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Résumé :
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Pour être totalement autonomes, les robots doivent être résilients pour pouvoir se remettre des dommages et fonctionner pendant une longue période sans assistance humaine. La robotique évolutionnaire aspire à atteindre cet objectif en se reposant sur les algorithmes évolutionnaires afin d’évoluer conjointement les corps et les contrôleurs des robots. Dans cette thèse, nous décrivons deux contributions pour la conception automatique des créatures robotiques virtuelles. Dans un premier temps, nous nous intéressons à l’aspect réalisme des simulations. Pour cela, nous proposons une approche qui permet de générer automatiquement des robots modulaires réalistes en s’appuyant sur un simulateur crédible de robotique. Nous démontrons la capacité de notre modèle à générer une variété de robots capables de se comporter de manière réaliste. En fait, le comportement global d’un robot se fait par la synergie produite par la coopération des modules le composant. Ainsi, il peut réaliser des locomotions intéressantes tout en parcourant une longue distance. Dans une deuxième étape, nous avons proposé une nouvelle approche pour permettre aux robots d’acquérir des capacités de résilience. Nous montrons que lorsque les robots sont délibérément confrontés à des pannes durant le temps d’apprentissage, le processus d’évolution permet d’optimiser et de générer des robots adaptables dont le comportement est moins affecté par les dommages
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