Contrôle, Optimisation et Décision (COD)

Maîtriser les systèmes complexes et la prise de décision par les mathématiques appliquées et l’automatique

Dans un monde aéronautique et spatial en pleine mutation, la performance des systèmes intelligents dépend de notre capacité à comprendre, modéliser et piloter des dynamiques complexes.

L’équipe de recherche Contrôle, Optimisation et Décision (COD) de l’IPSA développe des méthodes avancées de modélisation mathématique, de contrôle automatique, d’optimisation et de traitement du signal, avec des applications allant des vibrations mécaniques aux bioréacteurs, en passant par l’imagerie radar et la robotique autonome.

LES OBJECTIFS

Construire des algorithmes de commande robustes

Décrypter des phénomènes dynamiques fins (comme les retards ou les couplages stochastiques)

Proposer des solutions concrètes dans les domaines de l’environnement, de la santé, des systèmes embarqués ou encore de l’intelligence artificielle

image d'un poste de contrôle de systèmes spatiaux

Axes de recherche

Théorie du contrôle et systèmes dynamiques complexes

Optimisation, traitement du signal et intelligence computationnelle

Modélisation, analyse et commande de systèmes biologiques

ThèmatiqueS
de recherches phares

Commande robuste de systèmes à retard (time-delay systems) Commande robuste de systèmes à retard (time-delay systems)

Méthodes algébriques et symboliques pour la stabilisation de systèmes distribués Méthodes algébriques et symboliques pour la stabilisation de systèmes distribués

Contrôle et modélisation des vibrations mécaniques, ondes et phénomènes de croissance Contrôle et modélisation des vibrations mécaniques, ondes et phénomènes de croissance

Optimisation d’algorithmes pour le traitement d’images (débruitage, déconvolution, super-résolution) Optimisation d’algorithmes pour le traitement d’images (débruitage, déconvolution, super-résolution)

Contrôle de bioréacteurs et croissance de micro-organismes (projet MacBioré) Contrôle de bioréacteurs et croissance de micro-organismes (projet MacBioré)

Systèmes autonomes et apprentissage par renforcement (modèles hybrides) Systèmes autonomes et apprentissage par renforcement (modèles hybrides)

Logiciel de recherche P3δ (IPSA/Inria/CNRS) pour la synthèse et l’analyse de commandes sur systèmes complexes Logiciel de recherche P3δ (IPSA/Inria/CNRS) pour la synthèse et l’analyse de commandes sur systèmes complexes

Équipe
interne

Islam BOUSSAADA Professeur

Contrôle & Mathématiques appliquées

Igor CIRIL Ingénieur de recherche

Optimisation

Ali EL ATI Enseignant-Chercheur

Électronique & Automatique

Karim L. TRABELSI Enseignant-Chercheur

Mathématiques appliquées, Directeur délégué à la recherche de l’IPSA

Amal-Lila NAIT-HMAD Doctorante

Vers un système en cascade de bioréacteurs continus pour une production de méthane robuste, fiable et flexible à l’aide d’algorithmes de contrôle-commande (2022–2025)

Équipe co-encadrée avec des
laboratoires partenaires

Amira REMADNA

Doctorante – Stabilité des systèmes à spectre réel (Université de Annaba, Algérie)

Gabriel VELHO

Doctorant -Contrôle de systèmes stochastiques couplés à des EDP (L2S)

Credo FANOU

Doctorant – Stabilisation prescrite de solutions d’équations aux dérivées partielles (L2S, projet SPECTRE-EDP)

Safwen MARKOU

Doctorant – Modèles hybrides de contrôle et d’apprentissage par renforcement (Université de Monastir, SPECTRE-EDP)

Laboratoires partenaires :

Projet de recherche
emblématique

Photo d'un satellite au dessus de la Terre

Application
et retombées

Les travaux de l’équipe COD trouvent des applications concrètes dans des domaines à fort impact :

Gestion d’énergie dans des systèmes biologiques (production de méthane, croissance d’algues)

Commande de structures vibrantes ou flexibles

Traitement d’images scientifiques (microscopie par fluorescence, radioastronomie, radar)

Robotique autonome et systèmes embarqués intelligents

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Divers

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