L’équipe MODESTY a pour prisme principal de recherche l’étude des grands systèmes en interaction. Ces systèmes sont qualifiés de grands soit en raison du nombre élevé de sous-systèmes qui les composent (tels que les systèmes multi-agents ou les systèmes non linéaires interconnectés) soit parce qu’ils représentent des dynamiques de dimension infinie (comme les équations aux dérivées partielles ou les systèmes à retards) potentiellement interconnectés en réseau.
Les travaux de l’équipe visent à développer des nouvelles méthodes permettant de prendre en compte les spécificités liées à la grande dimension, afin de répondre aux enjeux classiques de l’automatique : identification, observation, étude de stabilité et stabilisation. Pour cela, l’équipe propose des méthodes d’analyse structurelle adaptées aux systèmes en réseau, permettant la synthèse de lois de commande robustes et de complexité réduite, par retour de sortie. Ces lois de commande s’appuient sur la synthèse d’observateurs, capables de reconstruire la dynamique en temps réel et d’estimer des paramètres inconnus, même en présence d’incertitudes. Ces recherches s’inscrivent ainsi dans le cadre de l’apprentissage de modèles basé sur les données. Par ailleurs, l’équipe développe des méthodes multi-échelles, spécifiquement adaptées aux systèmes multi-agents, pour traiter des problématiques telles que la synchronisation, le consensus.
Les techniques développées par l’équipe MODESTY trouvent des applications dans de nombreux domaines, tels que la stabilisation des vibrations mécaniques dans le forage, l’analyse et l’estimation du trafic routier, ou encore des applications en sciences du vivant. Ces travaux illustrent ainsi l’impact concret de ses recherches sur des défis industriels et sociétaux majeurs.
Les travaux de l’équipe MODESTY se concentrent sur l’estimation en temps réel de l’état des systèmes dynamiques, qu’ils soient non linéaires ou linéaires de dimension infinie. Les techniques développées au sein de l’équipe pour la synthèse d’observateurs intègrent l’estimation de paramètres inconnus et la synthèse de méthodes d’estimation robustes, capables de prendre en compte incertitudes, bruits et perturbations. Ces approches permettent non seulement d’acquérir une connaissance fine des dynamiques sous-jacentes, mais aussi d’apprendre et d’affiner des modèles à partir de données mesurés.
Méthodes utilisées : Observation par intervalles, Observateurs KKL, observateurs adaptatifs, observateurs temps finis, méthodes de placement de pôle, méthodes par apprentissage
L’équipe MODESTY étudie la stabilité, la stabilisation asymptotique et le contrôle des systèmes interconnectés en réseaux. Les différents sous-systèmes peuvent correspondre à des EDPs interconnectées ou à des dynamiques non-linéaires. Les travaux de l’équipe se concentrent ainsi sur la synthèse de lois de commande par retour de sortie permettant d’assurer une régulation robuste, capables de gérer les incertitudes paramétriques et les perturbations. Nous utilisons également des approches Lagrangiennes permettant d’analyser la stabilité via des fonctions de Lyapunov, en préservant les propriétés physiques des systèmes.
Méthodes utilisées : modèles internes, backstepping, approches par systèmes à retards, méthodes par placement de pôle, contrôle à champ moyen
L’équipe MODESTY explore également les enjeux fondamentaux du consensus et de la synchronisation dans les systèmes multi-agents ou les graphons, où l’objectif est d’assurer la coordination et l’alignement des comportements ou des états d’un ensemble d’agents interconnectés. Ces mécanismes sont essentiels pour des applications allant des réseaux de capteurs aux essaims de robots. Ces travaux permettent d’ étudier la convergence vers un état synchronisé, même dans des environnements dynamiques ou incertains, tout en garantissant la scalabilité et la robustesse des solutions proposées. Ils contribuent ainsi à repenser la coordination décentralisée dans des systèmes complexes, où la structure du réseau et les interactions entre agents jouent un rôle clé.
Méthodes utilisées : théorie des graphons, synchronisation non-linéaire, protocoles de consensus, méthodes de flocking
Grâce à leur polyvalence, les méthodes et outils développés par l’équipe MODESTY trouvent des applications dans des domaines variés, allant des systèmes de bioprocédés, aux systèmes aéronautiques et spatiaux ou aux systèmes de télécommunication. Au cours des dernières années, les recherches menées au sein de l’équipe se sont notamment concentrées sur trois axes applicatifs majeurs.
L’équipe MODESTY apporte des contributions significatives dans le domaine biomédical, notamment à travers l’estimation systèmes de digestion anaérobies, la régulation de populations de microalgues et l’estimation de dynamiques neuronales. Parmi ses avancées, l’équipe a également conçu des techniques innovantes de contrôle pour l’optimisation de la ventilation artificielle destinée aux patients en soins intensifs. Ces travaux illustrent l’impact concret sur des enjeux critiques en santé.
L’équipe MODESTY se consacre à la modélisation et à l’estimation du trafic routier en exploitant en particulier des méthodes macroscopiques fondées sur des approches distribuées. Ces avancées permettent d’affiner la synthèse de stratégies de contrôle plus performantes, visant à réduire les phénomènes de congestion, à faciliter le déploiement de véhicules autonomes et à optimiser la gestion énergétique des véhicules électriques.
Les recherches menées par l’équipe MODESTY ont permis d’affiner l’estimation des vibrations mécaniques dans les systèmes de forage, ouvrant la voie à des lois de commande adaptatives plus performantes. Ces avancées s’étendent également à l’estimation en temps réel de l’état dans les systèmes de production géothermique, mettant ainsi en lumière l’apport significatif des méthodes développées par l’équipe dans le secteur énergétique.
Chargé de recherche – CNRS
Automatique et systèmes – MODESTY
jean.auriol@l2s.centralesupelec.fr
Bât. Breguet .
