Journée mobilité innovante -  LA SECURITE PAR ET POUR LES VEHICULES AUTONOMES  (Comment maitriser les risques en environnement incertain ?)

- 24 janvier 2017 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 24 janvier 2017 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la sécurité par et pour les véhicules autonomes, thème adressé par le LabEx IMobS3, avec l'objectif de mettre en avant les solutions que peut apporter la robotique dans le domaine de la mobilité.

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Journée mobilité innovante -  SOLUTIONS INTELLIGENTES POUR LES VEHICULES EN MILIEUX INCERTAINS (Milieux naturels, industriels, ou construction)

- 21 janvier 2016 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la mobilité des véhicules et des machines au-delà du cadre routier, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Journée mobilité innovante -  SYSTEMES ET ROBOTS PERFORMANTS DANS L'INDUSTRIE DU FUTUR

- 3 novembre 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS et le pôle de compétitivité ViaMéca organisent le 3 novembre 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée aux  Systèmes et robots performants dans l'industrie du futur, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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COMITE D'ORIENTATION SCIENTIFIQUE

- 23 juin 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

 

Le Comité d'Orientation Scientifique du LabEx IMobS3 se réunira le 23 juin 2015 sur le Campus des Cézeaux.

Le COS d'IMobS3 réunira 4 experts scientifiques (1 par défi et 1 Président).

 


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Journée MOBILITE INNOVANTE - Sécurité des véhicules autonomes

- 22 janvier 2015 - CLERMONT-FERRAND, FRANCE

Le Labex IMobS3, le pôle de compétitivité ViaMéca et la région Auvergne organisent le 22 janvier 2015 à Clermont-Ferrand, une journée dédiée à la Mobilité Innovante, thème adressé par le LabEx IMobS3.


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Défi2 "Services et Systèmes de Mobilité Intelligente"

L’objectif du Défi N°2 « Services et Systèmes de Mobilité Intelligente » est d’étudier la façon dont de nouveaux services ou systèmes industriels susceptibles de mettre en œuvre des objets dédiés à la mobilité de personnes, biens ou machines devraient être conçus, dimensionnés, tarifés et pilotés de façon à s’intégrer dans leur environnement économique, juridique et sociétal. De fait, l’accent sera ici mis principalement sur l’Intelligence Computationnelle à même de contribuer au design et management de ces services et systèmes, et cela même si les aspects liés à l’Economie de la Mobilité ou à la relation de ces systèmes à l’Homme ou à la Société ne seront à priori pas non plus ignorés. Cela signifie que, pour un système cible ainsi considéré, les études menées auront vocation à inclure la spécification d’un modèle, modèle dynamique de simulation ou modèle décisionnel d’optimisation, une proposition d’architecture de communication (usager/système, système/institution, système/système) et supervision, un méthodologie de traitement et acquisition des données, ainsi que la conception, l’implémentation et le test de modules logiciels spécifiques, orientés décision/évaluation, destinés à aider les managers à dimensionner, tarifer, planifier le système, et en estimer coûts et demandes induites et à en évaluer les risques et performances.

 

Plus précisément, on se focalisera ici (de façon non exclusive) sur les classes de systèmes suivantes :

  • réseaux d’approvisionnement en énergies renouvelables, tels qu’ils devront être adaptés, dans un environnement concurrentiel, afin de permettre notamment la mise en oeuvre à une large échelle de véhicules électriques ou hybrides (technologies Smartgrids, …) ;
  • systèmes de mobilité innovante internes à des environnements industriels ou à de grandes organisation tertiaires : systèmes d’AGV (Automated Guided Vehicle) integrés au sein d’ateliers et assurant le transit de produits semi-finis entre les machines, flottes de véhicules ad hoc réalisant le transport de biens et de personnes sur un site industriel… ;
  • systèmes et services de mobilité innovante dans le secteur de la santé qui se déclinent selon trois volets : (i) mobilité des patients, des personnels soignants et des matériels. La gestion des ambulances est en particulier une problématique de recherche importante, ainsi que, de façon duale, le circuit du médicament dans un système hospitalier; (ii) nouveaux services de soins comme les soins à domicile, l'hospitalisation à domicile ou le maintien à domicile; (iii) ingénierie des nouveaux services de soins à l'aide des technologies médicales innovantes type RFID… ;
  • systèmes de mobilité innovante associés aux chaînes logistiques de biens et de services : on s’intéressera notamment, dans ce cadre, aux problèmes posés par les phénomènes d’outsourcing et de distribution sur larges échelles, et donc aux problèmes associés à la « planification collaborative ». On s’intéressera aussi aux chaînes logistiques et systèmes de production reconfigurables ;
  • systèmes de mobilité innovante associés à la gestion d’activités en milieu rural : flottes de véhicules de terrain mutualisés entre exploitations et exploitées en mode semi-autonome, navettes de transport à la demande, réseaux de navettes entre communes rurales (étude de la mobilité quotidienne pour le travail), réseaux de communes rurales (étude de la mobilité pour la consommation de services)… ;
  • systèmes de communication et d’acquisition de données mettant en jeu des objets communicants mobiles (réseaux de capteurs sans fil, …), associés au pilotage, à la supervision et à la traçabilité d’activités en environnements perturbés et complexes : machines, véhicules et travailleurs sur un site industriel, agricole ou minier, patients en suivi continu ou en rééducation à distance, flux de véhicules intra-urbains.

 

Comme expliqué préalablement, le focus sera ici mis sur la façon dont une certaine forme d’Intelligence Computationnelle peut être introduite aux fins d’accroitre la capacité de services et systèmes émergents, mettant en jeu des formes innovantes de mobilité, à satisfaire les besoins des utilisateurs tout en maintenant un équilibre économique. L’étude de ces systèmes doit amener les chercheurs à concevoir des modèles numériques, des algorithmes décisionnels, des modules de traitement des données et des architectures d’acquisition, de communication et de supervision, à même de faciliter, pour ces systèmes :

  • l’évaluation des performances : on parle ici de systèmes dynamiques, dont le management exige une prise en compte des aléas. Comprendre et analyser le comportement de tels systèmes implique la spécification et l’implémentation de modèles de simulation à évènements discrets, l’identification d’indicateurs de performances et la construction, via des techniques de traitement statistique des données, d’agrégats complexes : distribution spatio-temporelles de demandes d’accès à un système de mobilité donné, taux de défaillance, mesure d’élasticités et de coûts ;
  • le dimensionnement et la planification : dimensionner et planifier efficacement un système suppose la mise au point de modèles agrégés d’optimisation, statiques ou dynamiques, cohérents avec les modèles descriptifs de simulation, qui proposeront différent scénarii organisationnels : parcours, périodicité des opérations de maintenance ou de redéploiement, dimensionnement des ressources humaines et matérielles, articulation multimodale, protocole de dialogue système/utilisateur. L’impact potentiel de ce processus sur la qualité de service (QoS) et la viabilité économique du système peut être décisif ;
  • la tarification : il s’agit essentiellement ici de déterminer, de manière simultanée, les niveaux de prix d’accès au système proposés à l’utilisateur, et les niveaux d’intervention ou d’incitation des acteurs publics requis pour rendre le système viable (ce dernier point est incontournable dans la plupart des systèmes d’aide à la mobilité, qui sont d’une certaine façon des objets publics) ;
  • la supervision et le pilotage : dans le cas de systèmes à haut niveau de réactivité, qui mettent en jeu des véhicules ou objets mobiles dotés de dispositifs embarqués intelligents, il s’agit alors de spécifier à la fois l’architecture qui permet tant l’acquisition et la transmission de l’information par les différents composants du systèmes que le dialogue avec l’utilisateur, et les règles de décision (allocation des ressources aux demandes, gestion des perturbations, routage…) qui permettent au système de réagir en temps réel aux sollicitations.

 

Dans le cadre des deux premières années de mise en place du Laboratoire d’Excellence IMobS3, 4 actions ont été lancées :

VEPART – Gestion de Véhicules Partagés ;

GADEMD - Gestion et Analyse de Données dans des Environnements Mobiles et Distribués ;

PLSD - Planification et Logistique des Soins à Domicile.

IRACL - Intelligence, Reconfigurablité et Adaptabilité des Chaînes Logistiques et des systèmes de production.

 

Responsables du défi 2 :

- Guillaume DEFFUANT, +33 4 73 44 06 14, Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

- Alain QUILLIOT, +33 4 73 40 50 04, Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.

- Farouk TOUMANI, +33 4 73 40 50 28, Cette adresse e-mail est protégée contre les robots spammeurs. Vous devez activer le JavaScript pour la visualiser.