{"id":58886,"date":"2022-11-08T10:31:57","date_gmt":"2022-11-08T09:31:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/?p=58886"},"modified":"2026-03-19T09:13:30","modified_gmt":"2026-03-19T08:13:30","slug":"quand-lintelligence-artificielle-renforce-lautonomie-des-robots-industriels","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/fr\/articles-techniques\/quand-lintelligence-artificielle-renforce-lautonomie-des-robots-industriels\/","title":{"rendered":"Doter les robots d\u2019une plus grande intelligence pour \u00e9largir le spectre de leurs comp\u00e9tences"},"content":{"rendered":"\n

Les applications d’intelligence artificielle (IA) am\u00e9liorent la capacit\u00e9 des robots industriels \u00e0 r\u00e9agir rapidement et pr\u00e9cis\u00e9ment en fonction des donn\u00e9es des capteurs et des images. L’int\u00e9gration directe de l’IA dans le contr\u00f4leur du robot permet non seulement d’acc\u00e9l\u00e9rer la reconnaissance des objets, mais aussi d’augmenter la qualit\u00e9, la fiabilit\u00e9 et la vitesse du robot, et d’\u00e9largir ses possibilit\u00e9s de collaboration avec les humains.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Les robots sont toujours charg\u00e9s d\u2019effectuer des t\u00e2ches jug\u00e9es trop dangereuses, trop compliqu\u00e9es, trop difficiles, trop salissantes ou trop monotones pour les humains. Dans l’industrie, l’automatisation de ces types d\u2019activit\u00e9s au moyen de robots est maintenant devenue courante. L\u2019objectif a toujours \u00e9t\u00e9 de faire en sorte que les machines, tr\u00e8s flexibles m\u00e9caniquement parlant, puissent r\u00e9agir de mani\u00e8re flexible \u00e0 des situations changeantes en dehors d’une programmation dite \u00ab rigide \u00bb. Ainsi, les mouvements et les op\u00e9rations de pr\u00e9hension librement programmables ne sont pas pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s de mani\u00e8re rigide la plupart du temps, mais r\u00e9agissent n\u00e9anmoins \u00e0 l’entr\u00e9e de capteurs.<\/p>\n\n\n\n

Doter les robots d\u2019une plus grande flexibilit\u00e9<\/h2>\n\n\n\n

Toutefois, il s’agit toujours d’une programmation fixe, algorithmique et g\u00e9n\u00e9ralement optimis\u00e9e pour travailler \u00e0 grande vitesse. Dans la plupart des applications, c\u2019est le contr\u00f4leur de robot fourni avec la machine qui ex\u00e9cute les programmes. Dans les cas o\u00f9 la limite de temps est particuli\u00e8rement critique, comme pour le d\u00e9moulage de nouvelles pi\u00e8ces en plastique dans les machines de moulage par injection, la profondeur d’int\u00e9gration est plus grande. Dans ce cas, ce sont la commande de la machine et les m\u00e9canismes d’entra\u00eenement des diff\u00e9rents axes qui prennent directement en charge le contr\u00f4le de la cin\u00e9matique du robot.<\/p>\n\n\n\n

La plupart du temps, les robots ne peuvent pas \u2013 et ne doivent pas \u2013 remplacer les humains, mais plut\u00f4t les assister dans leurs t\u00e2ches. Les humains et les machines devraient travailler en \u00e9troite collaboration dans leur environnement de travail, dans le cadre d’un processus commun. La perspective de robots assistant les personnes dans les h\u00f4pitaux et les \u00e9tablissements de soins, mais \u00e9galement \u00e0 leur domicile ou dans leurs d\u00e9placements quotidiens, pourrait \u00eatre pouss\u00e9e encore plus loin.<\/p>\n\n\n\n

Les robots collaboratifs (aussi appel\u00e9s \u00ab cobots \u00bb) constituent un premier pas dans cette direction. Ils ont toutefois besoin d\u2019\u00eatre dot\u00e9s d\u2019une technologie complexe avec des capteurs suppl\u00e9mentaires \u2013 que l\u2019on retrouve par exemple sous la forme d’une peau sensible au toucher – ainsi que d’autres adaptations pour permettre cette collaboration, sans pour autant compromettre la s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

En outre, le caract\u00e8re impr\u00e9visible des actions humaines n\u2019encourage pas les robots \u00e0 sortir de leur \u00ab zone de confort \u00bb, ce qui explique pourquoi ces derniers n’ont pu travailler en collaboration avec les humains qu’\u00e0 une vitesse fortement r\u00e9duite jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent. \u00c0 cause de cet environnement impr\u00e9visible et changeant, qu’aucun d\u00e9veloppeur de logiciels ne pourrait pr\u00e9voir ou prendre en compte, force est de constater que l\u2019utilisation des robots en dehors d’un environnement industriel est un \u00e9chec.<\/p>\n\n\n\n

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\"Dans<\/a>
Dans la plupart des cas, les robots ne peuvent pas \u2013 et ne doivent pas \u2013 remplacer les humains, mais plut\u00f4t les assister dans leurs t\u00e2ches. L\u2019intelligence artificielle permet \u00e9galement de s\u2019adapter aux humains et \u00e0 leurs actions souvent impr\u00e9visibles.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Des robots aux perceptions sensorielles accrues<\/h3>\n\n\n\n

Donner la capacit\u00e9 \u00e0 un robot d\u2019introduire son bras articul\u00e9 \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur d\u2019une bo\u00eete pour retirer des pi\u00e8ces livr\u00e9es en vrac, ou de travailler main dans la main et en toute s\u00e9curit\u00e9 avec les humains sont consid\u00e9r\u00e9s comme des d\u00e9fis classiques en mati\u00e8re de robotique. Dans les deux cas, la solution r\u00e9side dans une combinaison de syst\u00e8mes de traitement d’images et d’une technologie de capteurs hautement d\u00e9velopp\u00e9e. Il s’agit notamment de scanners laser \u00e0 360\u00b0, de cam\u00e9ras temps de vol (ToF) ou de cam\u00e9ras de d\u00e9tection de profondeur st\u00e9r\u00e9o 3D.<\/p>\n\n\n\n

Ces technologies permettent non seulement aux robots d\u2019identifier les objets \u00e0 saisir, mais elles les rendent \u00e9galement capables de percevoir leur environnement en trois dimensions. En outre, elles leur offrent la possibilit\u00e9 de contr\u00f4ler visuellement la qualit\u00e9 des pi\u00e8ces saisies au cours du processus, ce qui permet au robot de retirer les \u00e9l\u00e9ments d\u00e9fectueux et donc de r\u00e9duire globalement les co\u00fbts.<\/p>\n\n\n\n

Des robots ind\u00e9pendants gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle<\/h3>\n\n\n\n

Bien que de telles t\u00e2ches puissent \u00eatre effectu\u00e9es de mani\u00e8re purement algorithmique, il en faut plus pour transformer les robots en coll\u00e8gues \u00e0 la fois coop\u00e9ratifs, efficaces et capables de s’adapter \u00e0 de nouvelles situations. Par ailleurs, les applications d’intelligence artificielle telles que le deep learning sont tr\u00e8s bien adapt\u00e9es \u00e0 la reconnaissance des formes dans les donn\u00e9es d’image. Leurs \u00e9valuations en temps r\u00e9el permettent d’am\u00e9liorer consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision de la d\u00e9tection des objets et de la protection des personnes au cours d\u2019op\u00e9rations collaboratives. D\u2019autre part, ces applications peuvent \u00e9galement servir \u00e0 effectuer l\u2019assurance de la qualit\u00e9 en parall\u00e8le. En outre, les m\u00e9thodes de machine learning peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour donner au robot une avance statistique gr\u00e2ce au positionnement pr\u00e9dictif.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, visualisons l\u2019atelier de montage que l\u2019on peut retrouver chez un revendeur de pneus. De chaque c\u00f4t\u00e9 de la plateforme \u00e9l\u00e9vatrice, un robot articul\u00e9 fixe, dot\u00e9 de six axes, se charge de d\u00e9monter les roues. \u00c0 l’aide d’un syst\u00e8me de vision 3D, il d\u00e9termine o\u00f9 se trouve la roue dans la salle, et, le cas \u00e9ch\u00e9ant, quel enjoliveur doit \u00eatre enlev\u00e9, combien de vis doivent \u00eatre desserr\u00e9es, et \u00e0 quels endroits pr\u00e9cis\u00e9ment. Si l’une d’elles est manquante ou visiblement endommag\u00e9e, il passe imm\u00e9diatement commande aupr\u00e8s d\u2019un magasin de pi\u00e8ces d\u00e9tach\u00e9es. Avant que le robot ne pose une roue, il peut d\u00e9terminer et enregistrer la profondeur de la bande de roulement afin que celle-ci soit visible lors du stockage ou sur la facture du client.<\/p>\n\n\n\n

Les roues en attente d\u2019\u00eatre mont\u00e9es sont apport\u00e9es par un robot mobile autonome (AMR). Puisque les trois machines observent constamment leur environnement – l’AMR utilise \u00e9galement ces informations pour se d\u00e9placer – les collisions peuvent \u00eatre \u00e9vit\u00e9es. D’autre part, les robots d’assemblage peuvent se mettre en position \u00e0 l’approche de l’AMR afin de ne pas perdre de temps, et sont en mesure de reconna\u00eetre la position exacte des trous de vis avant de retirer les roues. Avant le montage, les robots font tourner chaque roue pour d\u00e9tecter et rapporter toute asym\u00e9trie, et une fois l’assemblage termin\u00e9, les roues retir\u00e9es sont charg\u00e9es sur l’AMR.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019utilisation de ces robots dans un contexte similaire pourrait r\u00e9duire consid\u00e9rablement la charge de travail des humains : ils n\u2019auraient, par exemple, plus besoin d\u2019effectuer des t\u00e2ches physiques harassantes et monotones, telles que le montage ou le vissage des roues, et seraient plus \u00e0 m\u00eame de se concentrer sur d\u2019autres activit\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

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\"Dans<\/a>
Dans l\u2019industrie, les robots sont charg\u00e9s d\u2019effectuer des t\u00e2ches trop dangereuses, trop compliqu\u00e9es, trop difficiles, trop salissantes ou trop monotones pour les humains.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Comment doter un robot de l\u2019intelligence artificielle ?<\/h3>\n\n\n\n

De nombreuses applications d\u2019IA sont disponibles dans le cloud sous forme de logiciels as-a-Service (SaaS). Cependant, de nombreux utilisateurs s’inqui\u00e8tent de la fiabilit\u00e9 des connexions de donn\u00e9es, compte tenu de leurs quantit\u00e9s consid\u00e9rables. Puisque cette foule de donn\u00e9es peut constituer un facteur de co\u00fbt majeur, il devient \u00e9vident et n\u00e9cessaire de d\u00e9placer les calculs d’inf\u00e9rence \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie du syst\u00e8me en employant le \u00ab edge computing \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Si, par le pass\u00e9, les applications d\u2019IA devaient \u00eatre externalis\u00e9es sur des syst\u00e8mes \u00e0 la fois tr\u00e8s performants mais aussi tr\u00e8s co\u00fbteux, la disponibilit\u00e9 de coprocesseurs sp\u00e9cialis\u00e9s dans l’IA et leur int\u00e9gration dans des ordinateurs monocarte (SBC) ou dans des ordinateurs de commande permettent aujourd\u2019hui d\u2019effectuer des op\u00e9rations d’IA \u00e0 forte intensit\u00e9 de calcul directement lorsque cela est n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, il existe d\u00e9j\u00e0 des robots dot\u00e9s de processeurs graphiques puissants qui conviennent \u00e9galement au traitement de certaines t\u00e2ches d’IA. Par ailleurs, de plus en plus de fournisseurs introduisent sur le march\u00e9 des cartes de d\u00e9veloppement et des SBC dot\u00e9s de puces acc\u00e9l\u00e9ratrices d’IA int\u00e9gr\u00e9es (aussi appel\u00e9es TPU ou Tensor Processing Units). Connect\u00e9es au contr\u00f4leur du robot \u2013 \u00e0 savoir que certains mod\u00e8les disposent d\u00e9j\u00e0 des connexions appropri\u00e9es – ou int\u00e9gr\u00e9es aux syst\u00e8mes de traitement d’images, ces cartes offrent la possibilit\u00e9 d’ex\u00e9cuter des applications de machine learning et de deep learning directement sur le robot.<\/p>\n\n\n\n

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\"Les<\/a>
Les cartes m\u00e8res de d\u00e9veloppement et les SBC dot\u00e9s de puces acc\u00e9l\u00e9ratrices d’IA int\u00e9gr\u00e9es offrent la possibilit\u00e9 d’ex\u00e9cuter des applications de machine learning et de deep learning directement sur le robot.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Enseigner des m\u00e9thodes d\u2019apprentissage aux robots<\/h3>\n\n\n\n

L\u2019IA ne garantit pas aux robots de b\u00e9n\u00e9ficier des m\u00eames capacit\u00e9s cognitives que les humains. Elle leur permet d\u2019adapter leur comportement en fonction des conditions changeantes de leur environnement dans un monde mal structur\u00e9 en s\u2019appuyant sur des valeurs statistiques empiriques bas\u00e9es sur les informations recueillies. Le sc\u00e9nario d\u00e9crit ci-dessus ne serait pas r\u00e9alisable au moyen de la programmation classique, ou seulement au prix d’un \u00e9norme effort de programmation, surtout si cela inclut \u00e9galement la collaboration avec les humains.<\/p>\n\n\n\n

Cependant, les robots cognitifs – c’est-\u00e0-dire ceux \u00e9quip\u00e9s de l’IA – doivent d’abord apprendre ce comportement en identifiant les sch\u00e9mas r\u00e9currents, les r\u00e9gularit\u00e9s ou les anomalies situ\u00e9es sur la base de r\u00e9seaux neuronaux. Il est pr\u00e9f\u00e9rable qu’ils le fassent non seulement dans l’usine, o\u00f9 des tentatives rat\u00e9es auraient un impact n\u00e9gatif sur l’efficacit\u00e9, mais \u00e9galement en amont. \u00c0 cette fin, l’int\u00e9grateur de syst\u00e8me peut faire ex\u00e9cuter par le jumeau num\u00e9rique de l’usine des cycles d’entra\u00eenement dans le mod\u00e8le informatique en peu de temps et sans risque. Toutefois, il est \u00e9galement possible d’utiliser des mod\u00e8les d’inf\u00e9rence pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s dans cette optique, qui font de plus en plus partie de l’\u00e9quipement courant du mat\u00e9riel et des logiciels d’intelligence artificielle (IA). En outre, il est recommand\u00e9 de limiter les degr\u00e9s de libert\u00e9 en tenant compte de ce qui est n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n

Des connaissances approfondies sont indispensables \u00e0 cet effet. Cela signifie \u00e9galement que l’IA ne rend en aucun cas les d\u00e9veloppeurs de logiciels et les programmeurs superflus ; elle leur permet d’adopter une approche diff\u00e9rente selon les probl\u00e8mes rencontr\u00e9s et leur fournit d’autres outils bien plus pratiques. Toutefois, il est n\u00e9cessaire d\u2019apprendre \u00e0 manier ces outils et de s\u2019y exercer, mais \u00e9galement d\u2019effectuer un changement de mentalit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

Dans cette optique, il est recommand\u00e9 de ne pas s\u2019appuyer seulement sur des robots industriels de grande taille, qui sont plus co\u00fbteux et plus complexes \u00e0 installer. Par exemple, reichelt elektronik GmbH & Co. KG propose une large gamme de robots aux prix abordables, qui conviennent parfaitement comme plateformes de d\u00e9veloppement, pour les applications de laboratoires, mais \u00e9galement pour l\u2019entra\u00eenement et l\u2019exp\u00e9rimentation. Cette gamme de robots comprend notamment des machines autonomes \u00e0 quatre pattes, similaires \u00e0 des chiens.<\/p>\n\n\n\n

Il est possible de programmer librement ces appareils via un syst\u00e8me d\u2019exploitation des robots open-source (ROS). Ce logiciel m\u00e9diateur dispose d’une riche biblioth\u00e8que de fonctions pr\u00eates \u00e0 l’emploi, ce qui le rend donc facile \u00e0 utiliser. L’entreprise nord-allemande d\u2019e-commerce sp\u00e9cialis\u00e9e dans l’\u00e9lectronique et l’informatique peut \u00e9galement fournir les capteurs et les syst\u00e8mes de cam\u00e9ra ad\u00e9quats, ainsi que les accessoires correspondants et les SBC compatibles avec l’intelligence artificielle \u00e0 partir d’une source unique.<\/p>\n\n\n\n

Les robots les plus intelligents, dot\u00e9s de l\u2019intelligence artificielle, peuvent ainsi \u00e9largir le spectre de leurs comp\u00e9tences. Ils font preuve d\u2019une plus grande autonomie, et offrent une meilleure qualit\u00e9, ainsi qu\u2019une fiabilit\u00e9 et une rapidit\u00e9 sup\u00e9rieure, et sont mieux adapt\u00e9s \u00e0 la collaboration avec les humains. Cela les rend \u00e9conomiquement viables, m\u00eame dans des applications plus petites. M\u00eame si leur adoption et leur utilisation est encore relativement r\u00e9cente, ces robots ont tendance \u00e0 se multiplier au sein des secteurs et il semble impossible de les \u00e9viter. Ceux qui se pr\u00e9parent \u00e0 les accueillir d\u00e8s \u00e0 pr\u00e9sent auront un avantage certain \u00e0 l\u2019avenir.<\/p>\n\n\n\n

Images : Adobe Stock<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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