Publications de Yannick Schini

Deep Learning

Apprentissage par renforcement appliqué à la conduite autonome dans un simulateur 2/2

Posté le par Paul DALOUS, , Yannick Schini

Dans un article précédent, nous avons expliqué notre approche pour appliquer l’apprentissage par renforcement (RL - Reinforcement Learning) à la conduite autonome dans un simulateur. Nous avons explicité les concepts du RL dans ce cas d’usage et décrit l’algorithme de DDQN (Double Deep-Q Learning) que nous avons choisi pour ce problème. Si vous n’avez pas lu l’article précédent, retenez simplement que : On entraîne un agent dans un simulateur de conduite (ou environnement). Cet agent évolue dans la simulation et y entreprend des actions :…

Lire la suite
Archi & techno

Panorama des outils de sécurité autour des conteneurs

Posté le par Yannick Schini, Adrien Boulay, Simon PRUNEAU

Les conteneurs sont devenus la nouvelle norme quant au packaging d’application logicielle. Il existe deux façons complémentaires de minimiser les risques de sécurité d’une image : par la revue du Dockerfile qui définit cette image, afin de vérifier que l’on n’introduit pas de faille de sécurité lors de la conception de l’image. Cela se traduit généralement par une analyse syntaxique qui va permettre de vérifier que la définition de l'image respecte certains principes (l'image ne tourne pas en user root par exemple). Dans la littérature,…

Lire la suite
Archi & techno

Et si Vim avait raison ?

Posté le par Yannick Schini

Cet article a pour objectif de vous partager une prise de conscience, agrémentée d’un maximum d’exemples concrets, qui je l’espère vous permettra de devenir un.e meilleur.e programmeur.euse. La réalisation que je cherche à transmettre étant le fruit d’un contexte, je vais vous exposer les différentes étapes qui m’y ont mené. Je vais commencer ce voyage en parlant de Vim et il sera à la base de beaucoup d’exemples, mais vous verrez que les enseignements que j’en retire sont bien plus généraux !   Dans le…

Lire la suite
Deep Learning

Apprentissage par renforcement appliqué à la conduite autonome dans un simulateur 1/2

Posté le par Paul DALOUS, , Yannick Schini

Afin d’explorer de nouvelles possibilités concernant la conduite autonome, de nombreuses compétitions de mini-voitures autonomes existent telles que la compétition de l’Iron Car ou encore la compétition Donkey ® Car  aux États-Unis. Lors de ces compétitions, des mini voitures (type voitures radiocommandées) doivent parcourir quelques tours d’un circuit faisant approximativement la taille d’un hangar. Dans cet article, nous allons étudier l’utilisation d’une solution d’apprentissage par renforcement (RL - Reinforcement Learning - pour les intimes) pour la conduite autonome selon le contexte schématisé en figure 1.

Lire la suite