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L’objectif de notre travail était, d’une part, de déterminer l’impact du délai de transmission des informations en téléchirurgie robotique, et d’autre part, de valider le rôle du simulateur robotique dans la formation en chirurgie robotique. Deux études ont été réalisées pour la partie concernant le délai. Il a été prouvé que la performance chirurgicale se détériore exponentiellement lorsque le délai augmente. Il est préférable d’envisager un geste de téléchirurgie associé à un délai inférieur à 200 ms, et des délais plus de 800 ms ne sont pas adaptés à la téléchirurgie. D’autre part, les chirurgiens ont démontré la capacité de s’adapter au délai par l’entraînement. Dans la deuxième partie, nous avons développé un curriculum sur un simulateur robotique pour une procédure chirurgicale robotique d’urologie. Une autre étude a été réalisée pour déterminer la validité d’un nouveau simulateur robotique (le XTT) comme un outil d’évaluation des techniques d’assistance en chirurgie robotique. / The objectives of our work were, on the one hand, to determine the impact of data-transmission latency in robotic telesurgey, and on the other hand, to validate the role of robotic simulator in robotic surgery training. Two studies were realized in the part concerning latency. It was proved that surgical performance deteriorates exponentially as latency increases. It is preferable to perform telesurgey with a delay less than 200 ms. The delay higher than 800 ms is not suitable for telesurgery. On the other hand, surgeons had demonstrated the capacity to adapt to delay through training. In the second part, we developed a curriculum on a robotic simulator for a urologic surgical procedure. Another study was realized to determine the validity of a new robotic simulator (the XTT) as an evaluation tool of robotic surgical assistance skills.

Dans ce travail de thèse, nous examinons les principaux facteurs affectant la transparence d'un schéma de téléopération dans le contexte de la robotique médicale.Afin de déterminer ces facteurs, une analyse approfondie de l'état de l'art a été réalisée ce qui a permis de proposer une nouvelle classification de schémas de téléopération avec retour haptique.Le rôle de ces principaux facteurs a été analysé.Ces facteurs sont liés à l'architecture de commande appliquée, aux perturbations provoquées par les mouvements physiologiques des tissus manipulés ainsi qu'à la précision du modèle d'interaction robot-tissue.Les performances du schéma de téléopération à architecture 3-canaux ont été analysées en simulation pour choisir une architecture de commande dédiée aux applications médicales.Ensuite, l'influence des mouvements physiologiques de l'environnement manipulé sur la transparence du système a été analysée et un nouveau modèle d'interaction avec des tissus mous a été proposé.Un schéma de commande de téléopération basé modèle d'interaction a été proposé en se basant sur une analyse de passivité du port d'interaction robot-environnement.Enfin, l'importance de la précision du modèle d'interaction (robot-tissue) sur la transparence du schéma de téléopération avec retour d'effort basé-modèle a été analysée.Cette analyse a été validée en théorie et expérimentalement en implémentant le modèle Hunt-Crossly dans une commande utilisant un AOB pour réaliser une téléopération avec retour haptique.En conclusion de ce travail, les résultats de cette thèse ont été discutés et les perspectives futures ont également été proposées. / This thesis investigates the major factors affecting teleoperation transparency in medical context.A wide state of art survey is carried out and a new point of view to classify haptic teleoperation literature is proposed in order to extract the decisive factors providing a transparent teleoperation.Furthermore, the roles of three aspects have been analysed.First, The role of the applied control architecture.To this aim, the performances of 3-channel teleoperation are analysed and guidelines to select a suitable control architecture for medical applications are proposed.The validation of these guidelines is illustrated through simulations.Second, the effects of motion disturbance in the manipulated environment on telepresence are analysed.Consequently, a new model of such moving environment is proposed and the applicability of the proposed model is shown through interaction port passivity investigation.Third analysed factor is the role of the interaction model accuracy on the transparency of interaction control based haptic teleoperation.This analysis is performed theoretically and experimentally by the design and implementation of Hunt-Crossly in AOB interaction control haptic teleoperation.The results are discussed and the future perspectives are proposed.

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Le développement croissant de la chirurgie robotique pose le problème de la formation. Cette nouvelle technologie tend à suppléer dans les procédures complexes la coelioscopie. Elle nécessite une adaptation du chirurgien. Il est, en effet, nécessaire de maîtriser à la fois le télémanipulateur et les procédures chirurgicales, qui ne sont pas de simples transpositions des gestes coelioscopiques. Initialement, nous avons réalisé un historique du développement de la chirurgie mini-invasive coelioscopique et robotique, ainsi qu'un historique de l'apprentissage de la chirurgie. Puis, nous nous sommes intéressés à l'apprentissage de la robotique. Les simulateurs de chirurgie coelioscopique sont très couramment employés dans l'apprentissage. En robotiques, ils ont fait récemment leur apparition sur le marché. Nous avons étudié la validité du simulateur dV-Trainer dans l'apprentissage de la chirurgie robotique. Nous avons démontré l'intérêt de cet outil dans l'acquisition de la gestuelle et des automatismes propres au robot. Nous avons par ailleurs étudié l'impact d'une formation en micro-chirurgie sur les performances développées en chirurgie robotique car, au cours d'une étude préliminaire nous avions constaté que les micro-chirurgiens présentaient de meilleures aptitudes sur le simulateur de chirurgie robotique que ceux sans expérience en micro-chirurgie. Dans un troisième temps, nous nous sommes intéressés à la téléchirurgie à longue distance qui est impactée par deux contraintes que sont la latence de transmission et le volume des informations à transmettre. Une première étude a étudié l'impact du délai de transmission sur les performances des chirurgiens. Une deuxième étude a consisté à réaliser une évaluation subjective par des chirurgiens de la qualité de vidéos de chirurgie robotique compressées afin de déterminer un seuil de compression maximal acceptable / The huge expansion of minimally invasive robotic devices for surgery ask the question of the training of this new technology. Progress of robotic-assisted surgical techniques allows today mini- invasive surgery to be more accurate, providing benefits to surgeons and patients for complex surgical procedures. But, it resulted from an increasing need for training and development of new pedagogical strategies. Indeed, the surgeon has to master the telemanipulator and the procedure, which is different from a simple transposition of a laparoscopic skill. The first part of this work treats about historical development of minimal invasive surgery from laparoscopy to robotic surgery. We also develop the evolution of training program in surgery. Virtual simulators provide efficient tools for laparoscopy training. The second part of this work, study some possible solutions for robotic training. We assess the validity of a new robotic virtual simulator (dV-Trainer). We demonstrate the usefulness of this tool for the acquisition of the basic gesture for robotic surgery. Then, we evaluate the impact of a previous experience in micro-surgery on robotic training. We propose a prospective study comparing the surgical performance of micro-surgeons to that of general surgeons on a robotic simulator. We want to determine if this experience in micro-surgery could significantly improve the abilities and surgeons performance in the field of basic gesture in robotic surgery. The last part of the study also looks to the future. Currently, telesurgery need sophisticated dedicated technical resources. We want to develop procedures for clinical routine used. Therefore, we evaluate the impact of the delay on the surgical procedure. Also, reducing data volume allow decreasing latency. An appropriate solution to reduce the amount of data could be found by introducing lossy compression for the transmission using the well-known MPEG-2 and H-264 standards

<p dir="ltr">The field of reinforcement learning has made significant progress in recent years, with deep reinforcement learning (RL) being a major contributor. However, there are still challenges associated with the effective training of RL algorithms, particularly with respect to sample efficiency and generalization. This thesis aims to address these challenges by developing RL algorithms capable of generalizing to unseen environments and adapting to dynamic conditions, thereby expanding the practical applicability of RL in real-world tasks. The first contribution of this thesis is the development of novel policy optimization techniques that enhance the generalization capabilities of RL agents. These techniques include the Thinker method, which employs style transfer to diversify observation trajectories, and Bootstrap Advantage Estimation, which improves policy and value function learning through augmented data. These methods have demonstrated superior performance in standard benchmarks, outperforming existing data augmentation and policy optimization techniques. Additionally, this thesis introduces Robust Policy Optimization, a method that enhances exploration in policy gradient-based RL by perturbing action distributions. This method addresses the limitations of traditional methods, such as entropy collapse and primacy bias, resulting in improved sample efficiency and adaptability in continuous action spaces. The thesis further explores the potential of natural language descriptions as an alternative to image-based state representations in RL. This approach enhances interpretability and generalization in tasks involving complex visual observations by leveraging large language models. Furthermore, this work contributes to the field of semi-autonomous teleoperated robotic surgery by developing systems capable of performing complex surgical tasks remotely, even under challenging conditions such as communication delays and data scarcity. The creation of the DESK dataset supports knowledge transfer across different robotic platforms, further enhancing the capabilities of these systems. Overall, the advancements presented in this thesis represent significant steps toward developing more robust, adaptable, and efficient autonomous agents. These contributions have broad implications for various real-world applications, including autonomous systems, robotics, and safety-critical tasks such as medical surgery.</p>