Portrait de doctorant MINES ParisTech : Martin Brossard

Martin Brossard, chercheur en Robotique, passionné par la localisation et la navigation autonomes : « La navigation autonome pour améliorer le quotidien »

Découvrez tous les portraits de doctorants MINES ParisTechMartin Brossard, chercheur en Robotique et doctorant MINES ParisTechPremière école d’ingénieurs en France par son volume de recherche partenariale, MINES ParisTech, membre de l’Université PSL, se donne pour ambition, de répondre, par la recherche et l’innovation, aux enjeux scientifiques et technologiques de demain. Pour refléter cette dynamique, MINES ParisTech vous propose de découvrir le portrait d’un doctorant de talent.

Rencontre avec Martin Brossard, Doctorant au Centre de Robotique MINES ParisTech, qui a soutenu, fin 2020, sa thèse intitulée : « Deep Learning, centrales inertielles et odométrie ». Cette thèse aborde les algorithmes d’estimation pour les véhicules équipés de plusieurs capteurs, tels que des caméras et des centrales inertielles, et consiste notamment à utiliser des outils récents d’intelligence artificielle pour relier les mesures physiques des capteurs (des signaux électriques) à l’état du véhicule (son orientation, sa vitesse et sa position), par exemple en utilisant des techniques de Deep Learning (apprentissage profond) pour trouver un réglage optimal des algorithmes d’estimation.

En 2016, alors en 3ème année à l’ENS Cachan (devenue ENS Paris-Saclay), Martin décide d’effectuer une année de recherche pré-doctorale à l’étranger, afin d’améliorer son niveau en langue étrangère, tout en contribuant à un problème de recherche dans la continuité de ses sujets de prédilections.

Direction Darmstadt, près de Francfort en Allemagne, où il travaille sur des sujets mêlant radioastronomie et traitement de données, où il se forme à l’écriture d’articles scientifiques ainsi qu’à la recherche bibliographique. Cette expérience le convaincra de poursuivre, un an plus tard, son parcours par un doctorat.

« L’Ecole m’a permis de côtoyer des doctorants et chercheurs reconnus et humainement exceptionnels. J’ai pu grandir et nourrir mes travaux grâce à nos échanges réguliers. Cerise sur le gâteau … MINES ParisTech est idéalement située à l’orée du jardin du Luxembourg, très agréable au quotidien. »

Quelques dates clés

  • Date de naissance : 20 juin 1993
  • Cursus MINES ParisTech : 2017 – 2020
  • Soutenance thèse de thèse : 22 septembre 2020

Localisation, Navigation et Deep Learning

En 2017, Martin obtient un master en traitement du signal et une bourse pour une thèse académique. Il choisit de poursuivre par un doctorat au côté de Silvère BonnabelCentre de Robotique MINES ParisTech, pour la renommée de ses travaux et l’excellence de l’Ecole. Son ambition : appliquer les connaissances théoriques de ses encadrants sur des problèmes concrets de localisation et de navigation de systèmes mobiles.

Il tire de ses premières expérimentations des résultats encourageants mais réalise aussi que la théorie est seulement une des parties du problème que l’on peut améliorer. L’adéquation entre les modèles théoriques et la réalité est un autre problème améliorable. Il propose alors d’utiliser des algorithmes de Deep Learning afin d’obtenir des modèles plus détaillés, qui permettent une localisation et une navigation plus précises et plus fiables.

Pour cela, il se base sur des modèles physiques rigoureux, les affine avec des outils d’intelligence artificielle et les teste sur plusieurs jeux de données, comme notamment ceux du Centre de Robotique MINES ParisTech (L3D2, un prototype de “Système Mobile de Cartographie”), ou des données acquises par des laboratoires étrangers, afin de valider en pratique ses méthodes « hybrides » basées à la fois sur des modèles physiques et de l’intelligence artificielle.

« Si l’on veut qu’un robot ou une voiture se localise tout seul, il faut tout d’abord l’équiper de capteurs, souvent des caméras et une centrale inertielle – qui joueront respectivement le rôle des yeux et de l’oreille interne de l’être humain. Toutes les mesures des capteurs sont intégrées dans un modèle mathématique probabiliste, en l’occurrence une version améliorée du filtre de Kalman, développée par mon directeur de thèse »

Les premiers résultats ont démontré que les avancées théoriques de ses encadrants amenaient en pratique à des méthodes de localisation plus précises ; l’avantage majeur étant ici de garder une localisation précise sur le long terme. De plus, les résultats ont permis de démontrer, qu’avec de l’intelligence artificielle, certaines tâches d’ingénierie difficiles peuvent être accomplies plus facilement, rapidement et précisément.

Animé par la diffusion des connaissances, et une passion pour son sujet de recherche, Martin est invité à présenter ses travaux lors des conférences internationales IROS à Vancouver en 2017 et à Madrid en 2018.

Une nouvelle page à l’international

Grâce à l’un de ses articles scientifiques, « Denoising IMU Gyroscopes With Deep Learning for Open-Loop Attitude Estimation »* publié dans la revue scientifique IEEE Robotics and Automation Letters, Martin est repéré et sollicité, avant même la fin de son doctorat, par la société Arcturus Industries, afin de développer les systèmes de perception des futurs casques de réalité virtuelle. Une nouvelle étape, alliant ingénierie, recherche et développement, s’ouvre donc pour lui en octobre 2020, à Madrid, avec son intégration dans une équipe de jeunes et talentueux ingénieurs dans une entreprise internationale mêlant réalité virtuelle et vision par ordinateur.

* M. Brossard, S. Bonnabel and A. Barrau, “Denoising IMU Gyroscopes With Deep Learning for Open-Loop Attitude Estimation,” in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 3, pp. 4796-4803, July 2020, doi: 10.1109/LRA.2020.3003256.

A propos de MINES ParisTech – PSL@MINES_ParisTech

MINES ParisTech – PSL, composante de l’Université PSL, forme les ingénieurs capables de relever les défis de demain, des leaders excellents scientifiquement, et internationaux. S’inscrivant dans son plan stratégique, l’École ambitionne d’être un acteur de référence dans les domaines de l’innovation et l’entrepreneuriat, la transition énergétique et les matériaux pour des technologies plus économes, les mathématiques et l’ingénierie numérique pour la transformation de l’industrie, y compris la santé, tout en restant fidèle, depuis sa création en 1783, à ses valeurs de solidarité et d’ouverture vers la société.

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