CADO — Contrôle et Analyse basées DOnnées est un projet de comité technique porté au sein de la SAGIP, Société d’Automatique, de Génie Industriel et de Productique, pour fédérer la communauté française travaillant sur la commande, l’analyse et la certification à partir des données.
À l’interface entre automatique, apprentissage statistique et ingénierie des systèmes, CADO vise à promouvoir des approches rigoureuses, interprétables et fiables pour la synthèse de lois de commande, l’analyse des propriétés dynamiques et la certification des méthodes modernes d’apprentissage.
Le champ couvre aussi bien les approches sans modèle, l’apprentissage par renforcement, la certification, l’analyse de stabilité à partir de données que les approches hybrides données–modèles.
Le CT vise à faire dialoguer les expertises en théorie du contrôle, optimisation, apprentissage et ingénierie des systèmes pour produire des méthodes crédibles et exploitables.
Un jalon immédiat est la session spéciale CADO programmée dans le cadre du congrès SAGIP 2026, afin de donner une première visibilité institutionnelle au comité et à ses thématiques.
Le CT CADO a pour vocation de fédérer une communauté travaillant sur les méthodes de commande et d’analyse basées données, tout en portant des exigences fortes en matière de garanties, de sûreté, de robustesse et d’interprétabilité.
Le comité s’intéresse à la synthèse de lois de commande directement à partir d’observations, à l’analyse de propriétés structurantes comme la stabilité ou la robustesse à partir des données, ainsi qu’à la certification des méthodes d’apprentissage modernes au sens de l’automatique.
CADO veut stimuler les échanges entre chercheurs et praticiens, promouvoir des contributions théoriques rigoureuses et soutenir le développement d’outils garantissant la fiabilité, l’interprétabilité et la sûreté des systèmes pilotés ou analysés via les données.
La note CT-CADO documente la montée rapide des publications autour de la commande orientée données, au niveau international comme dans la communauté française.
Les méthodes basées données se sont fortement développées grâce aux avancées récentes en apprentissage par renforcement, en programmation dynamique adaptative, en approches issues du lemme de Willems et en contrôle prédictif orienté données. Elles deviennent particulièrement pertinentes lorsque la modélisation explicite est coûteuse, incertaine, ou insuffisante face à la complexité des systèmes.
CADO s’inscrit dans ce contexte pour donner un cadre visible et durable à une communauté française déjà active, mais encore dispersée, autour de problèmes où apprentissage, commande et garanties formelles doivent être pensés ensemble.
Trois grands axes se sont dégagés du workshop fondateur et structurent aujourd’hui la ligne scientifique proposée pour le CT.
Développer des méthodes d’apprentissage qui tiennent explicitement compte de l’incertitude, de la sûreté, de la robustesse et des garanties probabilistes ou robustes attendues sur les systèmes commandés.
Concevoir des lois de commande directement à partir des données, en déplaçant le problème classique d’identification du modèle vers le contrôleur lui-même ou vers une représentation data-based adaptée à la synthèse.
Traiter des systèmes évolutifs, non linéaires ou temps-variants via des approches adaptatives, l’apprentissage en ligne, les formulations hybrides et les outils de Lyapunov et d’optimisation dynamique.
Le comité met en avant plusieurs enjeux transversaux qui donnent à CADO sa spécificité scientifique et sa pertinence stratégique.
Apporter aux méthodes d’IA des garanties de sécurité, de stabilité et de fiabilité grâce à l’expertise automaticienne.
Intégrer des approches probabilistes et stochastiques adaptées à des informations imparfaites, incomplètes ou bruitées.
Proposer des alternatives crédibles à l’identification lourde, en intégrant les données directement dans la synthèse, l’analyse et l’observation.
Coupler approches sans modèle, données–modèles, physique informée, formulations bayésiennes et représentations hybrides.
CADO se positionne comme un espace de convergence et de complémentarité avec plusieurs CT existants, sans se confondre avec eux.
Les organisateurs sont présentés dans l’ordre de la note de création. Une page dédiée regroupe leurs profils, thématiques et liens personnels.
Contrôle, théorie des systèmes, réduction de modèles et stratégies orientées données, avec un intérêt particulier pour les systèmes énergétiques.
Optimisation convexe pour le contrôle et les approches données–modèles, avec une attention forte aux garanties, à la robustesse et à la résilience.
Safe reinforcement learning, apprentissage fiable des systèmes dynamiques, pronostic et monitoring fondés sur les données.
Actualités et jalons structurants autour de la dynamique CADO, de la phase de préfiguration aux premiers rendez-vous visibles dans l’écosystème SAGIP.
Cette session spéciale prolonge l’action MACS 2025 sur les méthodes basées données en automatique. Elle est annoncée dans le cadre du 4e congrès de la SAGIP à Bordeaux, du 10 au 12 juin 2026.
Le workshop « Automatique et données » a servi de point de ralliement à la communauté et a ouvert la discussion sur la création d’un CT dédié.
Organisé à l’ENSEEIHT à Toulouse, cet atelier a réuni une communauté nationale autour de la commande orientée données. Le programme a couvert la commande sans modèle, l’apprentissage sécurisé, l’analyse de stabilité à partir des données, les approches adaptatives et le contrôle stochastique, avant de se conclure par une table ronde sur la structuration nationale du domaine.
La note CT-CADO indique que l’événement a rassemblé 40 personnes en présentiel et 15 personnes connectées en webinaire, confirmant l’intérêt collectif pour une animation scientifique pérenne.
Le CT CADO est conçu comme une structure d’animation et de fédération pour une thématique en expansion rapide. La note de cadrage présente en détail son origine, ses objectifs, ses axes et son insertion dans l’écosystème SAGIP.
