Ce thème fait référence à nos travaux sur les aspects décisionnels en robotique. Nous décrirons ici nos recherches sur les architectures décisionnelles combinant propriétés temps-réel et capacités délibératives, et sur nos outils et méthodes aux divers niveaux de telles architectures. Nous passerons en revue en particulier (i) le niveau fonctionnel regroupant les modules temps-réel (§2.5.2), (ii) les systèmes de supervision (§2.5.3), (iii) les systèmes de planification (§2.5.4), (iv) ceux prenant en compte la coopération multi-robots (§2.5.5), et (v) nos travaux, plus ponctuels en apprentissage (§2.5.6).
Nos résultats les plus marquants sur les aspects décision et architecture décisionnelle sont de plusieurs ordres. D'une part, une telle architecture existe, a été en grande partie intégrée et validée expérimentalement. En effet l'étude et le développement d'outils originaux nous a permis d'implémenter cette architecture sur des expérimentations réelles, à bord des robots, dans le cadre de nos projets de Robotique de Service et de Robotique d'intervention. Ainsi, le système Gen oM a permis une conception et une mise en place effective, systématique et rapide de nombreux modules de la couche fonctionnelle tout en garantissant des propriétés temporelles fortes. De façon similaire, les systèmes IXTET (pour la planification et la reconnaissance de situation), PRS (pour la supervision, l'affinement) et KHEOPS (pour l'exécutif) ont permis, à différents degrés, de construire la couche décisionnelle de cette architecture.
D'autre part, et au delà des systèmes mis en 
uvre, ces outils et
systèmes s'appuient sur des résultats de recherche à caractère plus
fondamental: la formalisation de tâches et d'activités temps réel, la
compilation de systèmes de règles, la supervision de systèmes
complexes, la reconnaissance et l'apprentissage de chroniques, ou le
raisonnement temporel en planification pour ne citer que ceux là.