<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<TEI xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:hal="http://hal.archives-ouvertes.fr/" xmlns:gml="http://www.opengis.net/gml/3.3/" xmlns:gmlce="http://www.opengis.net/gml/3.3/ce" version="1.1" xsi:schemaLocation="http://www.tei-c.org/ns/1.0 http://api.archives-ouvertes.fr/documents/aofr-sword.xsd">
  <teiHeader>
    <fileDesc>
      <titleStmt>
        <title>HAL TEI export of tel-04781080v3</title>
      </titleStmt>
      <publicationStmt>
        <distributor>CCSD</distributor>
        <availability status="restricted">
          <licence target="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0 - Universal</licence>
        </availability>
        <date when="2026-05-04T12:12:51+02:00"/>
      </publicationStmt>
      <sourceDesc>
        <p part="N">HAL API Platform</p>
      </sourceDesc>
    </fileDesc>
  </teiHeader>
  <text>
    <body>
      <listBibl>
        <biblFull>
          <titleStmt>
            <title xml:lang="en">Robots autodidactes : apprentissage autonome et faiblement supervisé pour la manipulation robotique</title>
            <title xml:lang="fr">Self-taught robots : autonomous and weakly-supervised learning for robotic manipulation</title>
            <author role="aut">
              <persName>
                <forename type="first">Minttu</forename>
                <surname>Alakuijala</surname>
              </persName>
              <idno type="idhal" notation="numeric">1440654</idno>
              <idno type="halauthorid" notation="string">2149636-1440654</idno>
              <idno type="IDREF">https://www.idref.fr/281338868</idno>
              <affiliation ref="#struct-25027"/>
              <affiliation ref="#struct-454692"/>
            </author>
            <editor role="depositor">
              <persName>
                <forename>ABES</forename>
                <surname>STAR</surname>
              </persName>
              <email type="md5">f5aa7f563b02bb6adbba7496989af39a</email>
              <email type="domain">abes.fr</email>
            </editor>
          </titleStmt>
          <editionStmt>
            <edition n="v1">
              <date type="whenSubmitted">2023-02-22 19:00:06</date>
            </edition>
            <edition n="v2">
              <date type="whenSubmitted">2023-10-10 15:00:46</date>
            </edition>
            <edition n="v3" type="current">
              <date type="whenSubmitted">2024-11-13 16:55:05</date>
              <date type="whenModified">2026-04-07 12:58:02</date>
              <date type="whenReleased">2024-11-13 16:55:07</date>
              <date type="whenProduced">2022-12-13</date>
              <date type="whenEndEmbargoed">2024-11-13</date>
              <ref type="file" target="https://theses.hal.science/tel-04781080v3/document">
                <date notBefore="2024-11-13"/>
              </ref>
              <ref type="file" subtype="author" n="1" target="https://theses.hal.science/tel-04781080v3/file/Alakuijala_2022_These.pdf" id="file-4781080-4163238">
                <date notBefore="2024-11-13"/>
              </ref>
            </edition>
            <respStmt>
              <resp>contributor</resp>
              <name key="131274">
                <persName>
                  <forename>ABES</forename>
                  <surname>STAR</surname>
                </persName>
                <email type="md5">f5aa7f563b02bb6adbba7496989af39a</email>
                <email type="domain">abes.fr</email>
              </name>
            </respStmt>
          </editionStmt>
          <publicationStmt>
            <distributor>CCSD</distributor>
            <idno type="halId">tel-04781080</idno>
            <idno type="halUri">https://theses.hal.science/tel-04781080</idno>
            <idno type="halBibtex">alakuijala:tel-04781080</idno>
            <idno type="halRefHtml">Informatique [cs]. Université Paris sciences et lettres, 2022. Français. &lt;a target="_blank" href="https://www.theses.fr/2022UPSLE080"&gt;&amp;#x27E8;NNT : 2022UPSLE080&amp;#x27E9;&lt;/a&gt;</idno>
            <idno type="halRef">Informatique [cs]. Université Paris sciences et lettres, 2022. Français. &amp;#x27E8;NNT : 2022UPSLE080&amp;#x27E9;</idno>
            <availability status="restricted">
              <licence target="https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/">HAL Authorization<ref corresp="#file-4781080-4163238"/></licence>
            </availability>
          </publicationStmt>
          <seriesStmt>
            <idno type="stamp" n="ENS-PARIS">Ecole Normale Supérieure de Paris</idno>
            <idno type="stamp" n="CNRS">CNRS - Centre national de la recherche scientifique</idno>
            <idno type="stamp" n="INRIA">INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique</idno>
            <idno type="stamp" n="INRIA-ROCQ">INRIA Paris - Rocquencourt</idno>
            <idno type="stamp" n="STAR">STAR - Dépôt national des thèses électroniques</idno>
            <idno type="stamp" n="THESES-ENS" corresp="ENS-PARIS">Thèses ENS</idno>
            <idno type="stamp" n="LJK_GI" corresp="LJK">Département Géométrie et Images</idno>
            <idno type="stamp" n="TESTALAIN1">TESTALAIN1</idno>
            <idno type="stamp" n="INRIA2">INRIA 2</idno>
            <idno type="stamp" n="LJK-GI-THOTH" corresp="LJK_GI">Apprentissage de modèles visuels à partir de données massives</idno>
            <idno type="stamp" n="PSL">Université Paris sciences et lettres</idno>
            <idno type="stamp" n="INRIA-PSL">INRIA-PSL</idno>
            <idno type="stamp" n="ENS-PSL" corresp="PSL">École normale supérieure - PSL</idno>
            <idno type="stamp" n="DIENS" corresp="ENS-PARIS">Département d'informatique de l'ENS-PSL</idno>
          </seriesStmt>
          <notesStmt/>
          <sourceDesc>
            <biblStruct>
              <analytic>
                <title xml:lang="en">Robots autodidactes : apprentissage autonome et faiblement supervisé pour la manipulation robotique</title>
                <title xml:lang="fr">Self-taught robots : autonomous and weakly-supervised learning for robotic manipulation</title>
                <author role="aut">
                  <persName>
                    <forename type="first">Minttu</forename>
                    <surname>Alakuijala</surname>
                  </persName>
                  <idno type="idhal" notation="numeric">1440654</idno>
                  <idno type="halauthorid" notation="string">2149636-1440654</idno>
                  <idno type="IDREF">https://www.idref.fr/281338868</idno>
                  <affiliation ref="#struct-25027"/>
                  <affiliation ref="#struct-454692"/>
                </author>
              </analytic>
              <monogr>
                <idno type="nnt">2022UPSLE080</idno>
                <imprint>
                  <date type="dateDefended">2022-12-13</date>
                </imprint>
                <authority type="institution">Université Paris sciences et lettres</authority>
                <authority type="school">École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)</authority>
                <authority type="supervisor">Jean Ponce</authority>
                <authority type="supervisor">Julien Mairal</authority>
                <authority type="jury">François Chaumette [Président]</authority>
                <authority type="jury">Ludovic Righetti [Rapporteur]</authority>
                <authority type="jury">Nicolas Mansard [Rapporteur]</authority>
                <authority type="jury">Cordelia Schmid</authority>
              </monogr>
            </biblStruct>
          </sourceDesc>
          <profileDesc>
            <langUsage>
              <language ident="fr">French</language>
            </langUsage>
            <textClass>
              <keywords scheme="author">
                <term xml:lang="en">Reinforcement learning</term>
                <term xml:lang="en">Robotic grasping</term>
                <term xml:lang="en">Video understanding</term>
                <term xml:lang="en">Learning from demonstration</term>
                <term xml:lang="fr">Apprentissage par renforcement</term>
                <term xml:lang="fr">Prise robotique</term>
                <term xml:lang="fr">Compréhension vidéo</term>
                <term xml:lang="fr">Apprentissage par démonstration</term>
              </keywords>
              <classCode scheme="halDomain" n="info">Computer Science [cs]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="info.info-lg">Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="info.info-cv">Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="info.info-rb">Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO]</classCode>
              <classCode scheme="halTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halOldTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halTreeTypology" n="THESE">Theses</classCode>
            </textClass>
            <abstract xml:lang="en">
              <p>Robotic control learned from data has yet to show large-scale impact in the real world. One of the main limitations is access to data: explicit training examples cannot be easily sourced and annotated on the internet but data collection is bounded by real-time robot operation. This thesis proposes several ways to leverage external data sources, from task demonstrations to full-length tutorial videos, to address the challenge of slow data collection and thus accelerate learning of robotic manipulation tasks. Our key argument is that advances in the related fields of computer vision, signal processing, natural language processing, imitation and deep reinforcement learning can help lead the way towards more adaptive robotic agents. In manipulation domains, in particular, the variety of materials, shapes and tasks present in the real world beyond tightly controlled operating conditions poses great difficulty for fixed control strategies and the precise physical modelling required by classical model-predictive control approaches. Our overarching goal is therefore to enable more capable and versatile robotic manipulation through data-driven methods.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>La commande robotique appris à partir de données n'a pas encore eu d'impact à grande échelle dans le monde réel. L'une des principales limitations est l'accès aux données: il est difficile de trouver des exemples d'entraînement annotés sur Internet, et la collecte de données dans des environnements physiques est limitée par le fonctionnement du robot en temps réel. Cette thèse présente plusieurs façons d'exploiter des sources de données externes, de démonstrations de tâches aux tutoriels vidéo, pour relever le défi de la lenteur de la collecte de données et ainsi accélérer l'apprentissage des tâches de manipulation robotique. Notre argument central est que les avancées dans les domaines connexes de la vision par ordinateur, du traitement du signal, du traitement du langage naturel, des l'apprentissage par imitation et par renforcement profond peuvent aider à ouvrir la voie à des agents robotiques plus adaptatifs. C'est particulièrement le cas pour le domaine de la manipulation dans le monde réel, en dehors de conditions d'exploitation étroitement contrôlées. En effet, la variété des matériaux, des formes et des tâches pose de grandes difficultés pour les stratégies de contrôle fixes et les approches classiques de commande prédictive qui nécessitent une modélisation physique précise. Notre objectif principal est donc de permettre une manipulation robotique plus performante et polyvalente grâce à des méthodes appris à partir des données.</p>
            </abstract>
          </profileDesc>
        </biblFull>
      </listBibl>
    </body>
    <back>
      <listOrg type="structures">
        <org type="regrouplaboratory" xml:id="struct-25027" status="VALID">
          <idno type="IdRef">148034055</idno>
          <idno type="RNSR">199812876J</idno>
          <idno type="ROR">05y6rqs46</idno>
          <orgName>Département d'informatique - ENS-PSL</orgName>
          <orgName type="acronym">DI-ENS</orgName>
          <date type="start">1999-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>École normale supérieure 45 rue d'Ulm F-75230 Paris Cedex 05</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.di.ens.fr/</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-59704" type="direct"/>
            <relation active="#struct-564132" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-300009" type="direct"/>
            <relation name="UMR8548" active="#struct-441569" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="researchteam" xml:id="struct-454692" status="VALID">
          <idno type="IdRef">229858406</idno>
          <idno type="RNSR">200718311C</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/04c96ng72</idno>
          <orgName>Models of visual object recognition and scene understanding</orgName>
          <orgName type="acronym">WILLOW</orgName>
          <date type="start">2016-01-01</date>
          <date type="end">2028-06-30</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>48 Rue Barrault, 75013 Paris</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.inria.fr/equipes/willow</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-25027" type="direct"/>
            <relation active="#struct-59704" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-564132" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-300009" type="indirect"/>
            <relation name="UMR8548" active="#struct-441569" type="indirect"/>
            <relation active="#struct-454310" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-59704" status="VALID">
          <idno type="IdRef">031738419</idno>
          <idno type="ISNI">0000000123532622</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/05a0dhs15</idno>
          <orgName>École normale supérieure - Paris</orgName>
          <orgName type="acronym">ENS-PSL</orgName>
          <date type="start">1985-07-24</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>45, Rue d'Ulm - 75230 Paris cedex 05</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.ens.psl.eu/</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-564132" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="regroupinstitution" xml:id="struct-564132" status="VALID">
          <idno type="IdRef">241597595</idno>
          <idno type="ISNI">0000 0004 1784 3645</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/013cjyk83</idno>
          <orgName>Université Paris Sciences et Lettres</orgName>
          <orgName type="acronym">PSL</orgName>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>60 rue Mazarine 75006 Paris</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.psl.eu/</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-300009" status="VALID">
          <idno type="ROR">https://ror.org/02kvxyf05</idno>
          <orgName>Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique</orgName>
          <orgName type="acronym">Inria</orgName>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Domaine de VoluceauRocquencourt - BP 10578153 Le Chesnay Cedex</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.inria.fr/en/</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="regroupinstitution" xml:id="struct-441569" status="VALID">
          <idno type="IdRef">02636817X</idno>
          <idno type="ISNI">0000000122597504</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/02feahw73</idno>
          <orgName>Centre National de la Recherche Scientifique</orgName>
          <orgName type="acronym">CNRS</orgName>
          <date type="start">1939-10-19</date>
          <desc>
            <address>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.cnrs.fr/</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="laboratory" xml:id="struct-454310" status="VALID">
          <idno type="IdRef">241614864</idno>
          <idno type="RNSR">196718247G</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/05eyd5d35</idno>
          <orgName>Centre Inria de Paris</orgName>
          <date type="start">2016-03-10</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>48 Rue Barrault, 75013 Paris</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.inria.fr/centre/paris</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-300009" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
      </listOrg>
    </back>
  </text>
</TEI>