ENSTA Bretagne : formation en robotique mobile et systèmes embarqués
Julien Ogor

Devenez ingénieur en systèmes embarqués

Apprenez à concevoir et à programmer de systèmes numériques complexes en utilisant des langages de hauts niveaux.
Objectifs

La spécialisation en systèmes embarqués de l’ENSTA Bretagne vous forme au développement et à l’amélioration de ces architectures électroniques complexes qui associent logiciels, matériels électroniques, algorithmes métiers et télécommunications.

Programme
  • Informatique
  • Signal
  • Automatique
  • Systèmes électroniques
  • Traitement de l'information
  • Sécurité, IA...

Téléphones portables, voitures, navires, avions, fusée, robots... les systèmes embarqués se cachent dans les produits des plus courants au plus complexes. Ils doivent faire face à de fortes contraintes (autonomie, poids, robustesse, sécurité...) et leur complexité est grandissante.

Les deux premières années permettent d'intégrer un ensemble de connaissance en Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (électronique numérique et analogique, informatique, signal, automatique, mathématiques).

En dernière année, les enseignements permettent d'appréhender les méthodes de programmation pour l'embarqué temps réel et le calcul intensif, la conception d'une intelligence artificielle et les mécanismes de la radio-logicielle et des réseaux de capteurs.

Les diplômés pourront intégrer de nombreux secteurs dans lesquels ces systèmes embarqués sont au coeur de l'innovation : industrie de la défense, du médical, du naval, de l'aéronautique, de l'automobile et de l'énergie.

 

    ENSTA Bretagne : projet Deepdart de reconnaissance d'objets par des robots (intelligence artificielle)

    Zoom sur le projet Deepdart

    Le projet Deepdart a été réalisé par Théo Lagrue et Tony Calvez, deux apprentis-ingénieurs de la spécialité "systèmes embarqués" (promotion 2020).
    Pendant plusieurs semaines, ils ont travaillé sur la reconnaissance de robots par intelligence artificielle.

    Leur projet intégrait différentes phases : 

    • l'apprentissage : 12 000 images ont été intégrées dans la base de données. Les nombreux calculs ont été réalisés via un super-calculateur
    • l'exécution :  l'exécution de l’algorithme permet d'analyser l'image (chaque image est divisée en différentes parties qui vont être analysées et comparées aux données apprises lors de la phase précédente).
    • la détection : lorsque plusieurs parties de l'image sont reconnues, un algorithme vient uniformiser les différentes zones afin de détecter l'objet reconnu dans son intégralité.

    Ce projet a été une vraie expérience dans le domaine de l’intelligence artificielle et du système embarqué. C’est un défi de réaliser de si gros calculs sur une architecture de Nintendo Switch et le résultat a été bien au-delà de nos espérances.

     

    Témoignage de Claire, Scrum Master, diplômée en 2015 de la formation d'ingénieurs par alternance, spécialité systèmes embarqués.

    Exemples de projets de fin d'études réalisés (mission de 6 mois en entreprise) :

    • application au secteur automobile : "Développement d'outils d'aide à l'analyse de risques et à la définition de règles de conception en compatibilité électromagnétique pour le groupe PSA,
    • application à la robotique : "Étude et optimisation de systèmes robotiques pour la localisation et l'identification de mines sous-marines" pour DGA Techniques Navales,
    • application au secteur naval : "Étude de l'axe progrès fiabilité et sûreté de fonctionnement pour un programme de sous-marins" pour Naval Group.
    • application au secteur aéronautique et spatial : "Réalisation de maquettes de produits hyperfréquences" pour le groupe Thales.