Robotique et automatisation basées sur l'IA

Économique

Résumé:

Les progrès dans les technologies telles que l’IA sont susceptibles de créer de nouvelles opportunités de marché importantes pour les entreprises innovantes sur le marché de l’automatisation.

Depuis des milliers d’années, nous automatisons des choses pour accélérer une litanie de tâches laborieuses et chronophages. Les premiers outils d’automatisation étaient rudimentaires et mécaniques, mais grâce aux progrès technologiques, l’automatisation a évolué vers des systèmes sophistiqués capables d’incroyables prouesses de productivité et de précision. La puissance de calcul des processeurs d’aujourd’hui et les progrès de l’intelligence artificielle (IA) permettent non seulement d’automatiser de nombreuses tâches humaines, mais aussi d’étendre ou « d’augmenter » les capacités humaines. Alors que l’IA continue de se développer, quelle est l’avenir de l’automatisation ?

De la gravité à l'eau, à la vapeur

Les Romains et les Grecs de l'Antiquité utilisaient la gravité pour alimenter leurs appareils d'automatisation : les roues hydrauliques moulaient le blé en farine et les vis hydrauliques tiraient l'eau des coques des navires et irriguaient les cultures. L'énergie hydraulique a continué à jouer un rôle essentiel jusqu'aux débuts de la révolution industrielle, lorsqu'elle a été supplantée par la vapeur. Les usines étaient construites autour de turbines centrales à vapeur, les machines nécessitant plus de couple étant placées plus près de la turbine et celles nécessitant moins de couple étant placées plus loin, parfois à des étages différents, reliées par une série de courroies de transmission et de poulies.

Piles

L’électricité a représenté une avancée majeure dans le domaine de l’automatisation, car elle permettait de fournir et de contrôler indépendamment l’énergie de chaque machine de l’usine. Les batteries modernes vont encore plus loin. Légères et rechargeables, elles permettent aux systèmes d’automatisation d’être indépendants d’une source d’alimentation fixe et donc mobiles. Des chariots automatisés (AGV ou AMR) sont utilisés pour livrer des composants aux cellules de travail de l’usine, des drones aériens sont utilisés pour effectuer des contrôles d’inventaire dans les centres logistiques et des drones sous-marins pour inspecter et entretenir les infrastructures sous-marines, telles que les ponts et les câbles de télécommunication.

Grâce en grande partie aux ambitions des constructeurs de véhicules électriques, les technologies de batteries devraient encore progresser, ce qui permettra de mettre en place encore plus de systèmes d’automatisation mobiles.

Programmation précoce

Alors que les premiers systèmes d’automatisation utilisaient des mécanismes complexes pour créer des mouvements synchronisés, au XVIIIe siècle, le concept de programmation a été développé pour contrôler les métiers à tisser. Les métiers à tisser utilisaient des bandes de papier ponctuées d’une séquence de trous, et 200 ans plus tard, les premiers ordinateurs connus sous le nom de « machines à additionner et à compter » utilisaient toujours essentiellement le même concept : au lieu de bandes de papier, les machines lisaient des instructions à partir de « cartes perforées ».

Punched cards were superseded by magnetic tape and later discs, and eventually were made largely obsolete by solid state memory (DRAM and NAND). But regardless of the media used, floppy disc or DRAM, the machines all ran on pre-defined instructions and once set in motion would continue to run until switched off, or an error occurred. A modern robot programmed to weld car doors, will continue the welding sequence whether a car door is actually in front of it or not. This makes it dangerous. What if someone walked in front of the robot or, due to a problem further up the production line, the car door is not in the right place at the right time.

Machine autonomy

Over the last ten years, increases in the speed of processors have made it possible for automation systems to adapt to changes in surroundings, simply by building a library of different scenarios. In one scenario, if the car door is not in the correct position (perhaps determined by a vision system from Keyence or Cognex) the robot might pause its operation, and in another scenario, if someone walks too close to the robot (perhaps defined by a laser-based virtual safety fence from TI or Hexagon) the robot might slow down its motion or perhaps stop altogether. This approach provides the system some autonomy, but clearly the degree of autonomy is limited by the number of pre-programmed scenarios available to it.

Machine learning and AI

More recently, advances in AI technology, in particular machine learning, afford automation another significant step-change. In fact, machine learning may prove to be as significant to automation as the introduction of electricity in industry 150 years ago.

With machine learning algorithms systems can learn by example or identify patterns and anomalies by themselves or through trial and error. This process can be accelerated by simulating millions of different scenarios virtually, in software. As this field advances, automation systems are likely to become more autonomous, able to adapt and respond appropriately to changes in the environment around them. This will make them easier to use, safer to work with and more capable of performing a wider range of tasks – not just in physical tasks, but also in cognitive challenges such as problem solving.

As a result, the commercial opportunity for smarter, more autonomous automation systems is likely to be significantly larger than the niche market that has been established by their “mute and brute” predecessors. We therefore believe these technological advances will create a large and multi-decade-long opportunity for the patient investor.

Endless frontier?

Si une automatisation plus intelligente est susceptible de faire bondir la productivité de l’économie mondiale, de résoudre les problèmes de pénurie de main-d’œuvre et de permettre aux gens d’éviter les tâches sales et dangereuses, les mêmes systèmes intelligents pourraient-ils être appliqués pour résoudre les grands défis de notre époque, tels que l’atténuation du changement climatique, la recherche de remèdes aux maladies chroniques ou de solutions pour lutter contre la surpopulation dans les villes et les inégalités de richesse ?

C'est peut-être l'avenir, mais les systèmes d'IA actuels ne sont pas encore assez avancés pour s'attaquer à des problèmes aussi complexes, multidimensionnels et interdépendants. Certains progrès ont néanmoins été réalisés. L'une des applications d'IA les plus remarquables et les plus réussies jusqu'à présent est AlphaFold, développée par Google DeepMind2, qui a produit une estimation précise de la structure tridimensionnelle de 200 millions de protéines. Google a mis la base de données à disposition du public, offrant aux chercheurs une meilleure compréhension de l'architecture des protéines et de ses implications pour la fonction biologique. Avant cela, seules 200 000 structures protéiques étaient connues. Bravo à AlphaFold ! Nous pensons que l'innovation mène à d'autres innovations et que ce processus s'accélère naturellement. Nous gardons l'espoir que de nouvelles avancées significatives suivront.

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