Fabien Lionti est actuellement post-doctorant au centre Inria de l’Université Côte d’Azur.
Titre : Approches robustes et informées par la physique pour la modélisation et l’estimation de la dynamique des véhicules sur des horizons longs.
Résumé : Ce séminaire présente des méthodes d’hybridation entre modèles physiques et apprentissage automatique pour la modélisation de systèmes dynamiques complexes. Les travaux abordent trois défis majeurs : l’identification robuste via des méthodes multi-pas (stabilisation du gradient d’apprentissage), la modélisation informée par la physique (via transfert d’apprentissage sim-to-real) et l’estimation d’état hybride. L’approche proposée permet d’allier la précision du Deep Learning à la robustesse des modèles physiques, tout en offrant des gains de temps de calcul significatifs.
Biographie : Fabien Lionti est actuellement post-doctorant au centre Inria de l’Université Côte d’Azur (Équipe ACENTAURI). Ses travaux de recherche se situent à l’interface entre la science des données, les systèmes dynamiques continus et l’intégration de connaissances physiques a priori. Il a soutenu sa thèse en octobre 2025, portant sur le développement de modèles de simulation stables et robustes pour la dynamique des véhicules.