Les robots poly-articulés industriels sont un moyen de production moins couteux que les machines outils. De part leur structure, ils sont moins rigides, mais ils disposent d'une agilité et d'une zone de travail plus importante. L'exploitation de ces avantages pour la réalisation de certaines opérations continues, comme l'usinage par exemple, fait l'objet d'une demande croissante de l'industrie manufacturière. Ces nouvelles applications des robots poly-articulés pour l'usinage nécessitent de progresser sur le front de l'amélioration de la précision statique et dynamique de ces structures. Ainsi, afin d'améliorer la précision des robots, nous avons développé dans ce travail de thèse une méthode de planification de trajectoire basée sur l'interpolation paramétrique des courbes géométriques. Cette méthode permet de maîtriser le positionnement et la cinématique de l'outil pour les applications nécessitant un suivi de profil continu et notamment pour l'usinage. Nous proposons ainsi de qualifier les différentes souplesses des robots industriels 6 axes afin de déduire une cartographie de rigidité dans l'espace de travail cartésien. Une méthode exploitant cette cartographie permettant l'optimisation de la configuration géométrique du robot pour l'usinage est présentée. Les souplesses axiales des articulations sont intégrées dans un modèle élasto-statique utilisé pour la commande. Ce modèle permet d'anticiper les déviations statiques induites par ces souplesses articulaires. Enfin, nous mettons en évidence les défauts de transmission associés aux chaînes cinématiques des axes du robot. Nous montrons que ces défauts sont à l'origine d'une erreur de position au niveau de l'organe terminal de l'ordre de quelques dixièmes de millimètre. Un protocole d'identification de ces défauts est proposé. Ces défauts sont modélisés et intégrés dans une stratégie de correction hors ligne de position.

Les récentes percées technologiques dans les domaines de l’actionnement, de la perception et de l’intelligence artificielle annoncent une nouvelle ère pour l’assistance à la conduite et les véhicules hautement automatisés. Toutefois, dans un contexte où l’automatisation demeure imparfaite, il est primordial de s’assurer que le système d’automatisation de la conduite puisse maintenir la conscience de la situation du conducteur afin que ce dernier puisse accomplir avec succès son rôle de supervision des actions du système. En même temps, le système doit pouvoir assurer la sécurité du véhicule et prévenir les actions du conducteur qui risqueraient de compromettre sa sécurité et celle des usagers de la route. Il est donc nécessaire d’intégrer dès la conception du système automatisé de conduite, la problématique des interactions avec le conducteur en réglant les problèmes de partage de tâche et de degré de liberté, d’autorité et de niveau d’automatisation du système. S’inscrivant dans le cadre du projet ANR-CoCoVeA (Coopération Conducteur-Véhicule Automatisé), cette thèse se penche de plus près sur la question de la coopération entre l’automate de conduite et le conducteur. Notre objectif est de fournir au conducteur un niveau d’assistance conforme à ses attentes, capable de prendre en compte ses intentions tout en assurant un niveau de sécurité important. Pour cela nous proposons un cadre général qui intègre l’ensemble des fonctionnalités nécessaires sous la forme d’une architecture permettant une coopération à plusieurs niveaux de la tâche de conduite. Les notions d’attribution des tâches et de gestion d’autorité avec leurs différentes nuances sont abordées et l’ensemble des fonctions du système identifiées dans l’architecture ont été étudiées et adaptées pour ce besoin de coopération. Ainsi, nous avons développé des algorithmes de décision de la manœuvre à effectuer, de planification de trajectoire et de contrôle qui intègrent des mécanismes leur permettant de s’adapter aux actions et aux intentions du conducteur lors d’un éventuel conflit. En complément de l’aspect technique, cette thèse étudie les notions de coopération sous l’angle des facteurs humains en intégrant des tests utilisateur réalisés sur le simulateur de conduite dynamique SHERPA-LAMIH. Ces tests ont permis à la fois de valider les développements réalisés et d’approfondir l’étude grâce à l’éclairage qu’ils ont apporté sur l’intérêt de chaque forme de coopération. / The recent technological breakthroughs in the actuation, perception and artificial intelligence domains herald a new dawn for driving assistance and highly automated driving. However, in a context where the automation remains imperfect and prone to error, it is crucial to ensure that the automated driving system maintains the driver’s situation awareness in order to be able to successfully and continuously supervise the system’s actions. At the same time, the system must be able to ensure the safety of the vehicle and prevent the driver’s actions that would compromise his safety and that of other road users. Therefore, it is essential that the issue of interaction and cooperation with the driver is addressed throughout the whole system design process. This entails the issues of task allocation, authority management and levels of automation. Conducted in the scope of the projet ANR-CoCoVeA (French acronym for: "Cooperation between Driver and Automated Vehicle"), this thesis takes a closer look at the question of cooperation between the driver and automated driving systems. Our main objective is to provide the driver with a suitable assistance level that accounts for his intentions while ensuring global safety. For this matter, we propose a general framework that incorporates the necessary features for a successful cooperation at the different levels of the driving task in the form of a system architecture. The questions of task allocation and authority management are addressed under their different nuances and the identified system functionalities are studied and adapted to match the cooperation requirements. Therefore, we have developed algorithms to perform maneuver decision making, trajectory planning, and control that include the necessary mechanisms to adapt to the driver’s actions and intentions in the case of potential conflicts. In addition to the technical aspects, this thesis studies the cooperation notions from the human factor perspective. User test studies conducted on the SHERPA-LAMIH dynamic simulator allowed for the validation of the different developments while shedding light on the benefits of different cooperation forms.