La prochaine révolution de la robotique industrielle: Flexibilité grâce à l’intelligence artificielle

La robotique industrielle est confrontée à de profonds changements. Jusqu’à présent, les robots ont été principalement utilisés pour des tâches répétitives, avec des exigences de précision élevées mais peu de flexibilité. Toutefois, les nouvelles évolutions technologiques offrent une dimension tout à fait nouvelle: Les robots de demain seront beaucoup plus flexibles, plus intelligents et plus polyvalents.

 

Atouts traditionnels et leurs limites

Aujourd’hui, les robots industriels ne font plus partie des processus de fabrication modernes. Ils s’acquittent de tâches telles que le pick and-place, le soudage ponctuel ou les opérations d’assemblage. Leurs points forts résident dans la grande répétabilité et la capacité de déplacer des charges lourdes avec précision le long des voies prédéfinies. Toutefois, ces tâches sont généralement très normalisées. Tout écart par rapport à l’environnement programmé entraîne souvent l’interruption du processus.

Par exemple: Un robot est programmé de manière à empiler les paquets sur une palette. Pour que cela fonctionne, la gamme et les paquets doivent être fournis exactement aux positions attendues. De petits écarts peuvent entraîner l’échec du processus, à moins que des systèmes supplémentaires lourds, tels qu’une détection par caméra, n’aient été programmés auparavant. Flexibilité? Erreur d’affichage.

 

Robotique moderne: Précision, réglage de la force et voie vers la flexibilité cognitive

Aujourd’hui, les robots modernes sont capables d’accomplir des tâches exigeant un degré élevé de précision et de délicatesse. Ils peuvent, par exemple, effectuer des opérations de rectification adaptatives et spécifiques à chaque cas grâce à une commande de force. Ces applications sont considérées comme adaptatives parce que les services à traiter sont d’abord reconnus de manière automatisée. Sur la base de cette détection, on procède à une adaptation dynamique des paramètres de boucle tels que la pression express, la vitesse d’avance ou la position de l’outil. La piste d’usinage peut également être adaptée au cas par cas pour réagir avec souplesse aux différentes géométries ou tolérances des pièces d’usine. Jusqu’à présent, ces activités étaient exclusivement réservées à l’homme.

Les robots sont également de plus en plus utilisés dans le domaine des processus d’assemblage exigeants pour les produits présentant des tolérances très strictes. Par exemple, des algorithmes classiques de contrôle des forces ou des approches d’apprentissage maîtrisé sont utilisés pour gérer le robot en fonction des résistances qui surviennent, de manière à éviter les collisions dans les limites de tolérance étroites.

D’autres exemples d’applications modernes des robots figurent dans le système de contrôle de la qualité flexible dans l’espace. Équipés de systèmes de caméras, les robots sont capables de distinguer des objets similaires ou de détecter de manière fiable des défauts qualitatifs. Dans de tels cas, le robot dirige la caméra elle-même et se charge donc activement de l’inspection visuelle. L’intelligence artificielle élargit considérablement les possibilités offertes par la robotique. Elle permet d’interpréter les données des capteurs, d’analyser des images et de prendre des décisions sur la base des informations identifiées. Malgré ces progrès, les robots doivent encore être programmés de manière très précise pour fonctionner de manière fiable.

Pour une véritable flexibilité, il faut donc une nouvelle génération de robots capables non seulement d’exécuter des commandes, mais aussi d’appréhender des contextes et de prendre des décisions de manière autonome. Ce n’est qu’alors qu’il sera possible d’utiliser les robots de manière dynamique et intuitive dans des environnements complexes et changeants.

 

L’IA en tant que chaînon game

Dans le même temps, le développement de l’intelligence artificielle progresse rapidement. L’IA, c’est-à-dire la capacité des systèmes informatiques à fournir des services cognitifs, peut déjà interpréter des images, comprendre le langage, prendre des décisions ou tirer des enseignements des données. Les voitures autonomes montrent de manière impressionnante ce qu’il est possible de combiner des données sensorielles, l’apprentissage automatique et la logique décisionnelle.

Que se passe-t-il en combinant robots et IA avancée?

 

Les modèles linguistiques en tant que technologie clé

En particulier, ce que l’on appelle modèles d’IA génératifs comme GPT (connue par ChatGPT), il s’est avéré qu’il s’agissait d’outils polyvalents. Telles que: Large Language Models (LLMs) non seulement comprendre et générer une langue, mais aussi tirer des conclusions, analyser les tâches ou créer un code de programme.

Par exemple: Un modèle de langage peut déduire une séquence de montage sur la base d’une description écrite du produit, sans qu’au préalable, un être humain doive programmer chaque étape. Des instructions linguistiques à l’intention des robots sont également envisageables: «L’emplacement de la caisse rouge sur la palette», que la caisse soit dénommée «boîte», «boîte» ou «récipient». Le modèle reconnaît le contexte.

 

Modèles multimodaux: Voir, comprendre, agir

Il est encore plus encourageant avec ce que l’on appelle: modèles linguistiques multimodaux, qui peuvent non seulement interpréter du texte, mais aussi des images ou d’autres médias. Ces modèles permettent des scénarios qui n’étaient pas concevables jusqu’à présent.

Imaginons: Un robot couplé à un modèle d’IA multimodale «s’appuie» sur un plan de travail comportant différents objets. Une simple instruction suffit:
«Emballage toutes les bouteilles dans le grand colis et toutes les boîtes dans le plus petit colis.»
Le modèle identifie les objets qui sont des bouteilles et des canettes dans la scène, identifie les cartons appropriés et génère des instructions d’action pour le robot sur cette base.

Bien entendu, il subsiste des exigences physiques: Le robot a besoin de pinceaux adaptés, doit pouvoir se référer à l’environnement, mais le seuil de programmation ex ante des cas explicites est nettement abaissé. Cela rendra les systèmes plus souples, plus intelligents et plus adaptés à tous les jours. Et l’évolution va plus loin. À l’heure actuelle, des modèles d’IA de grande envergure spécifiques permettent aux robots d’exécuter des tâches complexes uniquement à l’aide d’images photographiques. Il s’agit, par exemple, de mettre en place des vaisselle, de plier des vêtements ou d’ouvrir des armoires et des tiroirs. La flexibilité de ces modèles est impressionnante. Ils fonctionnent indépendamment de la structure du lave-vaisselle, du vêtement devant eux ou de la conception exacte d’une poignée. Si l’on applique ce principe à des applications industrielles, le potentiel apparaît rapidement. Les robots pourraient à l’avenir effectuer des opérations adaptatives, manipuler les composants souples de manière fiable et utiliser des commutateurs ou des commandes mécaniques de conception différente sans avoir besoin de géométries précises ou de tolérances exactes. Ces capacités ouvrent ainsi la voie à des systèmes généralistes qui peuvent fonctionner de manière sûre et efficace, même dans des environnements de production variables. L’objectif est de mettre au point des robots capables de s’adapter à l’homme et d’accomplir des tâches de manière fiable, même dans des environnements légèrement modifiés.

 

Résumé: Les robots deviennent inappropriés et sensibilisés au contexte

La combinaison de la robotique classique et de l’IA moderne recèle un énorme potentiel. Les robots deviennent non seulement plus précis, mais aussi de plus en plus adaptatifs. Ils peuvent interpréter les tâches de manière autonome, réagir aux changements et interagir avec leur environnement, comme l’exige une industrie moderne et compétitive.

La prochaine révolution de la robotique est en plein essor. Les entreprises qui s’appuient aujourd’hui sur ces nouvelles technologies seront en mesure de produire demain de manière beaucoup plus flexible et plus efficace.

 

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