Soutenance de thèse de Quentin LOIZEAU

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Résumé

"La réalité augmentée (RA) se déploie progressivement dans l’industrie sur des tâches très spécifiques. Ce déploiement est freiné par le manque d’informations sur la valeur ajoutée réelle de la RA. Les travaux antérieurs soulignent son intérêt sur des tâches complexes où l’humain interagit avec de nombreuses informations. Cependant la valeur ajoutée de la RA en contexte industriel est difficile à quantifier sur ces tâches pour lesquelles il n’est pas possible de transposer des résultats observés en laboratoire et les expérimentations mobilisent de nombreuses ressources. Nous proposons un modèle de données permettant de caractériser les tâches de maintenance complexes et tenant compte de l’impact de la RA sur les performances et les utilisateurs pour l’entrainement d’algorithmes de classification à prédire cet impact avant déploiement. Nous expérimentons sur le terrain pour valider les critères d’évaluation sélectionnés et collecter des données pour alimenter le processus de classification. Ces travaux mènent à la sélection des caractéristiques les plus pertinentes pour la prédiction de la valeur ajoutée de la RA sur des tâches de maintenance complexes."

Jury

Mme Saida BOUAKAZ, Professeur, LIRIS – UMR 5205, Université Lyon 1 - Présidente

M. Florent LAROCHE, Docteur HDR, LS2N – UMR 6004, Ecole Centrale de Nantes - Rapporteur

M. Frédéric NOËL, Professeur, Département Génie Industriel, Grenoble INP - Rapporteur

M. Frédéric MERIENNE, Professeur, LISPEN – EA7515, ENSAM - Examinateur

Mme Florence DANGLADE, Professeur, LISPEN – EA7515, ENSAM - Examinatrice

M. Fakhreddine ABABSA, Professeur, LISPEN – EA7515, ENSAM - Examinateur

M. Francis ROSSIGNOL, VP Smart Factory, Safran Landing Systems - Invité