La thèse d’un cadre computationnel intégré pour faire progresser la robotique industrielle intelligente, combinant l’intelligence artificielle et des méthodes d’inspiration quantique. Elle couvre l’ensemble de la chaîne robotique, de la modélisation à l’apprentissage, de l’identification des paramètres à la commande et à l’actionnement, et répond à la demande croissante de précision accrue, de robustesse renforcée et d’une meilleure efficacité énergétique dans les systèmes d’automatisation avancés.
La thèse introduit une architecture unifiée qui améliore chaque couche du système robotique grâce à des stratégies computationnelles avancées. Un réseau de neurones d’inspiration quantique améliore la précision et la robustesse de la cinématique inverse, notamment à proximité des singularités. Une méthode d’optimisation à comportement quantique améliore l’identification des paramètres dynamiques en présence d’incertitudes. Un contrôleur par mode glissant d’inspiration quantique améliore le suivi de la trajectoire tout en réduisant le phénomène de chattering et la consommation d’énergie. Concernant l’actionnement, une nouvelle stratégie de modulation réduit la distorsion harmonique et améliore les performances des systèmes d’entraînement. Validé sur un manipulateur robotique industriel à six degrés de liberté, le cadre proposé démontre des améliorations mesurables et constantes par rapport aux approches classiques.
Les résultats de cette recherche ont obtenu la plus haute distinction lors de la soutenance de doctorat, avec la mention « exceptionnel », et reposent sur une production scientifique soutenue, comprenant plus de 16 contributions académiques réalisées durant le doctorat. Ils constituent une base solide pour les prochaines étapes, incluant une validation expérimentale sur des systèmes robotiques réels, l’élargissement des comparaisons expérimentales, ainsi que le développement futur de systèmes robotiques autonomes de nouvelle génération, plus performants et plus énergétiquement efficaces.
Thèse de doctorat en ingénierie (génie mécanique) soutenue le 13 mars 2026.
Membres du jury
Professeure Nadjet Zioui, Direction de recherche
Université du Québec à Trois-Rivières
Professeur Sasan Sattarpanah Karganroudi, Présidence du jury
Université du Québec à Trois-Rivières
Professeur Hamed Sohrabpoor, Membre externe
Indiana University Bloomington
Professeur Toufik Souanef, Membre externe
Canfield University
