Des collaborations potentielles ou actives existent avec des sociétés éditrices de logiciels de CAO, mais aussi des coopérations avec des industriels des domaines automobile, aéronautique ou militaire.
Abstract
Ce sujet vise à étudier les différentes possibilités de moteurs d'inférence (approches bayésiennes, réseaux de neurones, ...) afin de permettre des interactions sur des objets de CAO.
Ce sujet de thèse s'intègre dans des travaux de recherche de nouveaux modes d'interactions pour concevoir, des objets complexes tant en terme d'assemblage de pièces (réacteurs d'avion, moteur de chars, ...) qu'en termes de forme (portière de voiture, flacon de parfum, ...).
L'approche proposée par le groupe VENISE du LIMSI-CNRS repose sur l'utilisation de moteurs d'inférences évolutifs afin de se rapprocher le plus possible de l'intention de l'utilisateur sans pour autant lui imposer l'utilisation d'un clavier ou d'une souris, impossible à intégrer dans un environnement immersif.
Context
En CAO, un objet est généralement issu d'une combinaison d' opérations effectuées sur des objets de moindre complexité, et au niveau élémentaire de primitives volumiques (coniques, prismes...) ou surfaciques (courbes et surfaces paramétriques). Ces opérations sont représentées au sein d'un arbre de construction. Dans les systèmes de CAO traditionnels (CATIA, Soliworks, AutoCAD, ...), lorsqu'un utilisateur souhaite modifier un objet, il sélectionne l'opération qu'il désire affecter dans cet arbre et modifie ses paramètres via des interactions clavier/souris. Cependant, pour mener des revues de projets et/ou des conceptions collaboratives, il est nécessaire de pouvoir utiliser les systèmes CAO dans des environnements immersifs de grande taille. Dans ce contexte, effectuer des sélections d'objets 3d ou de leurs composants et modifier leurs paramètres à l'aide d'interfaces WIMP standard, manque d'ergonomie et ne permet aucune interaction directe avec lesdits objets. Les solutions couramme
Objectives
L'objectif de cette thèse est d'évaluer les différentes approches possibles afin d'intégrer un moteur d'inférences à un système de CAO.
Ce système d'inférence permettra de "deviner" l'intention de l'utilisateur losqu'il sélectionne un objet, au travers d'une interaction multimodale (interaction vocale et/ou gestuelle). Ainsi, il devra déterminer quel noeud et quels paramètres, au sein de graphe de construction de l'objet, sont les plus adaptées à la modification souhaitée par l'utilisateur.
Cela pourrais passer par l'utilisation d'un moteur adaptatif qui évolue au cours du temps et qui pourrait se contextualiser selon l'utilisateur du système au travers d'un apprentissage dynamique.
Work program
Après une étude bibliographique sur les différents systèmes de CAO qui intégrent des moteurs d'inférence, le doctorant se penchera sur l'étude les différents moteurs d'inférences possibles dans ce cadre.
Ensuite, une phase de mise en oeuvre aura lieu sur un logiciels de CAO couramment utilisé (CATIA) afin de valider l'approche choisie.
Enfin, l'apprentis chercheur effectuera une étude ergonomique et cognitive afin d'étudier le gain d'un tel système face aux systèmes classiques sur station de travail. Cette étude intégrera deux populations : celle des opérateurs de saisie qui travaillent depuis de nombreuses années sur station de travail et celle des usagers classiques qui n'ont jamais ou peu utilisé ce type de logiciel.
Extra information
Prerequisite
Le candidat devra avoir effectué un Master dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il devra, en outre avoir acquis une grande expertise sur les systèmes d'inférence les plus répandus et avoir une vue d'ensemble des solutions disponibles dans ce domaine. Il devra maîtriser la programmation en C/C++. Ce sujet ne requiert pas de compétences particulières en CAO ou en RV&A, même si ce serait un plus.
Détails
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Créé
Mardi 16 mars 2010 06:42:41 CET
dernière modif.
Mardi 16 mars 2010 13:54:05 CET
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Ecole Doctorale Informatique Paris-Sud
Directrice
Nicole Bidoit Assistante
Stéphanie Druetta Conseiller aux thèses
Dominique Gouyou-Beauchamps
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