Drones Autonomes & IA - Vue d'ensemble
Mes projets et recherches en drones autonomes, intelligence artificielle embarquée et cybersécurité aérienne.
Philosophie Drone IA
Ma vision
"Intelligence artificielle au service de l'autonomie : sécurité, éthique et innovation responsable."
Principes clés
- IA Responsable : Algorithmes éthiques et explicables
- Sécurité Critique : Systèmes fail-safe et cyber-résilients
- Autonomie Intelligente : Perception, décision, action
- Open Research : Partage des avancées scientifiques
Domaines de recherche
IA Embarquée
Intelligence artificielle directement sur drone pour autonomie complète.
Projets en cours : - Computer Vision pour navigation autonome - Réseaux de neurones embarqués (TensorFlow Lite) - Apprentissage par renforcement pour optimisation de vol - Edge AI avec Jetson Nano/Xavier NX
Cybersécurité Aérienne
Sécurisation des communications et protection contre cyberattaques.
Recherches actives : - Chiffrement MAVLink bout-en-bout - Détection d'intrusion temps réel - Authentification blockchain pour essaims - Resilience aux attaques GPS spoofing
Stack technologique
- NVIDIA Jetson : Nano, Xavier NX pour Edge AI
- Coral Dev Board : TPU Google pour inférence rapide
- Intel NCS2 : Neural Compute Stick pour vision
- Raspberry Pi 4 : Computing léger, prototypage
- OpenCV : Traitement d'image temps réel
- TensorFlow Lite : Modèles optimisés embarqués
- YOLO : Détection d'objets ultra-rapide
- PX4Flow : Optical flow pour navigation
- MAVLink 2.0 : Protocole avec authentification
- Crypto++ Library : Chiffrement robuste
- LoRaWAN : Communication longue portée sécurisée
- Mesh Networks : Réseaux maillés résilients
- Pixhawk 6C : Flight controller dernière génération
- Here3 RTK GPS : Précision centimétrique
- LiDAR Lightware : Perception 3D environnement
- IMU Haut de gamme : Navigation inertielle précise
Pipeline R&D Drone IA
graph TD
A[Problème Recherche] --> B[État de l'Art]
B --> C[Architecture IA]
C --> D[Dataset Collection]
D --> E[Entraînement Modèle]
E --> F[Optimisation Edge]
F --> G[Intégration Hardware]
G --> H[Tests Simulation]
H --> I[Validation Sécurité]
I --> J[Vol Test Contrôlé]
J --> K[Déploiement Production]
E --> D
H --> G
I --> H
J --> I
Code IA & Sécurité
Computer Vision Embarquée
import cv2
import tensorflow as tf
# Modèle TensorFlow Lite optimisé
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="drone_vision.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
# Détection d'obstacles temps réel
def detect_obstacles(frame):
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# Préprocessing
input_data = cv2.resize(frame, (224, 224))
input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0).astype(np.float32)
# Inférence
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
# Résultats
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
return output_data
Communication Chiffrée MAVLink
from cryptography.fernet import Fernet
from pymavlink import mavutil
# Génération clé de chiffrement
key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)
# Chiffrement message MAVLink
def send_encrypted_command(master, command_data):
encrypted_data = cipher_suite.encrypt(command_data.encode())
# Envoi via MAVLink custom message
master.mav.data_transmission_handshake_send(
master.target_system,
master.target_component,
len(encrypted_data),
encrypted_data
)
# Déchiffrement réception
def decrypt_telemetry(encrypted_msg):
decrypted_data = cipher_suite.decrypt(encrypted_msg)
return decrypted_data.decode()
Configurations IA & Sécurité
Drone de Recherche IA
Frame: Custom Hexacopter 550mm
Computing: NVIDIA Jetson Xavier NX
Sensors: LiDAR + Stereo Camera + IMU
Communication: Encrypted MAVLink 2.0
Autonomy: 45min avec Edge AI
Payload: 2kg max (capteurs + IA)
Plateforme Cybersécurité
Frame: Octocopter industriel
Security: Hardware Security Module
Network: Mesh 5G + LoRaWAN backup
Encryption: AES-256 + RSA-4096
Intrusion Detection: Temps réel
Failsafe: Multi-redondance critique
Essaim Coordonné
Fleet: 5-10 drones autonomes
Coordination: Blockchain consensus
Communication: Swarm mesh network
AI: Distributed learning
Mission: Surveillance zone étendue
Security: Zero-trust architecture
Bonnes pratiques IA & Cybersécurité
Éthique IA
- Transparence : Algorithmes explicables
- Biais : Validation datasets diversifiés
- Privacy : Anonymisation des données
- Responsabilité : Traçabilité des décisions
Sécurité Critique
- Zero Trust : Authentification continue
- Chiffrement : Bout-en-bout toutes communications
- Monitoring : Détection anomalies temps réel
- Backup : Systèmes de sécurité redondants
Validation IA
- Testing : Simulation massive avant vol
- Certification : Standards aéronautiques
- Monitoring : Performance modèles continu
- Rollback : Retour manuel immédiat
Outils IA & Sécurité
Développement IA
- TensorFlow Lite - Modèles embarqués optimisés
- NVIDIA Jetpack - SDK Jetson development
- OpenCV - Computer vision temps réel
- ROS2 - Framework robotique sécurisé
Cybersécurité
- Wireshark - Analyse trafic réseau
- Metasploit - Tests de pénétration
- SIEM Tools - Monitoring sécurité
- Hardware HSM - Chiffrement matériel
Mémos sécurité critique
Checklist pré-déploiement IA
- [ ] Modèles IA validés en simulation
- [ ] Chiffrement communications testé
- [ ] Systèmes de sécurité redondants
- [ ] Procédures d'urgence définies
- [ ] Monitoring cybersécurité actif
- [ ] Autorisations vol autonome
- [ ] Zone de sécurité délimitée
- [ ] Plan de retour manuel opérationnel
Projets de recherche
- [ ] Détection d'intrusion par IA comportementale
- [ ] Blockchain pour authentification essaim
- [ ] Computer vision anti-spoofing GPS
- [ ] IA explicable pour décisions critiques
- [ ] Système de trust distribué multi-drones
- [ ] Chiffrement homomorphe pour données sensibles