Algorithmes d'apprentissage pour le cyclisme urbain : modèles implicites et infrastructure dynamique

Doctorant : Lucas MAGNANA

Laboratoire INSA : CITI

Ecole doctorale : ED512 : InfoMaths

Le développement de nouvelles technologies ainsi qu'une prise de conscience des dangers du dérèglement climatique ont permis entre autres une augmentation du nombre de cyclistes dans les villes au cours des 20 dernières années. Cela s'est naturellement accompagné de nouveaux moyens de récupérer des données comportementales de cyclistes, diversifiant et multipliant les jeux de données existants. L'objectif de cette thèse est d'utiliser certaines données comportementales de cyclistes ainsi que des algorithmes récents d'intelligence artificielle pour créer des outils innovants d'aide aux politiques urbaines d'incitation au cyclisme. Dans un premier temps, un état de l'art des différentes sources de données de comportements de cyclistes est dressé. Cet état de l'art permet, entre autres, de se rendre compte des difficultés d'utilisation accompagnant chaque source. Celui-ci est aussi l'occasion de justifier les sources de données utilisées ensuite. Dans un second temps, une méthode de création de modèles de choix d'itinéraire implicites est développée à partir de traces GPS. Les modèles créés avec cette méthode permettent de générer un itinéraire cyclable à partir d'une origine et d'une destination. Le développement d'un modèle commence par l'identification des segments de route préférés par les cyclistes ayant généré les traces GPS. Un réseau de neurones artificiels choisi ensuite un groupe de segments de route préférés pertinents à partir d'une origine et d'une destination. Une pondération de graphe routier est ensuite effectuée à l'aide des segments de route sélectionnés pour générer un itinéraire cyclable. Enfin, un feu de signalisation intelligent permettant de sécuriser le passage des cyclistes à l'intersection qu'il régule est développé. L'utilisation de l'intelligence artificielle permet de séparer les flux de vélos et de véhicules motorisés en limitant l'impact sur le trafic à l'intersection. Les simulations dans lesquelles ce feu est testé ont un volume de véhicules réaliste grâce à l'utilisation de données de compteurs.

Protocol Emergence with Multi-agent Reinforcement Learning

Doctorant : Mateus MOTA

Laboratoire INSA : CITI
Ecole doctorale : ED160 : Electronique, Electrotechnique, Automatique

Dans ce travail, nous proposons une technique de conception de protocole automatisée appelée émergence de protocole. Lors de l'émergence d'un protocole, les nœuds du réseau échangent des messages de contrôle afin de se coordonner pour transmettre des données à travers le réseau, mais sans aucun accord préalable sur la signification de ces messages. Cela peut être considéré comme une technique conjointe de signalisation et d’optimisation du réseau, le principal problème de réseau sans fil étudié dans ce travail étant la planification.

Premièrement, les principes fondamentaux de l'émergence des protocoles sont présentés en introduisant un cadre décrivant les méthodes d'évaluation, de caractérisation, de coordination entre nœuds et d'interprétation des performances des protocoles. Ce cadre est étudié dans un problème d'accès multiple slotté.

Dans la deuxième partie de ce travail, nous évaluons les performances d'émergence de protocoles dans un scénario plus difficile impliquant une allocation de ressources contiguës. Ce scénario difficile est utilisé pour évaluer les capacités d'apprentissage et les limites de l'émergence de protocoles, illustrant par exemple la robustesse de certains paramètres et les défis liés à l'évolutivité de l'UE.

Dans la troisième partie de ce travail, nous évaluons l'émergence de protocoles sous contraintes de signalisation, dans un scénario d'allocation non contiguë avec signalisation intermittente. Dans cette étude, nous nous concentrons sur la production d’une méthode dans laquelle le débit binaire de contrôle utilisé par le protocole peut être contrôlé. Les résultats mettent en évidence l'effet du coût de signalisation sur la réduction du débit binaire de contrôle et son effet sur la coordination et les performances.

NAvigation en milieu MOdifiable (NAMO) étendue à des contraintes sociales et multi-robots

Doctorant : Benoit RENAULT

Laboratoire INSA : CITI
Ecole doctorale : ED512 : Infomaths

Alors que les robots deviennent toujours plus présents dans les environnements humains, endossant toujours plus de tâches telles que le nettoyage, la surveillance ou encore le service en salle, leurs limites actuelles n’en deviennent que plus évidentes. Une de ces limites concerne leur capacité à naviguer en présence d’obstacles: ils chercheront systématiquement à les éviter, et resteront bloqués à défaut. Ce constat a mené à la création d’algorithmes de NAvigation en milieu MOdifiable (NAMO), devant permettre aux robots de manipuler les obstacles pour faciliter leurs déplacements. Néanmoins, ces algorithmes ont été conçus sous l’hypothèse qu’un seul robot agîsse dans l’environnement, biaisant les algorithmes à n’optimiser que son seul coût de déplacement – sans considération pour les humains ou d’autres robots. S’il est souhaitable que les robots puissent bénéficier de la capacité humaine à déplacer des obstacles, ils doivent néamoins le faire dans le respect des normes et règles sociales humaines. Nous avons donc étendu le problème de NAMO pour prendre en compte ces nouveaux aspects sociaux et multi-robots. En nous basant sur le concept d’espaces d’affordance, nous avons développé un modèle de coût d’occupation sociale permettant d’évaluer l’impact des objets déplacés sur la navigabilité de l’environnement. Nous avons implémenté (et amélioré) des algorithmes NAMO de référence, dans notre outil de simulation open source, puis les avons modifiés afin qu’ils puissent trouver un compromis entre coût de déplacement et coût d’occupation des obstacles manipulés – résultant en une amélioration de la navigabilité. Nous avons également développé une stratégie de coordination permettant d’exécuter ces mêmes algorithmes tels quels, sur plusieurs robots en parallèle, en absence de communication explicite, tout en préservant la garantie d’absence de collisions; vérifiant la pertinence de notre modèle de coût social en présence effective d’autres robots. Ces travaux constituent les premiers pas d’une NAMO Sociale et Multi-Robots.

Enhanced Grover's Algorithm Solutions for 5G Active User Detection

Doctorant : Muhammad Idham HABIBIE

Laboratoire INSA : CITI

Ecole doctorale : ED160 : EEA

5G includes features like Ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and Massive Machine Type Communication (mMTC) to minimize delays and connect numerous devices. This necessitates an Active User Detection (AUD) scheme, requiring real-time detection by the Base Station (BS). Maximum Likelihood (ML) is the top performer for AUD but is complex. To simplify, alternatives like CCR and ZF have been introduced but cannot match ML's performance. To address this, we explore Grover's algorithm, known for its superposition abilities (working with 0 and 1 at the same time). However, Grover's algorithm, when constrained by the function f (x) = δ, does not perform as well as ML; it is more similar to CCR and ZF. To match ML's performance, Grover's algorithm needs modification to find the minimum distance, like ML does.
We propose a new algorithm, namely Improved Iterated Minimum Searching Algorithm (IIMSA), aimed at enhancing the existing Boyer-Brassard-Høyer-Tapp (BBHT) and Durr-Hoyer Algorithm (DHA), which are the promising method to find minimum using Grover's algorithm, to reduce their complexity while maintaining high performance. The idea is to use any random solution rather than carrying out random L iterations as suggested by DHA. We also incorporate classical methods such as ZF and CCR to enhance their performance and reduce the complexity. We also adapt Grover's algorithm in the context of AUD in this thesis.
We also introduce an Enhanced Grover's algorithm inspired by a quantum-hybrid solution that leverages both quantum and classical elements. The primary goal is to increase the success probability Ps and reduce complexity of the original Grover's algorithm. The concept involves using fewer Grover's iterations than the optimal number, denoted as Lopt, and combining it with classical success probability. We believe that this approach has the potential to alter the complexity behavior and achieve high success probability.

Conférencier : Matthieu Cunche, maître de conférences à l’INSA Lyon, membre de l’équipe Inria Privatics

Nous avons parfois l’impression que nous sommes écoutés par nos objets connectés : après avoir discuté d’un projet de voyage avec un(e) ami(e), on remarque qu’une publicité pour cette destination s’affiche sur une page Web. Nos appareils équipés de microphones (smartphones, assistants...) nous espionneraient-ils à notre insu ? Est-ce une simple coïncidence ? Comment expliquer ce phénomène constaté par de nombreuses personnes ?

Sur inscription

Conférencier : Fabrice Valois, professeur des Universités à l’INSA Lyon, membre de l’équipe Inria Agora

Sur inscription.

Au cours de cette conférence, sera proposé un panorama des technologies de communications, depuis leur avènement dans la deuxième partie du X^Xe siècle jusqu'à aujourd'hui. Fabrice Valois tentera d'expliquer les principes fondamentaux des technologies ancrées dans nos quotidiens, telles que Internet ou les réseaux cellulaires. Il abordera les principaux acteurs qui s'occupent de faire transiter nos messages, mais qui peuvent aussi contrôler (voire bloquer) nos informations.

L'exposition intitulée «Inria au cœur des campus» met en lumière les collaborations d'Inria avec ses partenaires (universités, écoles d'ingénieurs...) sur tout le territoire français.

Au travers d'un parti pris créatif et décalé sur la recherche (utilisant l'univers musical), des photographies d'équipes-projets et de services d'appui viennent interpeller et éveiller la curiosité des publics, révélant toute l’énergie que dégagent les chercheurs et les agents. Les 18 portraits de groupe, réalisés par le photographe Frédéric Stucin, sont autant de mélodies qu’Inria et ses partenaires académiques composent et qui invitent à découvrir la recherche, l’enseignement supérieur et l’innovation.

Dans le cadre des dégradations globales actuelles (écosystémiques, climatiques, sociales ou politiques), nos sociétés humaines se trouvent confrontées à des enjeux toujours plus pressants.

La conférence Archipel a pour objectif de constituer une communauté scientifique francophone s’attachant à faire émerger les questionnements, les cadres de pensée, les méthodes et les outils permettant de traiter des risques systémiques, et plus globalement de penser les futurs de nos sociétés.

Archipel est une communauté de recherche francophone transdisciplinaire sur les enjeux de l'Anthropocène (limites planétaires, risques systémiques, leviers d'action).

Gestion de la Mobilité Urbaine et dans le Réseau Mobile à partir de Données de Téléphonie

Doctorant : Solohaja RABENJAMINA

Laboratoire INSA : CITI
Ecole doctorale : ED512 : Infomaths

Au cours de la dernière décennie, l'utilisation croissante des smartphones a entraîné une augmentation significative du volume de données échangées via les réseaux mobiles des opérateurs téléphoniques. Chaque nouvelle génération de réseau mobile génère davantage de données que la précédente. D'ici à 2027, on estime que 289 EB de données seront échangées par mois, dont 62% proviendront du réseau mobile 5G.
Cette disponibilité massive de données a ouvert de nouvelles perspectives de recherche, notamment dans l'étude de la mobilité. Les données mobiles permettent des études sur une population plus vaste et des zones géographiques étendues.
Dans cette thèse, nous démontrons que les événements décrits dans les données mobiles peuvent être retrouvés dans d'autres sources de données. En comparant les données mobiles avec des capteurs de détection de présence humaine, nous constatons une corrélation satisfaisante. Cependant, certains événements, tels que la synchronisation des pics de présence ou la fin de l'activité en fin de journée, ont une similarité moindre.
Nous utilisons également les données mobiles pour étudier l'impact des confinements imposés par le gouvernement français sur l'utilisation du sol à Paris. Nos résultats montrent que le premier confinement a eu un impact radical sur les habitudes de déplacement et l'utilisation du sol, tandis que les deuxième et troisième confinements ont eu un impact moindre.
Enfin, nous exploitons ces données pour la reconfiguration du réseau mobile dans la gestion de la micro mobilité des utilisateurs, appelée handover. Les eNodeB, composants du réseau d'accès, peuvent avoir différents profils et catégories. En distinguant les utilisateurs mobiles des utilisateurs statiques, nous économisons des ressources en reconfigurant le réseau. La reconfiguration dynamique du réseau, en utilisant différents profils d'eNodeB, permet également d'économiser les ressources utilisées par les utilisateurs mobiles.
 

Static and Dynamic Multi-Robot Routing with Periodic Connectivity Maintenance, Patrolling and Network Data Delivery

Doctorant : Mihai-Ioan POPESCU

Laboratoire INSA : CITI

Ecole doctorale : ED512 Informatique Et Mathématiques de Lyon

Cette thèse aborde premièrement les problématiques du routage multi-robots (MRR) et des scénarios dynamiques de MRR (définis comme DMRR dans la thèse), où le besoin de solutions décentralisées avec des temps efficaces est requis pour pour des applications réelles. Les solutions de l'état de l'art sont confrontées à des problèmes de temps de fonctionnement ou à de mauvaises performances lorsqu'elles sont étendues à des scénarios de grande taille, par exemple avec des dizaines de robots et des centaines de cibles. Nous formalisons le problème MRR en intégrant les contraintes de saturation des coûts en proposant MRR-Sat et DMRR-Sat et en montrant qu’ils sont NP-difficiles pour différents fonctions objectifs. Nous proposons une approche par enchères parallèles à plusieurs tours (PMR) qui introduit des degrés de parallélisme variables dans l'allocation des tâches des robots. Nous évaluons empiriquement et théoriquement les performances de solutions, à l’aide de scénarios expérimentaux et de preuves de complexité. Deux autres solutions sont proposées pour les scénarios dynamiques (DMRR), qui utilisent les principes de PMR. Une approche similaire d’évaluation, par expérimentation et preuve est proposée. La troisième partie de la thèse examine le problème de la patrouille multi- robot de groupes de cibles. Nous développons une heuristique dans le cadre CBSC (Covering with Bounded Simple Cycles) qui permet de prendre en compte des limites énergétiques des robots. La quatrième partie de la thèse se concentre sur le problème du maintien de la connectivité dans le réseau de robots qui exécutent la tâche de patrouille. Nous proposons des algorithmes efficaces qui peuvent maintenir la connectivité intermittente ou périodique de la flotte de robots, afin d'assurer la communication entre robots et l’acheminement des données collectées à une station finale. Enfin, un simulateur d'agents mobiles est développé dans le cadre de ce travail afin de faciliter la visualisation et l'étude des algorithmes.