Autonomie décisionnelle pour drones
Drones autonomes, capables de décisions en temps réel. Développement de briques logicielles basées sur l’apprentissage par renforcement pour accroître l’autonomie et la performance des drones dans des environnements complexes et dynamiques.
L’exploration de l’autonomie intelligente en vol
Chez Delfox, l’autonomie pour drones représente un axe d’innovation majeur et une piste exploratoire à fort potentiel technologique.
Notre équipe R&D travaille activement sur ce sujet stratégique, avec une feuille de route clairement définie et des objectifs ambitieux : permettre à des plateformes aériennes de demain d’intégrer des algorithmes d’intelligence décisionnelle leur conférant une autonomie réelle et maîtrisée.
Un projet exploratoire structuré et visionnaire
Ce programme de recherche vise à concevoir, tester et optimiser des briques logicielles IA capables d’analyser leur environnement, d’apprendre par l’expérience et de prendre des décisions en temps réel.
Il s’inscrit dans une démarche progressive, structurée autour de jalons clés :
- Phase d’exploration scientifique : étude des architectures d’apprentissage par renforcement les plus prometteuses pour la navigation et la décision autonome.
- Phase d’expérimentation : intégration d’algorithmes IA dans des environnements simulés haute fidélité pour tester la robustesse des comportements.
- Phase de validation et prototypage : démonstrations concrètes en conditions opérationnelles sur des plateformes de drones.
Des enjeux technologiques cruciaux
Les défis sont à la hauteur des ambitions :
- Concevoir des agents décisionnels embarqués capables d’agir sans supervision humaine.
- Assurer la sécurité, la réactivité et la fiabilité des décisions en vol.
- Optimiser les boucles perception–décision–action pour une autonomie fluide et contextualisée.
- Préparer l’intégration de ces technologies dans les futurs systèmes de défense et de mobilité aérienne intelligente.
L’IA au cœur de la prochaine génération de drones
Ce projet mobilise les expertises fondamentales de Delfox :
- Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) pour la prise de décision adaptative.
- Computer Vision et fusion multi-capteurs pour la perception environnementale.
- Simulation avancée pour l’entraînement massif et la validation des comportements.
En explorant les frontières de l’autonomie embarquée, Delfox se positionne comme un acteur pionnier de l’intelligence décisionnelle pour drones, au service d’une vision claire :
