För att bättre styra intelligenta system kan de utrustas med fysiska sensorer för att känna till sina tillstånd. Detta kan dock vara dyrt, vilket leder till besvärliga system och ibland att få viss information via fysiska sensorer är helt enkelt omöjligt. För att åtgärda detta problem kan vi använda så kallade programvarusensorer för att härleda information om system från den som tillhandahålls av väsentliga fysiska sensorer. Programvarusensorer representerar en viktig gren av artificiell intelligens (AI), som tack vare datorutvecklingen och mängden information har blivit ett effektivt sätt att lösa samhälls-, miljö- och mänskliga frågor. Dessutom blir de system som påverkas av AI-verktyg komplexa eftersom dynamisk modellering ofta är omöjlig. Målet med Syroco-projektet är att tillhandahålla en lösning för modellering, med hjälp av observatörer (mjukvarusensorer) genom att ta robotar som intelligenta system. Han är intresserad av två viktiga tillämpningar av ImViA-laboratoriet som arbetar med komplexa system. Den första applikationen är manipulation av objekt (potentiellt deformerbara) baserat på multimodal information (modal vision, taktil). Den andra är medicinsk: endoskopi och mikrorobotik för riktad leverans av medicinska behandlingar.