Philippe BONNIFAIT Enseignant-chercheur

Philippe Bonnifait a obtenu le diplôme d'ingénieur électricien de l'Ecole Supérieure d'Electronique de l'Ouest (ESEO - Angers - France) en 1992. Il est diplômé de l'Ecole Centrale de Nantes (ECN) en 1994 (Master of Diplôme en sciences). Il a obtenu le doctorat en contrôle automatique et informatique de l'ECN en 1997. En décembre 2005, il a obtenu l'Habilitation à Diriger des Recherches de l'UTC. Il a rejoint l'Institut de Recherche en Communications et Cybernétique de Nantes (IRCCyN UMR 6597), France, en 1993. En 1998, il a reçu le prix Novatlante du district de Nantes pour son doctorat sur la localisation de robots mobiles d'extérieur par goniométrie. Entre 1998 et 2007, Philippe Bonnifait a été maître de conférences au département d'informatique de l'UTC. Il a été jusqu'en 2014 à la tête du groupe de recherche «Automatisation, Systèmes Embarqués et Robotique» (ASER) du laboratoire Heudiasyc. En novembre 2013, il a été élu Vice-Président du Conseil Scientifique de l'UTC de 2013 à 2017. Durant les années 2015-2016, il a été Directeur du GdR Robotique, groupe de recherche collaboratif du CNRS agissant à l'échelle de la France . Il est actuellement directeur du laboratoire Heudiasyc, unité mixte de recherche entre le CNRS et l'UTC et responsable du laboratoire commun SIVALab entre l'UTC, le CNRS et Renault.

Gagner une demi seconde dans la perception d’un obstacle sur la route et ce sont quelques mètres de freinage supplémentaires gagnés et au final, peut-être, une vie sauvée. L’équipe de recherche "Automatique, Systèmes Embarqués, Robotique" du laboratoire Heudiasyc, dirigée par Philippe Bonnifait, a comme objectif d’améliorer la sécurité et la mobilité dans les transports grâce à des véhicules intelligents.

« Comment transformer le conducteur en superviseur ? » s’interroge Philippe Bonnifait. Il ne s’agit pas de sortir l’être humain du véhicule mais plutôt de profiter des capacités de régulation et de contrôles des machines pour lui libérer l’esprit et faciliter sa prise de décision.

« La conduite nécessite deux grandes opérations : percevoir pour se faire une représentation de l’environnement puis commander la machine. Pour rendre le véhicule plus intelligent, il faut d’abord lui donner la capacité de percevoir le monde. » Les équipes de Philippe Bonnifait embarquent des capteurs : radars à hyperfréquence ou à ultra son (par exemple dans les systèmes d’assistance au créneau), la télémétrie optique (lasers, caméras), des dispositifs de localisation (GPS). Tout l’enjeu ensuite est de traiter ces mesures en temps réel. « À l’UTC, nous travaillons sur la fusion de ces données et sur la création de modèles physiques selon un principe général dit de séparation. On traite d’abord la question de la perception puis celle de la commande. »

Mais mesurer le monde n’est pas un long fleuve tranquille : « il faut connaître le degré de fiabilité des informations fournies par les capteurs afin de ne pas prendre une décision fondée sur des données erronées. » Premier souci, les conditions physiques : les capteurs ont une portée limitée ; les caméras fonctionnent mal la nuit ; le laser est perturbé par la pluie. Ces incertitudes forment ce que les scientifiques ont baptisé "du bruit" c’est-à-dire une déformation des données qui occupe plus particulièrement l’UTC. « Nous travaillons à créer des cadres qui modélisent ces incertitudes. Nous établissons des taux de confiance à accorder à chaque résultat. »

Ces véhicules intelligents ne concernent pas que les conducteurs traditionnels. Ils pourraient aussi rendre de grands services à des personnes handicapées ou trop âgées pour conduire. Se déplacer en toute sécurité même quand on n’arrive plus à tourner la tête ou que l’on voit mal, cela sert aussi à ça un véhicule intelligent !