Études de cas

Cette page propose plusieurs des projets que j'ai réalisés sous format d'étude de cas, la modélisation, la résolution et la qualité des résultats sont présentés pour chaque projet.

• Drones
• Contrôle PID
• Vision
• Systèmes à retard

Atterrissage de précision d'un drone Parrot

Faire atterrir un drone de 30 cm dans une zone de 60 cm repérée par QR code, alors que tout le calcul tourne sur un PC déporté.

Résultat cléUn bon réglage ne suffit pas : retards, bruit et pertes de paquets dégradent la stabilité, et la période de commande est le paramètre le plus influent.

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• Thermique
• PI
• MPC
• Reinforcement Learning

Contrôle d'un tuyau chauffé de 450 m

Réguler la température de sortie d'une boucle de 450 m proche de l'ébullition, avec un fort retard de transport.

Résultat cléPI, MPC et RL comparés : si le modèle est excellent, un PI bien réglé remplit les besoins dans la très large majorité des cas.

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• Reinforcement Learning
• Données AIS
• Détection d'anomalies

Environnement RL de bateaux de pêche

Simuler le comportement de navires de pêche dans la ZEE de Dakar pour générer des exemples synthétiques de pêche illégale, rares dans les données réelles.

Résultat cléUn environnement fondé sur de vraies cartes et trajectoires AIS, où des agents apprennent des comportements de pêche ou d'évitement, réutilisables pour la détection d'anomalies.

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