Robotique

La robotique est un domaine multidisciplinaire à l'intersection de la science, de l'ingénierie et de la technologie qui se consacre à la conception, à la construction, au fonctionnement et à l'application des robots. Ces machines sont construites pour automatiser des tâches, assister les humains ou effectuer des actions dans des environnements inaccessibles ou dangereux pour les personnes. Ces dernières années, l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML) a considérablement accru les capacités des robots, les transformant de simples machines programmées en systèmes intelligents capables de percevoir, de raisonner et d'agir de manière autonome.

Le rôle de l'IA et de la vision par ordinateur dans la robotique

La fusion de l'IA et de la robotique permet aux machines d'effectuer des tâches avec un niveau d'intelligence et d'adaptabilité jusqu'alors inaccessible. Les algorithmes de ML permettent aux robots d'apprendre par l'expérience, d'améliorer leurs performances au fil du temps grâce à la formation et de gérer les variations de leurs tâches et de leurs environnements. Un élément clé de cette intelligence est la vision par ordinateur, qui donne aux robots la capacité de "voir" et d'interpréter leur environnement.

À l'aide de caméras et d'autres capteurs, les robots capturent des données visuelles, qui sont ensuite traitées par des modèles d'apprentissage profond pour effectuer diverses tâches de perception. Il s'agit notamment de :

• Détection d'objets: L'identification et la localisation d'objets spécifiques dans le champ de vision du robot sont cruciales pour la navigation et l'interaction. Des modèles comme Ultralytics YOLO11 sont conçus pour effectuer cette tâche avec une vitesse et une précision élevées, ce qui les rend idéaux pour les applications robotiques dynamiques.
• Segmentation d'images: Différencier les objets de l'arrière-plan au niveau du pixel, ce qui est essentiel pour une manipulation et une interaction précises. Il peut s'agir d'une segmentation par instance ou d'une segmentation panoptique.
• Estimation de la pose: Détermination de la position et de l'orientation d'objets ou d'êtres humains, ce qui est essentiel pour une collaboration sûre entre humains et robots et pour des tâches telles que l'assemblage.

Ces capacités CV, souvent alimentées par des frameworks comme PyTorch et TensorFlow, sont ce qui permet à un robot de naviguer dans une pièce encombrée, de ramasser un objet spécifique ou même de surveiller des champs agricoles. L'IEEE Robotics and Automation Society est une organisation de premier plan qui fait progresser l'innovation dans ce domaine.

Applications dans le monde réel

L'impact de la robotique alimentée par l'IA est évident dans de nombreux secteurs. L'industrie manufacturière et les systèmes autonomes en sont deux exemples marquants.

1. Fabrication et automatisation industrielle : Dans la fabrication intelligente, les robots effectuent un large éventail de tâches, du soudage et de la peinture à l'assemblage et à l'emballage. Les robots dotés d'une vision peuvent inspecter les produits pour détecter les défauts en temps réel, garantissant ainsi des normes de contrôle de la qualité plus élevées que l'inspection manuelle. Ce type d'IA dans la fabrication améliore l'efficacité, réduit les erreurs et renforce la sécurité au travail en automatisant les tâches dangereuses. La Fédération internationale de robotique (IFR) fournit des statistiques et des analyses sur le marché mondial des robots industriels.

2. Véhicules autonomes et drones : Les véhicules autonomes, tels que les voitures auto-conduites d'entreprises comme Waymo, sont essentiellement des robots sophistiqués. Ils utilisent une série de capteurs, notamment des caméras, des LiDAR et des radars, pour construire un modèle complet de leur environnement. Des algorithmes d'IA traitent ces données pour prendre des décisions de conduite cruciales. De même, les drones équipés de modèles CV sont utilisés pour des applications allant de la surveillance agricole et de l'inspection des infrastructures aux opérations de recherche et de sauvetage.

Robotique et automatisation des processus robotiques (RPA)

Il est essentiel de distinguer la robotique de l'automatisation des processus robotiques (RPA). La robotique fait appel à des robots physiques, c'est-à-dire à du matériel qui interagit avec le monde physique. L'APR, quant à elle, utilise des "bots" logiciels pour automatiser des tâches numériques, souvent répétitives et basées sur des règles, sur des systèmes informatiques, comme la saisie de données ou le traitement de transactions, sans aucune incarnation ou interaction physique. Bien que les deux visent à automatiser les processus, la robotique opère dans le domaine physique et la RPA dans le domaine numérique.

Défis et orientations futures

Malgré les progrès considérables réalisés depuis le premier robot industriel, des défis subsistent. Le fonctionnement fiable dans des environnements non structurés et imprévisibles, la gestion des demandes de calcul pour la prise de décision en temps réel(latence d'inférence), la garantie de la sécurité de l'IA et la collecte efficace de données sont des domaines de recherche en cours. L'avenir s'oriente vers des robots de plus en plus autonomes, collaboratifs et intelligents, alimentés par les progrès de l'IA, des capteurs et des capacités de l 'Edge AI, brouillant davantage les frontières entre les mondes numérique et physique, avec des entreprises comme Boston Dynamics qui repoussent les limites. Les progrès continus dans des domaines tels que l'apprentissage fédéré et l'apprentissage par renforcement seront essentiels pour débloquer la prochaine génération de capacités robotiques.