1. Introduction (2 min)
Contexte : contrôle-commande → automatisation, supervision, communication avec des systèmes complexes
Objectif : montrer l’usage de Python et l’apport des LLM dans le développement, en s’appuyant sur des pratiques et outils mis en place dans mes projets
Slide : Titre + image symbolisant contrôle-commande (automate ↔ PC)
2. Python en contrôle-commande (4 min)
Points forts : simplicité, écosystème riche (PyEpics, PyQt, asyncio…), rapidité de prototypage
Exemples d’utilisation :
scripts pour piloter des équipements
acquisition et traitement de données
interfaces homme-machine (IHM)
intégration avec systèmes existants
Complément : Python comble ses propres faiblesses (performance, accès bas niveau) en s’appuyant sur d’autres langages, par ex. C++ pour la communication hardware ou bibliothèques optimisées en C
Slides :
- Schéma d’architecture (capteurs → Python → visualisation/commande)
- Exemple de code Python minimaliste (5–6 lignes lisibles)
- Encadré illustrant l’intégration Python ↔ C++ (wrapper, bindings)
3. LLM dans le développement (4 min)
Pourquoi ? Gain de productivité, génération de code, documentation, conception d’architectures
Cas d’usage concret :
génération rapide de scripts de test
assistance à la documentation utilisateur
proposition de solutions d’architecture
validation / qualification automatisée de code (tests unitaires, conformité aux standards)
Limites : nécessite validation humaine, ne remplace pas l’expertise
Slides :
- Schéma : développeur ↔ LLM ↔ code Python
- Exemple d’interaction : “propose des tests unitaires pour un module Python de communication”
- Pipeline de tests automatisés avec une brique “LLM”
4. Approche de développement (4 min)
Mise en place d’une approche structurée pour combiner Python, contrôle-commande et intelligence artificielle
Objectifs :
clarifier l’architecture des projets
faciliter l’intégration des modules Python
expérimenter l’usage des LLM dans un cadre concret
Illustration : exemple d’un mini-projet où Python pilote un équipement et où un LLM aide à valider/qualifier le code
Slides :
- Schéma d’architecture projet (couches/modules)
- Exemple concret d’intégration Python + LLM dans un workflow de développement
5. Conclusion & ouverture (1 min)
Bilan :
Python = outil clé en contrôle-commande
LLM = accélérateur et validateur
Approche structurée = amélioration de la qualité et de la productivité
Perspectives :
renforcer la fiabilité
démocratiser l’usage des LLM dans l’industriel
Slide : 3 bullet points de conclusion + image symbolique (futur de l’automatisation)
Thomas GEMOND (CNRS-LPSC)