ZR (Zero-data Representation) et données synthétiques

1. ZR (Zero-data Representation) et données synthétiques

Zero-data / Zero-shot Representation (ZR) :



  • C’est une approche où un modèle apprend à généraliser sans exemples réels (ou très peu), en utilisant des représentations abstraites, générées à partir de règles, de simulateurs, ou de données synthétiques.
  • → On peut “enseigner” au modèle des situations qu’il n’a jamais rencontrées physiquement.

Données synthétiques :



  • Au lieu de collecter des milliers d’heures de vidéo ou de capteurs sur le terrain, on génère artificiellement des données (par simulateur physique, rendu 3D, jumeaux numériques, GANs, diffusion, etc.).
  • → Exemple : une simulation de champ agricole avec différents états du sol, météo, croissance des plantes, obstacles (rochers, animaux), pour entraîner le robot.

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2. Vers les world models

  • Un world model est une représentation interne du monde qui capture :
    1. Les dynamique physiques (comment les objets bougent, lois de la physique simplifiées).
    2. Les états cachés (ce qu’on ne voit pas directement, ex. humidité du sol).
    3. Les conséquences d’actions (si je tourne le gouvernail → le bateau pivote ; si je laboure → le sol change).
  • Les ZR + données synthétiques permettent de créer un espace latent (un “paysage” mathématique) où le modèle peut :
    • prédire ce qui va arriver (forward model)
    • planifier des séquences d’actions (model predictive control)
    • généraliser à des environnements réels jamais vus (sim2real).
  • Exemple dans l’IA moderne :
    • Dreamer V3 (DeepMind) ou world models de Ha & Schmidhuber → l’IA rêve des scénarios et apprend dans sa “tête” avant de les tester en vrai.
    • On économise énormément de données réelles (souvent rares et coûteuses).

3. Application à un robot agricole autonome

Imaginons un robot agricole (désherbage, récolte, irrigation) :

  • ZR + données synthétiques :
    • On crée un simulateur de champ (avec ROS + Gazebo, Omniverse, Isaac Sim).
    • On injecte variations réalistes (plantes saines/malades, lumière, pluie, topographies, obstacles).
    • Le robot apprend à “percevoir” et “agir” dans ce monde synthétique.
  • World model :
    • Le robot développe une représentation interne du champ → “si j’avance de 1 mètre avec ce sol boueux, je risque de patiner”.
    • Il apprend les causalités : “si j’arrose trop → stagnation d’eau → rendement réduit”.
  • Transfert au réel (sim2real) :
    • Avec du domain randomization (ex. couleurs, textures, météo variées), le modèle devient robuste.
    • Sur le terrain, le robot fait un fine-tuning avec un petit jeu de données réelles (quelques heures de roulage au champ).
    • Il exploite son world model pour planifier : contourner une pierre, éviter une ligne de jeunes plants, optimiser sa trajectoire pour économiser l’énergie.

✅ Conclusion :

La ZR et les données synthétiques permettent d’apprendre sans dépendre uniquement de données réelles. Cela donne au robot un world model, c’est-à-dire une carte interne des dynamiques du monde agricole. Ce modèle est crucial pour l’autonomie, car il lui permet de prédire, planifier et généraliser, même dans des conditions nouvelles.

ANNEXES

Ce pipeline

A[1. Génération de données synthétiques] --> B

A -->|Simulations 3D| A1[ROS / Gazebo / Omniverse / Isaac Sim]

A -->|Variations artificielles| A2[Textures, météo, sol, plantes]

A -->|Procédural| A3[GANs / Diffusion / Règles]


B[2. Zero-data Representation (ZR)] --> C

B -->|Encodage latent| B1[Vecteurs représentations]

B -->|Domain randomization| B2[Robustesse aux variations]


C[3. Entraînement du World Model] --> D

C -->|Apprentissage prédictif| C1[Prédire l'état futur]

C -->|Apprentissage causal| C2[Actions → conséquences]

C -->|Imagination interne| C3[Scénarios simulés ("rêves")]


D[4. Planification et Contrôle] --> E

D -->|Model Predictive Control| D1[Optimiser trajectoires]

D -->|Reinforcement Learning| D2[Politique d'action optimale]

D -->|Exploration sûre| D3[Tester d'abord en interne]


E[5. Transfert au réel (Sim2Real)] --> F

E -->|Fine-tuning| E1[Petit dataset réel]

E -->|Calibration capteurs| E2[Vision, lidar, GPS, IMU]

E -->|Adaptation dynamique| E3[Feedback terrain]


F[6. Autonomie du robot agricole]

F -->|Navigation| F1[Éviter obstacles, planifier trajets]

F -->|Perception| F2[Reconnaître cultures vs mauvaises herbes]

F -->|Action| F3[Arrosage, semis, récolte]

F -->|Optimisation| F4[Économie d'énergie et ressources]

👉 Ce pipeline illustre que :

  1. On part de données synthétiques (simulation, GANs, randomisation).
  2. On construit une représentation zéro-data (ZR) qui permet d’apprendre sans réel.
  3. On entraîne un world model (prédiction + causalité + imagination).
  4. Le robot planifie et contrôle ses actions avec ce modèle.
  5. On transfère dans le monde réel via fine-tuning et calibrage.
  6. Le robot devient autonome, capable d’agir dans un champ réel.

le pipeline au cas concret d’un robot de désherbage en maraîchage

⚙️ Pipeline adapté : Robot de désherbage maraîcher

flowchart TD


A[1. Données synthétiques] --> B

A -->|Simulation champs maraîchers| A1[Sol, rangs de légumes, mauvaises herbes]

A -->|Variations| A2[Météo, lumière, tailles de plants]

A -->|Procédural| A3[Textures réalistes pour salades, tomates...]


B[2. ZR - Zero-data Representation] --> C

B -->|Encodage latent| B1[Plantes vs sol vs cailloux]

B -->|Domain randomization| B2[Couleurs des feuilles, angles de caméra]


C[3. World Model] --> D

C -->|Prédiction| C1[Si je coupe cette tige, impact sur la plante ?]

C -->|Causalité| C2[Mouvement bras → changement état champ]

C -->|Imagination| C3[Tester différents chemins de désherbage]


D[4. Planification & Contrôle] --> E

D -->|Trajectoire| D1[Entre les rangs sans écraser cultures]

D -->|Action| D2[Activer lame/micro-laser uniquement sur herbes]

D -->|Sécurité| D3[Arrêt si obstacle inattendu (animal, outil oublié)]


E[5. Transfert au réel] --> F

E -->|Collecte terrain| E1[Quelques heures de roulage dans une vraie serre/champ]

E -->|Calibration| E2[Caméras RGB + multispectral, GPS/RTK, IMU]

E -->|Fine-tuning| E3[Ajuster le modèle aux vraies textures]


F[6. Autonomie du robot de désherbage]

F -->|Navigation| F1[Suivi autonome des rangs]

F -->|Perception| F2[Reconnaître mauvaises herbes vs légumes]

F -->|Action| F3[Couper/arracher au bon endroit]

F -->|Optimisation| F4[Maximiser vitesse, éviter abîmer cultures]

🌱 Exemple concret en maraîchage


  • Données synthétiques : on génère 3D des rangs de salades, avec des mauvaises herbes variées (amarante, chénopode, graminées).
  • ZR : le robot apprend à distinguer “forme + couleur + texture” d’une salade vs une mauvaise herbe.
  • World model : il sait qu’arracher une mauvaise herbe isolée améliore le rendement, mais arracher une salade est une erreur critique.
  • Planification : il choisit des trajectoires entre les rangs en optimisant vitesse/distance.
  • Sim2Real : après 2-3 heures de tests en serre, le modèle s’adapte aux vraies salades (qui ne poussent jamais comme dans le simulateur).
  • Autonomie : le robot circule, détecte et élimine les herbes indésirables, avec arrêt d’urgence si un humain ou un outil est sur sa trajectoire.




👉 La clé, c’est que les données synthétiques couvrent beaucoup plus de cas que le champ réel, donc le robot est robuste face aux variations (herbe nouvelle, angle du soleil, sol humide…).

Fonctionnalité 3

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 jeu de données synthétiques minimal



oici un jeu de données synthétiques minimal mais suffisant pour entraîner un robot de désherbage en maraîchage, pensé pour un bon transfert sim→real.

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