chapitre présente notre étude sur les caractéristiques des PWML à l’échographie et introduit l’approche que nous avons proposée afin de réaliser la sur- segmentation des PWML dans les volumes ETF. Le troisième chapitre s’attaque directement aux méthodes de classification multi-vues proposées pour améliorer la précision de nos prédictions après la segmentation, et détaille également la manière dont nous avons intégré le cadre des prédictions conformes afin d’apporter une meilleure interprétabilité des résultats et un niveau de confiance plus élevé pour les médecins. Enfin, le dernier chapitre présente les approches non supervisées proposées pour la détection des défauts dans les images industrielles, en intégrant la détection conforme des anomalies également.

Nos résultats sont très encourageants pour le futur de l’intégration des modèles d’IA dans l’aide au diagnostic. De plus, dans le but de rendre nos modèles plus interprétables aux yeux des praticiens et des industriels, nous avons également traité la quantification des incertitudes en considérant le cadre des prédictions conformes dans nos approches.
 

« Complétion de surfaces numérisées représentant des tissus »

Doctorante : Guillaume GISBERT

Laboratoire INSA : LIRIS

École doctorale : ED512 Infomaths (Informatique et Mathématiques de Lyon)

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la complétion de surfaces représentant des tissus. Les objets numériques sont soit créés directement virtuellement, soit scannés à partir d'objets réels. Encore aujourd'hui, la capture numérique reste imparfaite et les surfaces obtenues présentent régulièrement des trous. Dans le cas de la numérisation de vêtements, cela est d'autant plus vrai en raison de la présence de nombreux plis qui complique le processus de capture. Pour résoudre ce problème, nous proposons deux méthodes de complétion de surfaces spécifiques aux surfaces de tissus, que nous modélisons comme des surfaces développables, c'est-à-dire, dépliables dans le plan sans distorsions. La première méthode utilise des approches de géométrie variationnelle tandis que la seconde est basée sur l'apprentissage. Dans les deux cas, nous proposons d'estimer l'aire et la forme du trou en aplatissant la région entourant ce dernier dans le plan. Ceci nous permet d'en déduire les propriétés intrinsèques de la surface manquante. À partir de cette information, la première approche utilise un modèle de tissu pour replacer la géométrie sur la surface en 3D. La seconde approche entraîne un réseau à compléter des cartes de paramétrisation partielle pour reboucher la surface.

Multi-criteria optimization for the management of intensive care beds in an epidemic context

Doctorante : Fang WAN

Laboratoire INSA : DISP

Ecole doctorale : ED512 Infomaths

In this study, we explore the various challenges of healthcare resource management in the context of the COVID-19 pandemic, such as multiple uncertainties, multi-objective considerations, and diverse research subjects. The focus is on issues like medical resource allocation, priority setting, predictive models, and hyperparameter optimization. First, we conduct an in-depth investigation into intensive care units (ICU) bed allocation strategies, primarily considering how to reasonably distribute ICU beds among different patient types to maximize admission rates, patient satisfaction, and resource utilization, while maintaining scheduling stability under the influence of uncertainties. Then, Considering the upstream resources related to ICUs, especially the direct impact of operating room (OR) on ICU bed allocation, we coordinated the optimization of the OR and ICU modules. We examined the impact of OR allocation on ICU bed distribution, particularly in the context of random emergency patient arrivals. We explored how to minimize peak ICU bed demand, reduce delays in elective surgeries, and minimize healthcare staff overtime. Next, due to the random arrival of emergency patients, uncertain surgery duration, and prolonged length of stays (LOS) of patients in ICU, we first predicted emergency patient arrivals, patients' surgery durations and LOS, and then allocated ORs for both emergency and elective patients. Our goal is to provide timely emergency services and improve the utilization of ORs and ICU beds while minimizing the cancellation of elective surgeries. We also compared the performance of large language model (LLM) and traditional algorithms in the allocation of ORs and ICU beds. The performance of the models was further improved through hyperparameter optimization. Finally, we summarize the key findings of this research and provide suggestions for future research directions, particularly in improving the resilience and adaptability of medical resource management systems.

« Experimental and numerical study of three-dimensional flows generated by ultrasounds »

Doctorante : Bjarne VINCENT

Laboratoire INSA : LMFA

École doctorale : ED162 : MEGA de Lyon (Mécanique, Energétique, Génie civil, Acoustique)

L’acoustic streaming est un écoulement entraîné par l’atténuation d’ondes acoustiques se propageant dans un fluide. Etant peu intrusif, le streaming est idéal pour mettre en mouvement des fluides difficiles d’accès, comme lors de la solidification de semiconducteurs liquides. Dans ces procédés, mélanger le bain fondu et contrôler les instabilités hydrodynamiques est essentiel pour assurer la qualité du lingot solidifié. Ce travail de thèse vise à caractériser le streaming généré par un faisceau ultrasonore avec ou sans réflexion, en vue d’une utilisation à long terme pour le contrôle et le mélange du bain fondu.
Tout d’abord, je caractérise un jet de streaming dans une cavité cylindrique fermée dont la longueur excède la longueur d’atténuation des ondes acoustiques. A l’aide de simulations numériques, j’obtiens des lois d’échelle décrivant l’évolution de la vitesse du jet le long de son axe, permettant ainsi d’avoir une vue d’ensemble des différents régimes d’écoulement.
Ensuite, j’étudie la stabilité de cet écoulement pour différentes tailles de cavité. L’impact du jet sur la paroi opposée à la source acoustique joue un rôle prépondérant dans la déstabilisation de l’écoulement. Outre son effet stabilisant, confiner l’écoulement affecte l’instabilité primaire qui peut être oscillatoire ou non-oscillatoire, sous-critique ou supercritique. Le changement de topologie de la perturbation instable s’explique par l’étude de ses points critiques.
Enfin, j’étudie un écoulement de streaming tri-dimensionnel en vue d’effectuer du mélange. Ce travail expérimental est réalisé dans une cavité cubique remplie d’eau. L’écoulement est forcé par un champ hélicoïdal résultant de plusieurs réflexions d’un seul faisceau sur les parois de la cavité. Avec des mesures optiques de pointe, j’identifie les structures majeures de l’écoulement, et analyse l’évolution de leurs vitesses avec l’intensité du forçage. Je montre que les lois d’échelle d’un jet droit sont valables pour cet écoulement 3D, et peuvent donc être utilisées pour le dimensionner.

Réduire les déchets, mutualiser les flux : planification et ordonnancement pour une écologie industrielle

Maître de conférences : Anne-Laure LADIER

Laboratoire INSA : DISP (Décision et Information pour les Systèmes de Production)Rapporteurs : Roberta COSTA AFFONSO, Ton DE KOK, Dominique FEILLET

Rapporteurs : Roberta COSTA AFFONSO, Ton DE KOK, Dominique FEILLET

Jury : 

Civilité	Nom et Prénom	Grade/Qualité	Établissement
M.	El-Houssaine AGHEZZAF	Professor	Ghent University
Mme	Gülgün ALPAN	Professeur des Universités	Grenoble INP – UGA
Mme	Valérie BOTTA-GENOULAZ	Professeur des Universités	INSA Lyon
Mme	Roberta COSTA AFFONSO	Professeur des Universités	ISAE-Supméca
M.	Ton DE KOK	Professor	Centrum Wiskunde & Informatica
M.	Dominique FEILLET	Professeur	Mines Saint-Etienne, LIMOS
M.	Jacques LAMOTHE	Professeur	IMT Mines Albi, Centre Génie Industriel
Mme	Claire VALENTIN	Professeur des Universités	Université Claude Bernard Lyon 1