Youcan Yan et la perception tactile des robots

Quel est votre domaine de recherche ?

Youcan Yan : Mes recherches portent principalement sur la perception tactile intelligente, visant à faire le lien entre les matériaux souples et la dextérité robotique. Je développe des capteurs tactiles souples, tels que des « peaux » magnétiques à découplage automatique, ainsi que les algorithmes associés, afin d’aider les robots à mieux percevoir le monde physique et à interagir avec lui. En associant une conception matérielle innovante à la détection multimodale computationnelle, je cherche à doter les systèmes robotiques de l’intelligence tactile nécessaire à la réalisation de tâches de manipulation complexes et riches en contacts, ainsi qu’à l’apprentissage général des robots.

Qu’avez-vous fait avant d’entrer au CNRS ? Pourquoi avoir choisi le CNRS ?

Y.Y. Avant de rejoindre le CNRS en tant que chargé de recherche, j’étais chercheur postdoctoral au LIRMM sous la direction d'Abderrahmane Kheddar, directeur de recherche CNRS au LIRMM. Auparavant, j’ai obtenu mon doctorat à la City University of Hong Kong en 2022, avec pour sujet de recherche les revêtements magnétiques souples destinés à la robotique. J'ai choisi le CNRS pour ma carrière en raison de son écosystème sans égal dédié à la recherche fondamentale en robotique. L'esprit de collaboration qui règne au LIRMM, associé à un soutien solide aux initiatives ambitieuses, m'offre la liberté et les ressources nécessaires pour faire avancer mes recherches de pointe en robotique tactile.

Qu’est-ce que qui vous a amené à faire des sciences informatiques ?

Y.Y. Mon parcours dans l’informatique a été motivé par une fascination pour la manière dont les machines interagissent physiquement avec le monde. Si la vision par ordinateur permet aux robots de « voir », j’ai pris conscience que la véritable dextérité est impossible sans le sens du « toucher ». C’est ce qui a éveillé ma passion pour la détection tactile. J’ai été captivé par le défi consistant à traduire le contact physique et les déformations des matériaux en données exploitables par l’informatique. La perspective d’allier la conception matérielle à l’apprentissage automatique pour doter les robots d’un toucher semblable à celui de la peau humaine — et ainsi leur permettre de manipuler des objets avec dextérité — est devenue ma principale motivation.