{"id":231,"date":"2019-10-10T20:30:38","date_gmt":"2019-10-10T18:30:38","guid":{"rendered":"http:\/\/gammamaths.fr\/?page_id=231"},"modified":"2025-11-26T05:29:24","modified_gmt":"2025-11-26T04:29:24","slug":"accueil","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.maximebaczyk.fr\/","title":{"rendered":"Accueil"},"content":{"rendered":"
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\n Mes travaux en Planification Autonome :<\/u>\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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Dans le cadre de mon travail de chercheur associ\u00e9, j\u2019ai d\u2019abord acquis une solide culture g\u00e9n\u00e9rale sur les jeux de plateau \u2014 en particulier les wargames \u2014 ainsi que sur l\u2019environnement et les technologies sous-marines. Cette double expertise m\u2019a permis de concevoir le jeu <\/span>\n Submerged Strategies <\/em>en partenariat avec Naval Group. Ce dernier allie r\u00e9alisme et abstraction en offrant une grande diversit\u00e9, tant sur le plan environnemental que sur celui des actions et des missions propos\u00e9es.<\/span><\/p>\n

Le jeu est sp\u00e9cifiquement orient\u00e9 vers la contre planification, c\u2019est-\u00e0-dire la reconnaissance du but de l\u2019adversaire, et la tromperie, pour l\u2019autre joueur charg\u00e9 d\u2019accomplir une mission secr\u00e8te. Le wargame Submerged Strategies constitue ainsi une plateforme d\u2019exp\u00e9rimentation privil\u00e9gi\u00e9e pour nos algorithmes d\u2019intelligence artificielle d\u00e9di\u00e9s \u00e0 la contre planification et \u00e0 la planification entropique.<\/span><\/p>\n

Dans ce cadre, j\u2019ai \u00e9tudi\u00e9 la planification classique d\u00e9terministe afin d’\u00eatre capable de concevoir et d\u2019impl\u00e9menter une gamme \u00e9tendue de planificateurs de recherche prospective. Nous avons ensuite d\u00e9velopp\u00e9 une IA de planification hi\u00e9rarchique et modulaire, fond\u00e9e sur des principes permettant de r\u00e9duire drastiquement la complexit\u00e9 algorithmique.<\/span><\/p>\n

J\u2019ai r\u00e9alis\u00e9 un prototype fonctionnel de cette IA, adapt\u00e9e \u00e0 l\u2019un des deux r\u00f4les du jeu, en langage Python. Parall\u00e8lement, Submerged Strategies a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 en version num\u00e9rique, ce qui permet de tester et d\u2019\u00e9valuer syst\u00e9matiquement les comportements g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par le planificateur impl\u00e9ment\u00e9.<\/span><\/p>\n

Nous avons \u00e9galement d\u00e9velopp\u00e9 plusieurs approches d\u2019algorithmes de contre planification pour le second joueur. \u00c0 ce jour, ces mod\u00e8les ne sont toutefois pas encore impl\u00e9ment\u00e9s sous forme de prototypes en Python.<\/span><\/p>\n

Je travaille actuellement sur une approche stochastique de la planification trompeuse par injection d\u2019entropie. \u00c0 chaque \u00e9tape de la construction du plan, l\u2019action suivante est tir\u00e9e al\u00e9atoirement selon une distribution de Boltzmann, telle qu\u2019elle a \u00e9t\u00e9 introduite historiquement en m\u00e9canique statistique. Cette formulation fait intervenir une temp\u00e9rature jouant le r\u00f4le de param\u00e8tre de contr\u00f4le du d\u00e9sordre, ainsi qu\u2019un hamiltonien, fonction fondamentale de l\u2019\u00e9tat et de l\u2019action, permettant d\u2019ajuster la distribution de probabilit\u00e9.<\/span><\/p>\n

Le projet consiste alors \u00e0 \u00e9tendre cette politique stochastique de type Boltzmann Gibbs au cas d\u00e9sordonn\u00e9, dans lequel les param\u00e8tres de pond\u00e9ration de l\u2019hamiltonien, ainsi que la temp\u00e9rature, sont eux-m\u00eames des champs al\u00e9atoires, g\u00e9n\u00e9ralement corr\u00e9l\u00e9s. Cette approche est actuellement en cours de d\u00e9veloppement.<\/span><\/p>\n

Deux articles de conf\u00e9rence en lien direct avec ces travaux sont en pr\u00e9paration.<\/span><\/p>\n

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\n Submerged Strategies (SbS)<\/u>\n <\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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SbS (CReC, Saint-Cyr, Naval Group) est un wargame tactique sous-marin con\u00e7u comme une plateforme de recherche d\u00e9di\u00e9e \u00e0 la planification IA dans des contextes adversariaux et partiellement observables. Le jeu int\u00e8gre intrins\u00e8quement des probl\u00e9matiques de contre-planification et de d\u00e9ception strat\u00e9gique. Il met en sc\u00e8ne une confrontation asym\u00e9trique entre deux drones sous-marins : Suspect, charg\u00e9 d’accomplir une mission secr\u00e8te, et Reco, dont le r\u00f4le est d’identifier cette mission et de l’emp\u00eacher d’aboutir.<\/span><\/p>\n

Le cadre sous-marin, repr\u00e9sent\u00e9 sur une carte hexagonale statique, offre une grande diversit\u00e9 de terrains, de conditions environnementales et de contraintes op\u00e9rationnelles (courants, interf\u00e9rences, faible visibilit\u00e9, obstacles, etc.). Les drones disposent d’un \u00e9ventail riche d’actions : d\u00e9placements, gestion de l’\u00e9nergie, d\u00e9tection multi-capteurs (sonar actif\/passif, magn\u00e9tom\u00e8tre, cam\u00e9ra intelligente) et activation de divers \u00e9quipements de mission.<\/span><\/p>\n

Le wargame se distingue par sa structure double-aveugle, simulant le brouillard de guerre : chaque joueur agit sur sa propre carte, sans acc\u00e8s direct aux informations de l’adversaire. Les missions assign\u00e9es \u00e0 Suspect couvrent plusieurs zones et se d\u00e9clinent en trois identit\u00e9s possibles \u2014 alli\u00e9e, neutre ou ennemie \u2014 ce qui permet d’explorer un large ensemble de sc\u00e9narios centr\u00e9s sur l’incertitude, la reconnaissance d’intention et les risques de mauvaise classification.<\/span><\/p>\n

Initialement con\u00e7u comme un jeu de plateau physique, SbS a ensuite \u00e9t\u00e9 transpos\u00e9 en environnement num\u00e9rique, afin de constituer un banc d’essai rigoureux pour diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de planification, de contre-planification et de planification entropique. Ces cadres permettent respectivement d’inf\u00e9rer les buts adverses et d’introduire une obfuscation volontaire dans la construction des plans.<\/span><\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 la combinaison de r\u00e8gles simples, d’une grande vari\u00e9t\u00e9 environnementale et de m\u00e9canismes explicitement orient\u00e9s vers l’incertitude, SbS constitue une plateforme originale, flexible et particuli\u00e8rement adapt\u00e9e \u00e0 l’\u00e9tude, au test et \u00e0 la comparaison d’algorithmes de planification, de reconnaissance de plans et de d\u00e9ception strat\u00e9gique en intelligence artificielle.<\/span><\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n

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