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publié le 23 juin 2025 par Olivier TOURVIEILLE [1]

TP Intelligence Artificielle Régression Linéaire Multiple Robot COMAX [2]
TP Intelligence Artificielle Régression Linéaire Multiple Robot COMAX [3]
TP Intelligence Artificielle Régression Linéaire Multiple Robot COMAX [4]
TP Intelligence Artificielle Régression Linéaire Multiple Robot COMAX [5]

Contenu principal

Description

Cadre de cette activité

Objectifs : Mettre en oeuvre l’algorithme RLM (régression linéaire multiple) dans un contexte d’expérimentation et d’identification de frottements secs, fluides, et de masse à vide (ou inertie) du système appliqué au système COMAX mais utilisable sur tous les systèmes

Matière : Sciences de l’Ingénieur

Niveau : CPGE SPE : MP-PC-PT-PSI

Activité : TD/TP/cours réalisé en classe généralement en 1h. Pas besoin de cours, ce sujet est conçu pour introduire les notions au programme tout en programmant.

Séquence : Chapitre « Intelligence artificielle » - Méthode RLM

Matériel : Ordinateur avec logiciel de programmation en langage Python (ex : Pyzo+Anaconda). Modules numpy, matplotlib et scikit-learn impératifs

Compétence du programme de S.I. :

o C1.4.3 - Interpréter et vérifier la cohérence des résultats obtenus expérimentalement, analytiquement ou numériquement. S4

o C2.3.1 - Vérifier la cohérence du modèle choisi en confrontant les résultats analytiques et/ou numériques aux résultats expérimentaux. S2

o C3.1.3 - Choisir une démarche de résolution d'un problème d'ingénierie numérique ou d'intelligence artificiel. S3

o C3.3.3 - Résoudre un problème en utilisant une solution d'intelligence artificielle. S3

o C4.3.3 - Effectuer des traitements à partir de données. S3

Ressources mises à disposition :

o Sujet + Corrigé avec courbes

o Dossier élèves

o Code corrigé

o Les différentes mesures réalisées sur mon COMAX

Remarques

- Ce sujet a déjà été réalisé par beaucoup d’élèves, il est simple à mettre en oeuvre. Je donne toutes les mesures, un code Python est déjà complété des données d’expérimentation.

- Ce sujet court et parlant, est adaptable à beaucoup de système de SI pour identifier les frottements secs et visqueux et pour déterminer la masse à vide du système (en ajoutant des masses embarquées connues et en trouvant par interpolation, la masse à vide)

- Dans le code corrigé, j’explique qu’un import est nécessaire pour l’affichage 3D sur certains ordinateurs qui ont l’erreur « Unknown projection 3D »

- De même, pour certains élèves, dans la fonction Affiche_3D, il faut mettre les listes X, Y et Z entre crochets...

 

Savoirs, compétences et CI
Compétences visées: 
  • Référentiels par compétences [6]
    • CPGE [7]
      • CPGE Physique Chimie Sciences de l'Ingénieur PCSI - PSI/PSI* - Cycle complet (2021) [8]
        • C1 - A – Analyser [9]
          • C1.4 - A4 – Analyser les performances et les écarts [10]
            • C1.4.3 - Interpréter et vérifier la cohérence des résultats obtenus expérimentalement, analytiquement ou numériquement. S4 [11]
        • C2 - B – Modéliser [12]
          • C2.3 - B3 – Valider un modèle [13]
            • C2.3.1 - Vérifier la cohérence du modèle choisi en confrontant les résultats analytiques et/ou numériques aux résultats expérimentaux. S2 [14]
        • C3 - C – Résoudre [15]
          • C3.1 - C1 – Proposer une démarche de résolution [16]
            • C3.1.3 - Choisir une démarche de résolution d'un problème d'ingénierie numérique ou d'intelligence artificiel. S3 [17]
          • C3.3 - C3 – Mettre en œuvre une démarche de résolution numérique [18]
            • C3.3.3 - Résoudre un problème en utilisant une solution d'intelligence artificielle. S3 [19]
        • C4 - D – Expérimenter [20]
          • C4.3 - D3 – Mettre en œuvre un protocole expérimental [21]
            • C4.3.3 - Effectuer des traitements à partir de données. S3 [22]
      • CPGE Physique Technologie PTSI / PT/PT* - Cycle complet (2021) [23]
        • C1 - A – Analyser [24]
          • C1.4 - A4 – Analyser les performances et les écarts [25]
            • C1.4.3 - Interpréter et vérifier la cohérence des résultats obtenus expérimentalement, analytiquement ou numériquement. S4 [26]
        • C2 - B – Modéliser [27]
          • C2.3 - B3 – Valider un modèle [28]
            • C2.3.1 - Vérifier la cohérence du modèle choisi en confrontant les résultats analytiques et/ou numériques aux résultats expérimentaux. S2 [29]
        • C3 - C – Résoudre [30]
          • C3.1 - C1 – Proposer une démarche de résolution [31]
            • C3.1.3 - Choisir une démarche de résolution d'un problème d'ingénierie numérique ou d'intelligence artificiel. S3 [32]
          • C3.3 - C3 – Mettre en œuvre une démarche de résolution numérique [33]
            • C3.3.3 - Résoudre un problème en utilisant une solution d'intelligence artificielle. S3 [34]
        • C4 - D – Expérimenter [35]
          • C4.3 - D3 – Mettre en œuvre un protocole expérimental [36]
            • C4.3.3 - Effectuer des traitements à partir de données. S3 [37]
Fichiers et liens
Icône PDF Sujet TP Intelligence Artificielle Régression Linéaire Multiple Robot COMAX [38]
Icône PDF Corrigé TP Intelligence Artificielle Régression Linéaire Multiple Robot COMAX [39]
Icône paquet Ensemble des fichiers TP Intelligence Artificielle Régression Linéaire Multiple Robot COMAX [40]

URL source (modified on 23/06/2025 - 18:26):https://sti.eduscol.education.fr/ressources_pedagogiques/tdtp-intelligence-artificielle-regression-lineaire-multiple

Liens
[1] https://sti.eduscol.education.fr/utilisateurs/olivier-tourvieille?node=18194 [2] https://sti.eduscol.education.fr/system/files/images/ressources/pedagogiques/18194/18194-robot-comax.jpg [3] https://sti.eduscol.education.fr/system/files/images/ressources/pedagogiques/18194/18194-robot-comax2.jpg [4] https://sti.eduscol.education.fr/system/files/images/ressources/pedagogiques/18194/18194-robot-comax3.jpg [5] https://sti.eduscol.education.fr/system/files/images/ressources/pedagogiques/18194/18194-robot-comax4.jpg [6] https://sti.eduscol.education.fr/referentiel-competences/referentiels-par-competences [7] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences/cpge [8] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge/cpge-physique-chimie-sciences-de-lingenieur-pcsi-psipsi-cycle [9] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-chimie-sciences-de-lingenieur-pcsi-psipsi-cycle/c1 [10] 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https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-technologie-ptsi-ptpt-cycle-complet-2021-c3-resoudre [32] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-technologie-ptsi-ptpt-cycle-complet-2021-c3-2 [33] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-technologie-ptsi-ptpt-cycle-complet-2021-c3-19 [34] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-technologie-ptsi-ptpt-cycle-complet-2021-c3-22 [35] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-technologie-ptsi-ptpt-cycle-complet-2021/c4 [36] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-technologie-ptsi-ptpt-cycle-complet-2021-c4/c43-d3 [37] https://sti.eduscol.education.fr/referentiels-par-competences-cpge-cpge-physique-technologie-ptsi-ptpt-cycle-complet-2021-c4/c433 [38] https://sti.eduscol.education.fr/sites/eduscol.education.fr.sti/files/ressources/pedagogiques/18194/18194-ia-rlm-comax-sujet.pdf [39] https://sti.eduscol.education.fr/sites/eduscol.education.fr.sti/files/ressources/pedagogiques/18194/18194-ia-rlm-comax-correction.pdf [40] https://sti.eduscol.education.fr/sites/eduscol.education.fr.sti/files/ressources/pedagogiques/18194/18194-regression-lineaire-multiple.zip