Thèmes Scientifiques TS4 : Humains et Robots

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TS4 : Humains et Robots

Ce TS se focalise sur la recherche en robotique axée sur l'interaction humain-robot. Adoptant une approche holistique, il vise à intégrer harmonieusement les machines dans la vie quotidienne, que ce soit dans les activités professionnelles ou personnelles. Les points clés incluent le contrôle partagé, les dispositifs robotiques portés (exosquelettes, prothèses, dans le contexte médical ou professionel), les robots d'assistance, les cobots, ainsi que les modélisations physiques et cognitives de l'humain pour la conception et la commande. En dépassant les limites traditionnelles de la robotique, ce domaine met l'accent sur le développement de technologies améliorant la relation entre l'humain et la machine. Il accorde une importance centrale aux interactions humain-robot, défendant l'idée que les robots doivent s'adapter aux besoins, capacités et préférences des utilisateurs, étendant ainsi leurs capacités physiques et cognitives. La recherche explore également les aspects cruciaux tels que l'autonomie des robots par rapport aux humains, combinant des domaines classiques de la robotique avec des disciplines centrées sur l'humain, comme les neurosciences, la biomécanique et l'ergonomie. Ces concepts s'appliquent à divers scénarios de collaboration humain-robot, de l'industrie à la santé, en passant par la robotique spatiale et le jumelage numérique intégrant le comportement humain.

Thèmes émergents et défis

Un défi majeur réside dans la gestion de l'autonomie partagée entre humains et robots, nécessitant une répartition transparente et adéquate des responsabilités. La personnalisation des robots devient cruciale pour qu'ils s'adaptent aux besoins et préférences des utilisateurs, notamment pour les exosquelettes actifs  dans le milieu  professionnel, avec des défis liés à la commande prédictive et adaptative en environnement professionnel. Les LLM (Large Language Models) offrent une capacité croissante à comprendre et répondre aux interactions humaines de manière contextuelle (notamment modèles multimodaux), mais leur intégration soulève des questions éthiques et de confidentialité dues à la quantité massive de données qu'ils nécessitent. Les préoccupations éthiques concernent la collecte de données biométriques (état kinodynamique, voire physiologique ou cognitif, de l'humain) et exigent un équilibre entre la protection de la vie privée et le développement des capacités robotiques. L'essor du Machine Learning et de l'IA soulève également des inquiétudes concernant l'explicabilité et la garantie d'une interaction sûre.

Ces défis façonnent la voie vers une robotique centrée sur l'humain plus éthique, efficace et adaptable, mettant en avant l'importance de l'acceptation émotionnelle et sociale des utilisateurs, nécessitant leur implication dans le processus de conception et la formation sur les avantages et les limites des technologies.