Avec Siléane, vous avez l'ambition de rendre les robots de production plus intelligents et plus agiles. Cette approche n'était pourtant pas dominante il y a encore quelques années. Assistons-nous à un changement de perspective dans ce domaine ?
Selon moi, la robotique n'est pas une discipline rigide. Elle peut au contraire donner la possibilité aux industriels de gagner en flexibilité. En tant qu'intégrateur, notre entreprise, Siléane, a très tôt travaillé sur des systèmes de vision que nous développions en interne. Notre objectif était de permettre au robot d'identifier avec précision la tâche à accomplir. À nos débuts, il y a vingt ans, ces systèmes de vision constituaient de véritables nouveautés en robotique. Ils se généralisent désormais dans l'industrie. Ils deviennent de plus en plus performants et sont dopés par des algorithmes d'apprentissage pour favoriser la reconnaissance des pièces et de l'environnement de travail. Je pense que nous entrons peu à peu dans l'ère de la robotique adaptative.
Quels sont les avantages de cette approche pour un industriel ?
Cela permet de gérer des flux irréguliers sur les chaînes de production. Les robots dits traditionnels s'adaptent difficilement à des changements de cadence ou même de type de production. Ils sont programmés d'une certaine manière et remplissent parfaitement leur rôle tant que les paramètres restent constants. Dans le cadre de la robotique adaptative, le robot identifie seul la tâche à accomplir et modifie sa programmation en conséquence. Le robot acquiert donc peu à peu son autonomie sur les lignes de production. Je pense que c'est une approche qui va s'imposer car elle répond aux besoins de robotisation des petites structures qui ne savent pas toujours ce qu'elles vont produire le lendemain. Elle va également automatiser de nouvelles tâches. Depuis des années, on a robotisé toutes les situations qui pouvaient l'être de manière traditionnelle. La robotique autonome et adaptative va s'intégrer là où des tâches manuelles sont encore prédominantes.
Quelles sont les briques technologiques nécessaires ?
L'un des obstacles les plus importants à l'heure actuelle concerne l'évaluation des algorithmes d'IA.
La vision intelligente est une brique essentielle. Elle est désormais mature pour de nombreuses applications. Grâce à ces systèmes, le robot peut appréhender son environnement et reconnaître la tâche à accomplir. Chez Siléane, nous continuons à nous renforcer dans ce domaine, car il s'agit de l'une des pierres angulaires de notre approche et la principale source d'obtention de données sur le terrain. Nous avons acquis en 2021 la société Visionic, spécialisée dans les systèmes de contrôle visuel. Depuis deux ans, nous travaillons en interne sur des algorithmes d'IA. Tous les ans, nous musclons notre équipe de R & D dédiée.
Quels sont vos axes de recherche ?
L'auto-apprentissage des robots est l'un de nos objectifs. Le graal serait de pouvoir mettre une nouvelle pièce sur une chaîne de production, et que notre robot, en reconnaissant la forme de celle-ci, s'adapte automatiquement pour pouvoir la manipuler. Le dévracage fait office de cas d'école dans ce domaine et montre comment un processus d'apprentissage efficace peut-être mis en place en associant robot et vision. Le système de vision intelligente identifie des pièces dans un tas, puis le robot fait une tentative pour prendre une des pièces. Il peut réussir ou échouer dans sa tâche. Dans les deux cas, le robot va enregistrer des jeux de paramètres, qui amélioreront la coordination de la machine au prochain coup. La simulation peut-être utilisée pour accélérer ces entraînements.
N'y a-t-il pas des freins à l'intégration de ces solutions plus autonomes sur les chaînes de production ?
L'un des obstacles les plus importants à l'heure actuelle concerne l'évaluation des algorithmes d'IA, puisque l'on demande aux industriels une maîtrise parfaite de leur processus. L'apprentissage profond fonctionne encore comme une « boîte noire », des éléments de décision peuvent ne pas être compris. L'ouverture et le contrôle de ces boîtes noires sont des enjeux importants pour des questions de traçabilité industrielle. Mais les progrès sont très rapides dans ce domaine.
