Les caméras événementielles constituent une alternative aux capteurs d’imagerie conventionnels en produisant une information visuelle asynchrone, parcimonieuse et dotée d’une très haute dynamique et résolution temporelle. Ces propriétés les rendent particulièrement adaptées aux contextes robotiques caractérisés par des dynamiques rapides, des contraintes temps réel et des limitations en calcul et en consommation énergétique.

En parallèle, le développement de représentations et de traitements adaptés aux données événementielles, avec en première ligne des modèles d’apprentissage dédiés (à base de réseaux de neurones convolutifs, d’architectures de type Transformers et réseaux de neurones à impulsions – Spiking Neural Networks, SNN), permet d’exploiter efficacement ces nouvelles modalités de perception. Les SNN, en particulier, présentent un intérêt marqué pour l’embarqué du fait de leur fonctionnement événementiel et de leur adéquation avec des architectures matérielles neuromorphiques, offrant des perspectives prometteuses en termes de latence, de sobriété énergétique et de calcul en ligne.

L’objectif de cette journée inter-GDR IASIS & Robotique est de rassembler les chercheurs travaillant en France sur la perception visuelle basée événements pour la robotique, avec un accent particulier, mais non exclusif, sur les réseaux de neurones à impulsions (SNN) et les approches neuromorphiques associées, en favorisant les échanges entre chercheurs issus du traitement du signal, de la vision par ordinateur, de l’apprentissage automatique et de la robotique.