Intelligence artificielle et robotique. L’union entre la robotique, l’automatisation et les technologies de pointe est aujourd‘hui en passe de définir de nouveaux modèles économiques et industriels, modifiant ainsi en profondeur les schémas et les flux de travaux traditionnels. Au cœur de ce nouveau système émerge une nouvelle composante unificatrice, dont l’objectif est d’implémenter et d’optimiser les processus de production : l’intelligence artificielle (IA). Intelligence artificielle et robotique.
L’union entre la robotique, l’automatisation et les technologies de pointe
Au-delà de la robotique et de l’automatisation, l’IA impacte peu à peu tous les secteurs technologiques de cette fin de décennie. Son utilisation est, par exemple, indispensable à l’industrie automobile où elle apporte au développement des véhicules autonomes ce supplément d’intelligence qu’un simple logiciel, aussi sophistiqué soit-il, ne saurait avoir.
De même, dans le domaine de la sécurité, l’IA permet d’augmenter considérablement l’efficacité des systèmes anti-intrusion ou anti-incendie en pilotant des applications qui voient, pensent, évaluent et agissent de façon autonome face à tout type de situations. Elle est également fort prisée dans le secteur de la finance, notamment pour analyser les flux financiers, étudier le comportement de ses clients ou encore offrir un service dématérialisé et en temps réel de conseil en investissements géré par des robo-advisors (robots-conseillers).
Pour mieux définir l’association entre une machine – un robot – et l’idée de collaboration, le monde de la robotique a imaginé le terme de cobot. Ainsi, un cobot est un robot collaboratif qui interagit étroitement avec l’homme. Grâce à l’IA, le cobot analyse chaque action humaine qu’il archive ensuite comme un processus appris et acquis.
Par cette opération qu’on appelle le machine learning, les robots interagissent avec leurs collègues humains pour créer des conditions de travail hautement productives, où les processus de production et de manipulation des matériaux sont optimisés par leur automatisation. Intelligence artificielle et robotique.
Intelligence artificielle et robotique: l’IA n’est pas un danger, l’homme aura toujours le 1er rôle… et le dernier mot !
À l’instar de toutes les innovations, l’IA rencontre aujourd’hui une certaine méfiance envers les éventuelles conséquences de son utilisation. Cette inquiétude populaire se traduit avant tout par la crainte que l’IA, comme les robots, prive définitivement les femmes et les hommes de travail.
Utilisée de façon éthique et responsable, toute avancée technologique doit avoir pour objectif d’améliorer la vie et d’aider l’humain.
Dans le domaine de la logistique, l’intelligence artificielle, associée à la robotique et à l’automatisation, ne représente finalement qu’un moyen innovant supplémentaire de permettre aux travailleurs de s’affranchir des tâches les plus pénibles et ingrates pour se consacrer à des missions plus valorisantes.
La relation robot – IA, vue par Mobile Industrial Robots (MIR)
Associer l’automatisation et la robotique à l’intelligence artificielle permet de créer des outils sûrs, fiables et totalement autonomes spécialement conçus pour la logistique. Appelés AMR pour Autonomous Mobile Robots, les robots mobiles et collaboratifs sont capables de soulever et transporter différents types de charges, libérant ainsi le personnel des tâches les plus pénibles et répétitives. Toutefois, un robot seul ne peut suffire à remplir ce rôle. Même doté du plus sophistiqué des logiciels, il agit toujours de façon prévisible sans jamais être en mesure de réagir et de s’adapter en temps réel aux situations qu’il rencontre.
Dans des environnements complexes et dynamiques, où évoluent dans le même espace des véhicules à guidage automatique (AGV, pour Automated Guided Vehicle) qui ne peuvent dévier de leur trajectoire et des charriots élévateurs pilotés par le personnel, la manœuvrabilité du robot peut être entravée, donc limitée. Les systèmes de sécurité des AGV comme ceux des AMR se limitant généralement à des arrêts forcés quand la machine rencontre un obstacle.
Grâce à l’introduction de l’IA dans leur programmation, les AMR améliorent considérablement leurs capacités prédictives en s’adaptant en temps réel à chaque situation. Dans le cas d’un trajet calculé sur une amplitude de huit heures, un robot peut être confronté à une multitude d’événements imprévus comme le croisement avec d’autres véhicules, la présence temporaire de matériel sur son parcours ou encore de personnes se déplaçant devant lui… En temps normal, un simple robot contournera l’obstacle, s’arrêtera ou fera marche arrière en attendant que les conditions lui soient plus favorables.
En revanche, doté d’une IA, il pourra s’adapter en temps réel à la situation qu’il rencontre en choisissant de dévier son chemin, de le recalculer ou de faire une pause avant de repartir.L’intégration de l’IA a également permis de développer un système de sécurité complet et performant qui utilise, en plus des caméras et scanners lasers installés sur chaque robot, des caméras fixes positionnées à tous les points stratégiques d’un espace de travail.
Ces caméras interagissent avec les robots AMR en jouant un rôle de « troisième œil » qui leur communique toutes les variables d’un trajet depuis une perspective fixe, leur apportant ainsi en amont l’ensemble des données utiles pour prévoir d’éventuels obstacles et décider de la meilleure manœuvre à effectuer.
Grâce à ce dispositif optimisant de fait le niveau de sécurité et la programmation de chaque parcours, un croisement avec angle mort, l’approche d’une personne ou n’importe quelle autre situation imprévue peut être aisément anticipée et surmontée.
Bien entendu, le déploiement d’un tel dispositif vidéo ne peut être réalisé sans un respect scrupuleux des règles liées à la protection des données personnelles et au droit à l’image. Le travail des caméras doit être, à ce titre, strictement conforme aux normes européennes GDPR (General Data Protection Regulation) en vigueur dans la mesure où les prises de vues collectées sont par nature inexploitables par l’œil humain. Lors de leur captation, toutes les images doivent être intégralement reformatées, redimensionnées et recolorisées avant d’être archivées dans une base de données spécifique – par exemple, celles des objets fixes ou en mouvement – où le robot ira puiser pour choisir et décider comment poursuivre son parcours.
Enregistrées selon ce type de protocole, ces données vidéos deviennent de fait totalement inutilisables pour un éventuel usage externe, comme la reconnaissance faciale, qui ne respecterait pas les règles de confidentialité.
Grâce aux données collectées, ces robots mobiles autonomes pilotés par l’IA contribueront largement à l’avenir à transformer chaque espace de travail en un environnement dynamique et sécurisé. Acquis à distance par les caméras fixes ou par un robot au sol, les relevés et les variables de chaque parcours sont partagés en temps réel entre tous les AMR de la flotte.
Grâce à ce réseau intelligent de partage et d’échange de données, chaque robot a dorénavant un accès permanent aux capteurs de tous les autres robots et aux prises de vues des caméras fixes qui lui offrent une vision plus large et détaillée de son environnement. Ce processus collaboratif, permettant à l’ensemble de la flotte de prendre les bonnes décisions quant aux itinéraires à emprunter ou aux obstacles à éviter, apparaît comme un atout précieux pour une programmation optimale des parcours.
Intelligence artificielle et robotique : l’innovation est l’avenir de l’homme
Engagés dans le processus de modernisation de l’industrie, nous suivons la même voie, nous vivons les mêmes émotions et les mêmes inquiétudes qui ont accompagné les mutations profondes du début du siècle dernier. Le doute, le scepticisme, voire le pessimisme à l’égard des premières applications de l’automatisation font, aujourd’hui comme hier, partie de ce long et chaotique chemin vers le progrès.
Pourtant, il faudra bien se faire à l’idée que certaines tâches vont inéluctablement disparaître pour que d’autres, encore difficiles à imaginer, voient le jour. Très différentes de celles du passé, l’automatisation et la technologie modernes devront être intégrées de façon progressive et ciblée pour nous offrir tous leurs avantages et créer de nouvelles richesses.
Au cœur d’espaces de travail plus sûrs et agréables, la robotique et l’automatisation prendront en charge les tâches les plus pénibles, dangereuses et moins rentables. Grâce à elles, cette combinaison gagnante, entre un environnement professionnel bonifié et une productivité accrue, contribuera assurément à la réussite de l’entreprise. Dans ce contexte, le personnel pourra alors se consacrer à des tâches plus gratifiantes ou intervenir lorsque la gestion et l’expertise humaine s’imposent. Intelligence artificielle et robotique.
N’oublions pas que le facteur humain pourra difficilement être remplacé par l’IA : l’homme occupera toujours une position centrale pour mettre en œuvre la conception et la gestion de machines toujours plus “pensantes”.
ANNEXES
Différences entre IA (Intelligence Artificielle) et algorithmes
Pour se prévaloir des nouvelles technologies, les entreprises s’acharnent à affirmer que leurs produits contiennent de l’IA (Intelligence Artificielle). Voici ce qui les distingue.
Un algorithme est un ensemble d’instructions, une recette prédéfinie, rigide et codée qui sera exécutée si elle rencontre un déclencheur. L’ IA (Intelligence Artificielle), de son côté recouvre une myriade de spécialisations et de sous-ensembles, avec la capacité de s’adapter et se développer en fonction de nouvelles données, une capacité dite “intelligence”.
“L’IA (Intelligence Artificielle) traite des données, les apprend automatiquement et génère une action. Elle fonctionne en mode automatisé sans aucune intervention humaine, les données étant créées, transformées et déplacées sans ingénieurs de données. Les actions ou décisions commerciales sont mises en œuvre sans aucun opérateur ou agent. Le système apprend en permanence à partir des données accumulées et améliore les actions commerciales et les résultats au fil du temps. Selon Dr Mir Emad Mousavi, fondateur et PDG de QuiGig, la principale différence est la suivante : un algorithme définit le processus par lequel une décision est prise, l’IA (Intelligence Artificielle) utilise des données de formation pour prendre une telle décision. Avec l’ IA (Intelligence Artificielle), vous ne dites pas à l’ordinateur ce qu’il doit faire parce que l’IA détermine l’action à mener en fonction des données qui indiquent que c’est ainsi les gens font presque toujours.
La complexité d’un algorithme
La complexité d’un algorithme dépend de la complexité de chaque étape à exécuter, et des étapes à franchir.
L’algorithme de base : si une entrée définie mène à une sortie définie, le parcours du système peut être appelé un algorithme. Ce voyage du programme entre le début et la fin émule la capacité de calcul de base derrière la prise de décision basée sur des formules.
L’algorithme complexe : si un système est capable d’arriver à une sortie définie basée sur un ensemble de règles complexes, de calculs ou d’opérations de résolution de problèmes, le parcours de ce système peut être appelé un algorithme complexe. Identique à l’algorithme de base, il émule la capacité de calcul derrière la prise de décision basée sur des formules.
L’intelligence artificielle est un ensemble d’algorithmes capables de faire face à des circonstances imprévues. Il diffère du Machine Learning (ML) dans la mesure où il peut être alimenté par des données non structurées tout en continuant à fonctionner. L’une des raisons pour lesquelles l’IA est souvent utilisée de manière interchangeable avec le Machine learning est qu’il n’est pas toujours simple de savoir si les données sous-jacentes sont structurées ou non structurées. Il ne s’agit pas tant d’apprentissage supervisé et non supervisé, mais de la manière dont il est formaté et présenté à l’algorithme d’IA.
L’algorithme d’intelligence artificielle
Le terme algorithme d’IA est généralement utilisé pour mentionner les détails d’un algorithme, le mot exact serait “Algorithme d’apprentissage automatique”. L’IA est l’aboutissement de technologies qui englobent l’apprentissage automatique (ML). ML est un ensemble d’algorithmes qui permet aux ordinateurs d’apprendre des résultats précédents et d’obtenir une mise à jour avec les informations sans intervention humaine. Il est simplement alimenté par une énorme quantité de données structurées afin d’accomplir une tâche.
Sur la base des données acquises, l’algorithme d’IA développe des hypothèses et propose de nouveaux résultats possibles en tenant compte de plusieurs facteurs qui l’aident à prendre de meilleures décisions que les humains.
Dans l’algorithme d’IA, les sorties ne sont pas définies mais désignées en fonction du mappage complexe des données utilisateur qui est ensuite multiplié par chaque sortie. Le parcours de ce programme émule la capacité humaine à prendre une décision, sur la base des données collectées. Plus un système intelligent peut améliorer sa sortie en fonction d’entrées supplémentaires, plus l’application de l’IA devient avancée.
Les avantages et inconvénients de l’IA (Intelligence Artificielle)
Pour Mousavi, l’IA (Intelligence Artificielle) peut aider à rationaliser de nombreux processus et faciliter la vie en automatisant les actions et en rendant les processus plus efficaces, voire en apprenant des choses de notre quotidien que nous ne remarquons pas nécessairement. L’IA analyse des tonnes de données et les utiliser comme base pour prendre rapidement des décisions pour toute nouvelle situation.
Un autre avantage, pour Grant Ingersoll, CTO et co-fondateur de Lucidworks, les technologies d’IA peuvent s’adapter à des données inédites et prendre des décisions sans nécessiter l’écriture d’un nouveau code.
Le principal inconvénient d’une approche d’IA (Intelligence Artificielle) est de nécessiter souvent beaucoup de données et une puissance de calcul pour démarrer. Même si l’IA rend la vie plus facile, elle peut comporter des pièges comme de perpétuer et d’amplifier les biais présents dans les données relatives aux facteurs de race, sexe et de formation. L’IA ne discernerait pas l’exactitude politique et sociale, ce qui pourrait avoir des conséquences comme d’aller à l’encontre des valeurs de l’entreprise. Autre piège, l’IA actuellement n’a pas la capacité de sortir des sentiers battus, se référant à une base de données antérieures sans réponse à une nouvelle circonstance unique. Intelligence artificielle et robotique.
Les cinq meilleurs robots humanoïdes
Un robot humanoïde, similaire à un corps humain en forme, est le plus souvent un robot de service professionnel conçu pour interagir avec les outils humains et le service client. Ces robots humanoïdes sont également utilisés pour le contrôle et la maintenance, avec l’apparence d’un humain. Les dernières modèles parlent, marchent et expriment un large éventail d’émotions comme des humains. Focus sur les 5 meilleurs robots humanoïdes au monde.
Nadine
Nadine est un robot empathique qui salue, établit un contact visuel et se souvient de toutes les conversations qu’elle a eues. Un robot qui ressemble à un humain avec une personnalité, de l’humeur et des émotions. Ce robot humanoïde à la peau éclatante et aux cheveux bruns vous reconnait si vous l’avez déjà rencontrée, elle établit un contact visuel, vous serre la main, continuer à discuter en fonction des propros tenus lors de la précédente rencontre…. Equipée de caméras en 3D, d’un microphone et d’une webcam, elle recueille les données visuelles et audio.
Geminoïde DK
Ce robot, jumeau réaliste d’Henry Scharfe de l’Université d’Aalborg, dernière modèle de la série Geminoid d’androïdes ultra-réalistes. Ce robot humanoïde résulte de la collaboration entre une firme privée japonaise et l’université d’Osaka, supervisée par Hiroshi Ishiguro, le directeur du laboratoire de robotique intelligente de l’université.
Fabriqué en 9 mois ce robot possède une apparence générale, un comportement notamment sa façon de hausser les épaules, ce qui en fait un robot réaliste, les gens le confondant souvent avec une personne. Le but principal de cette création est de faire en sorte que l’humanoïde ressemble complètement à un humain.
Junco Chihira
Junco Chihira, robot androïde très réaliste créé par Toshiba, travaille à plein temps dans un centre d’information touristique à Tokyo. Depuis 2017, il a acquis des capacités de reconnaissance vocale et peut répondre aux questions des touristes. Junko Chihira, âgée de 26 ans et mesurant 1,65 mètre, travaille non seulement dans le tourisme et les services, et se lancera également dans les soins de santé pour les personnes âgées. Hitoshi Tokuda, le spécialiste en chef du centre de recherche et développement de Toshiba, afirme pouvoir combiner l’humanoïde avec n’importe quel type de système de traitement du langage.
Jia Jia
Jia Jia, premier robot humanoïde chinois admiré pour son apparence très réaliste et trés séduisante, est la création de l’équipe de recherche de l’Université des sciences et technologies en Chine. D’une beauté étonnante, il peut tenir une conversation normale avec une personne, grâce à des algorithmes de génération de parole et à des technologies de reconnaissance faciale. Bien que ses schémas de discours ne soient toujours pas fluides, Jia Jia se rattrape en ressemblant remarquablement à un humain. La technologie cloud contrôle toute son action, avec expressions très réalistes, des «yeux», des gestes, des émotions, des comportements qui impressionnent.
Sophia
Sophia est considérée comme le robot humanoïde le plus avancé. A ses débuts en 2016, elle était unique en son genre et son interaction avec les gens était la plus confondante. Première citoyenne robotique au monde, première ambassadrice de l’innovation robotique pour le programme de développement des Nations Unies. Le but de la création de Sophia était de fabriquer un robot capable d’acquérir des compétences sociales. Grâce à l’intégration de de réseaux de neurones et à une intelligence artificielle, elle reconnaît les visages humains et comprend leurs gestes et leurs émotions. Elle sait interagir avec différentes personnes et répondre de manière appropriée.
Le comportement des robots
Intelligence artificielle et robotique. Un comportement de robot peut être défini comme toute action que le robot peut effectuer. Il peut être utile de réfléchir aux comportements des robots en termes de type (objectif) et de niveau (complexité).
Les comportements des robots se classent en général selon le niveau de complexité :
– les comportements de base : ils exécutent une seule action, comme démarrer un moteurs, lire un capteur…
– les comportements simples : ils exécutent une tâche simple, comme avancer pendant 5 secondes, tourner à droite… etc. Le comportement simple correspond à une séquence de comportements de base.
– les comportements complexes : ils exécutent une tâche complexe comme suivre une ligne, contourner un obstacle, etc. Un comportement complexe correspond à une séquence de comportements simples.
Réfléchir à différents niveaux de comportements de robots amène à reconnaître que les comportements peuvent être combinés ou décomposés en d’autres comportements :
– la composition : les comportements de niveau inférieur peuvent être combinés en une séquence qui produit un comportement plus complexe.
– la décomposition : un comportement de niveau supérieur peut être décomposé en une séquence de comportements plus simples.
Comprendre la composition et la décomposition aide à planifier la structure du programme du robot et à comprendre comment programmer les comportements de niveau supérieur.
Les 5 industries utilisant la robotique
Intelligence artificielle et robotique.La robotique continue d’émerger en tant que marché important et influent. Les 5 industries suivantes utilisent cette nouvelle technologie pour accroître l’efficacité et la commodité des salariés et des consommateurs.
1 – Le secteur des soins et de la santé
Les progrès de la robotique ont modifié de nombreuses pratiques de soins et de santé comme celles de la chirurgie, la réadaptation, la thérapie, la compagnie des patients et les activités quotidiennes. Les instruments robotiques utilisés dans les soins de santé ne sont pas conçus pour remplacer les tâches des professionnels de la santé, mais plutôt pour faciliter leur travail.
Le système chirurgical ainsi peut utiliser les mouvements de la main du chirurgien pour contrôler de minuscules instruments précis à l’intérieur du corps du patient. Cela permet des procédures peu invasives dans les chirurgies cardiaques, colorectales, gynécologiques, tête et cou, thoraciques et urologiques.
Pour le patient qui fait un accident vasculaires cérébral ou qui atteint d’une lésion de la moelle épinière, qui est paralysé… des dispositifs robotiques comme les exosquelettes peuvent l’assister et de le guider pendant la rééducation. Des appareils de levage robotisés aident les infirmières à soulever un patient âgé ou immobile. Le robot compagnon et thérapeutique comme Paro réconforte le patients souffrant de problèmes de santé mentale grâce à un système de capteurs, de microphones et de caméras.
2 – L’agriculture
Pour augmenter la productivité tout en réduisant les coûts globaux, l’agriculture a adopté différentes formes de technologie robotique. Les agriculteurs utilisent des tracteurs et des moissonneuses autoguidées par GPS. Des systèmes autonomes automatisent des opérations comme l’élagage, l’éclaircissage, la tonte, la pulvérisation et le désherbage. La technologie des capteurs sert à gérer les maladies qui affectent les cultures.
3 – La préparation des aliments
L’une des avancées les plus extravagantes de la technologie robotique s’est réalisée dans la cuisine. Des robots automatisés et intelligents, comme ceux inventés par Moley Robotics, préparent et cuisinent des centaines de repas dans une cuisine à domicile. Ce chef robotique est contrôlé via un smartphone, et une fois que le contrôleur aura choisi une recette et disposé des contenants préemballés d’ingrédients coupés et préparés, le robot peut cuisiner le repas prédéterminé rapidement et efficacement. Intelligence artificielle et robotique.
4 – La fabrication
La robotique est utilisée dans de nombreux aspects de la fabrication pour aider à augmenter la productivité et l’efficacité tout en réduisant les coûts de production. Semblable à l’industrie des soins de santé, de nombreux robots de fabrication collaborent avec des travailleurs pour effectuer des tâches répétitives, monotones ou complexes sous la direction et le contrôle du travailleur. Avec ces machines, la précision est plus importante que la vitesse, tout comme la possibilité d’être reprogrammée pour des tâches spécifiques de différentes tailles et complexités. La technologie de fabrication robotique devient également plus sûre à utiliser. Caméras, capteurs et capacités d’arrêt automatique permettent au robot de détecter et de rester à l’écart des humains sur le lieu de travail.
5 – La sécurité militaire
Dans les secteurs de la sécurité militaire et publique, la technologie robotique est appliquée dans de nombreux domaines. Les drones sans pilote sont utilisés pour des opérations de surveillance et de soutien sur un champ de bataille. Le drones militaire survole des zones de guerre et de conflit, dans des prises d’otages et lors de catastrophes naturelles et causées par l’homme sont capables d’évaluer les niveaux de danger et de fournir aux soldats et aux premiers intervenants des informations en temps réel. Les drones révolutionnent la réponse aux catastrophes car ils peuvent accéder aux zones dangereuses avec plus de rapidité et de précision sans mettre les intervenants humains en danger.
À mesure que les technologies robotiques deviennent plus abordables, elles deviennent disponibles sous diverses formes pour les consommateurs, avec la capacité d’avoir un impact sur nos vies d’innombrables façons. Intelligence artificielle et robotique