Liming Chen apprend aux robots à manipuler des objets mous et déformables
Les robots aussi ont besoin du sens du toucher et des yeux. Liming Chen, du Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'Information (LIRIS - CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1), emploie des méthodes d’apprentissage automatique afin de permettre à des machines, en particulier des robots industriels, d’utiliser la vision et le toucher. Liming Chen a été nommé membre senior de l’Institut universitaire de France pour transposer ses travaux à la manipulation d’objets mous ou déformables.
Comme les êtres vivants, les robots peuvent utiliser différents sens pour interagir avec leur environnement. Liming Chen, professeur au département de mathématiques et d’informatique de l’École Centrale de Lyon et membre du LIRIS, travaille ainsi dans le domaine de la vision par ordinateur et de l’apprentissage automatique. Il s’agit notamment de détecter et de segmenter les objets afin de faciliter leur manipulation par des robots.
Liming Chen vise en particulier des applications industrielles, par exemple sur des chaînes de montage dans l’automobile. Ses algorithmes sont utilisés, entre autres, par le spécialiste de la biométrie Idemia et par Siléane, expert en robotique de manipulation de précision dans des contextes aléatoires. Liming Chen consacre également une partie de ses recherches à la reconnaissance faciale, ainsi qu‘au calcul émotionnel. Cette discipline, aussi appelée informatique affective, vise à reconnaître les émotions, notamment au niveau du visage, dans les images et vidéos.
Cela facilite par exemple les coopérations entre humains et robots, qui pourraient ainsi repérer l’existence de problèmes grâce aux expressions faciales des opérateurs. Cette mission reste cependant difficile car, les émotions étant subjectives, les intelligences artificielles manquent de données fiables pour s’entraîner à les reconnaître. Ce problème de rareté des données se retrouve au cœur de l’apprentissage automatique. Liming Chen et son équipe doivent ainsi particulièrement soigner leurs algorithmes d’intelligences artificielles afin qu’ils tirent le maximum d’une base réduite, notamment en utilisant des données simulées.
Liming Chen a été accepté cette année comme membre senior par l’Institut Universitaire de France (IUF), à une chaire consacrée à l’innovation. Dans ce cadre, le chercheur veut approfondir ses travaux sur la manipulation robotique afin de l’adapter à la préhension d’objets mous, déformables ou délicats. Cela doit se faire en développant la vision et le sens du toucher des robots.
« C’est avec grand plaisir que je suis reçu à l’IUF, et ce pour deux raisons, se réjouit Liming Chen. D’abord, c’est une certaine reconnaissance des travaux de recherche passés, ensuite, l’IUF offre de bonnes conditions de travail pour mener un projet de recherche qui me tient à cœur. »
Fort de plus de trois cents publications et d’avoir encadré une quarantaine de doctorants, Liming Chen a su s’imposer comme une valeur sûre de la vision par ordinateur et de l’apprentissage automatique, les thèmes qu’il explore inlassablement depuis le début de sa carrière. « Je poursuis l’évolution des thématiques de recherche depuis ma thèse, où je m’intéressais à la manipulation de grandes quantités de données, se souvient le chercheur. Je me suis aperçu que de plus en plus de ces données étaient multimédia : sons, vidéos, etc. J’ai alors voulu développer des méthodes qui permettent d’y accéder et de les utiliser plus facilement. De fil en aiguille, cela m’a amené vers la vision par ordinateur, essentiellement à partir de méthodes et outils issus du machine learning, que j’ai appliquée à la robotique. »
Liming Chen a reçu le prix FIEEC-BPIFrance 2022 de la recherche appliquée pour ses travaux en intelligence artificielle et en robotique menés en partenariat avec l'entreprise Siléane à Saint-Etienne. En savoir plus.