Auteur: Karl D’haveloose

Il y a déjà bien assez de blabla et de battage médiatique autour de l'IA. C'est pourquoi nous préférons repérer ce qui a à l'heure actuelle déjà fourni des résultats positifs dans le cadre d'études d'opportunité industrielles, afin que vous puissiez vous rendre demain dans le bureau de votre patron en disposant des ICP nécessaires.

Xaba, dont le siège est établi à Toronto, intègre son logiciel basé sur l'IA générative dans toutes sortes de systèmes d'automatisation. La jeune pousse promet des avantages évolutifs, flexibles et rentables, ayant même la capacité à répondre aux exigences les plus strictes. Mais pour vous, cher lecteur, va-t-il s'agir d'une simple promesse ou d'une véritable opportunité ?

En suivant un webcast, j'ai eu l'occasion d'écouter l'intervention de Massimiliano Moruzzi, le CEO de Xaba, qui affirmait que l'automatisation industrielle est extrêmement peu efficace parce qu'elle repose sur des contrôleurs obsolètes, une programmation rigide et un nombre considérable d'interventions manuelles.

Moruzzi a indiqué qu'à eux seuls, la programmation et le déploiement de robots industriels coûtent chaque année 7 milliards de dollars à l'industrie canadienne, 80 % des coûts liés à l'automatisation étant imputables au développement manuel de la logique destinée aux contrôleurs industriels.

xCognition de Xaba est un logiciel piloté par l'IA qui génère de manière autonome les programmes des robots et le code PLC sur la base de la logique de la machine et de ce que les opérateurs leur communiquent au sujet des flux opérationnels. L'IA générative industrielle de Xaba dote donc les machines d'une intelligence cognitive. L'élément clé de ce 'cerveau intelligent' est la technologie de contrôle cognitif xCognition de Xaba, qui agit comme un centre d'intelligence central et est spécialement conçue pour les machines utilisées dans les usines.

Moruzzi, qui a mis à profit ses connaissances d'ingénieur aérospatial et ses longues années d'études dans les domaines de la robotique, du contrôle cognitif et de la science des matériaux pour mettre au point la solution dorsale pilotée par l'IA, explique que xCognition utilise ses propres algorithmes d'apprentissage automatique avec lesquels il modélise le 'comportement élastomécanique-dynamique des robots industriels et des cobots ainsi que les variations au niveau des pièces à usiner'.

En d'autres termes, l'IA générative industrielle de Xaba permet aux machines de s'adapter, d'optimiser et d'exécuter des tâches avec grande précision, le tout de manière autonome. À la base, xCognition est une solution logicielle pilotée par l'IA qui est capable de créer automatiquement des instructions spécifiques (programmes partiels), de même que la logique des machines commandées par des automates programmables industriels (API) nécessaires à l'exécution des tâches. L'automatisation est donc en fait assurée par des robots autoprogrammés capables de passer facilement 'du texte à l'action'.

Un algorithme dynamique est capable de répondre aux exigences des entreprises manufacturières

xCognition a été développé pour répondre à une problématique clairement définie, découlant de l'ambition de Moruzzi de "rendre cette nouvelle fonctionnalité accessible au plus grand nombre dans l'industrie". Au lieu d'obliger les ingénieurs à perdre leur temps à rédiger du code complexe, les opérateurs des machines peuvent tout simplement communiquer au système, au moyen d'un langage ordinaire (du simple texte), ce qu'ils veulent que les machines accomplissent. L'algorithme de l'IA utilisé pour commander les machines peut ainsi calculer toute la programmation compliquée en arrière-plan, ce qui permet ensuite aux robots de comprendre et d'exécuter les tâches automatiquement, en passant directement du texte à l'action.

Cette technologie est tout à fait révolutionnaire, car elle offre la possibilité de transformer radicalement les activités dans les usines. Comme l'explique Moruzzi, il y a dix ans, le scénario typique des grands fabricants de composants ressemblait à ceci : "Un fabricant d'équipement d'origine comme General Motors, Stellantis ou Ford les contactait en leur disant : 'Nous voulons que vous développiez un processus permettant de fabriquer un million d'unités de ce composant spécifique'. À l'époque, la fabrication reposait en effet sur une production standardisée à grande échelle".

Mais ce n'est plus le cas aujourd'hui, car la personnalisation occupe une place toujours plus importante dans l'industrie automobile. "Même pour un même modèle de voiture, on observe des différences d'une année à l'autre, comme des changements dans le système d'infodivertissement, la disposition du tableau de bord ou d'autres caractéristiques encore", a indiqué Moruzzi, qui au cours de sa carrière a développé et conçu de nombreux produits pour Boeing, Lockheed Martin, Airbus et Lamborghini.

Moruzzi a ajouté que les systèmes de fabrication actuels reposent sur des machines inflexibles et coûteuses à programmer, qui rendent impossible de maintenir ce niveau de personnalisation. Pour chaque nouvelle variation de produit, il faudrait en effet construire de nouvelles installations ou modifier les lignes de production existantes, ce qui coûterait beaucoup trop cher.

Les machines dotées d'une solution algorithmique pilotée par l'IA pourraient faire en sorte que les usines ne soient plus bridées par des modèles ou des scripts fixes. Au lieu de cela, elles exploiteraient les capacités d'une usine adaptable, pilotée par des algorithmes et assistée par un 'cerveau synthétique basé sur la physique'. Dans le modèle de Moruzzi, les opérateurs doivent simplement transmettre une nouvelle recette de fabrication, ce qui permet à l'usine de se reconfigurer automatiquement.

Comment les solutions de machines pilotées par l'IA dynamisent l'industrie manufacturière

Du point de vue de Moruzzi, l'industrie reste très fragmentée. Il existe une importante pénurie de compétences, car les universités ne préparent pas suffisamment les étudiants pour que ceux-ci puissent disposer des compétences requises pour programmer les robots ou ne proposent pas de cours sur l'intégration des robots dans les processus d'usinage, de soudage et d'assemblage.

Pour pallier une partie de ce problème, Moruzzi explique que le 'cerveau synthétique conditionné' de xCognition peut être utile au niveau de l'usine, car il imite la fonctionnalité humaine, ce qui permet un contrôle plus intelligent, une meilleure coordination et un fonctionnement plus autonome dans les systèmes de production.

La pénurie de compétences dans le secteur est également imputable aux imperfections des systèmes robotiques actuels. Selon Moruzzi, le matériel des robots dispose d'une capacité mécanique et d'une flexibilité suffisantes pour effectuer des tâches. Cependant, la limite réside dans les systèmes de commande, ou "le cerveau", qui "n'a aucune compréhension réelle des capacités du robot et de son environnement", a affirmé Moruzzi. Les robots seraient donc en quelque sorte "inaptes au travail".

Un des plus grands défis à relever dans le cadre de la programmation des systèmes robotiques consiste notamment à définir des trajectoires précises qui garantissent que des opérations telles que le soudage, la peinture, le collage ou l'assemblage sont exécutées dans le respect des exigences de qualité souhaitées. Les logiciels actuels restent très dépendants des modèles de conception assistée par ordinateur (CAO) et des systèmes de fabrication assistée par ordinateur (FAO), qui recourent à des abstractions mathématiques des composants pour générer les trajectoires des robots.

Moruzzi a souligné que cette approche présentait des limites fondamentales, car les robots – tout comme leurs environnements respectifs – ne se comportent pas comme des modèles mathématiques parfaits. Les robots ont des réalités physiques ; ils réagissent aux forces environnantes et sont confrontés à des variations dans le monde réel que la CAO ne prend pas en compte, a-t-il expliqué. Ce décalage a pour conséquence que les instructions transmises aux robots nécessitent une intervention et une supervision humaines intensives pour corriger les erreurs et s'assurer que les opérations sont exécutées correctement.

Les robots actuels ont de surcroît la réputation d'être "fermés" (tant physiquement qu'au niveau de leur logiciel), a-t-il déclaré. Les robots manquent d'expérience et doivent être formés dans les moindres détails, ce qui rend leur déploiement coûteux et inefficace.

Moruzzi estime qu'une plateforme à la pointe de la modernité et parfaitement complète telle que xCognition de Xaba, qui apprend au fil du temps et acquiert une certaine "expérience" ou des compétences à chaque opération, peut profiter à la fois aux robots et aux opérateurs humains.

Des applications dans le secteur aéronautique et spatial ont déjà été testées

Le fait que les opérations de perçage robotisées soient effectuées à grande échelle dans le secteur aéronautique et spatial fait de ce dernier un marché idéal pour la technologie développée par Xaba. L'assemblage des avions nécessite en effet des millions de trous pour assembler leurs différents composants, et ces trous sont encore aujourd'hui en grande partie percés à la main. "Environ 80 % des opérations de perçage sont encore réalisées manuellement", précise Moruzzi.

Pour réaliser ces trous, les ingénieurs et techniciens du secteur aéronautique et spatial utilisent des gabarits pour repositionner manuellement les forets. Bien que les machines CNC soient en mesure d'effectuer une partie de ce travail, elles sont généralement trop coûteuses et ne conviennent qu'aux géométries simples. Elles ne sont donc pas adaptées aux pièces d'avion, qui sont complexes ou variables.

Les robots sont quant à eux flexibles et évolutifs, et constituent dès lors une solution prometteuse dans ce contexte. Ils ne possèdent toutefois pas l'intelligence nécessaire qui leur permettrait d'effectuer des opérations de forage complexes avec la cohérence, la tolérance, la répétabilité et l'adaptabilité exigées par les normes particulièrement strictes en vigueur dans le secteur aéronautique et spatial.

Xaba a collaboré avec Lockheed Martin dans le cadre d'un projet pilote de perçage robotisé. En fixant un outil de perçage au préhenseur d'un cobot industriel (robot collaboratif) et en le dotant des capacités de commande intelligente offertes par la plateforme xCognition de Xaba, il a été possible de multiplier par 10 le niveau de précision et de régularité du cobot, comme l'indiquent les informations fournies par Xaba dans ses communiqués de presse.

Ces tâches étaient jusqu'à présent exécutées exclusivement par des machines CNC. Le modèle neuronal artificiel profond xCognition de Xaba, qui est informé par la physique, a permis au cobot de comprendre l'opération de perçage spécifique demandée (y compris les paramètres de quantité, de modèle et de tolérance), d'observer le composant à l'aide d'un système de vision industrielle (caméra) et d'effectuer les opérations de perçage avec précision. Le travail a ensuite été validé à l'aide d'un laser tracker.

Selon Moruzzi, cette avancée est déterminante pour le secteur aéronautique et spatial, car elle permet d'automatiser un processus très manuel et coûteux et de reconfigurer facilement différents composants en présentant simplement un nouveau composant à usiner et en mettant à jour les instructions d'utilisation. Cette avancée permet en outre d'accélérer la formation des opérateurs humains, grâce à laquelle ces derniers peuvent interagir intuitivement avec xCognition, et, en comprenant ce que le robot est capable de faire ou non, elle accélère également la requalification des travailleurs lorsque les opérations devant être effectuées sont modifiées.

Le fait qu'il y ait déjà près de 4,5 millions de robots industriels et près d'un milliard de contrôleurs industriels sur le marché fait de la rénovation d'équipements une partie intégrante du modèle d'entreprise de Xaba, en plus de représenter un gain de durabilité pour les fabricants d'équipements d'origine. "La dernière chose que des entreprises comme Volkswagen, Toyota, Stellantis et autres veulent entendre, c'est qu'elles doivent remplacer leur parc machines", a précisé Moruzzi.

L'IA générative concrétise ses promesses

La mesure dans laquelle l'IA générative influencera le fonctionnement des usines commence à peine à se préciser. Pour Moruzzi, l'IA générative représente une formidable opportunité de transformation qui pourra non seulement contribuer au développement des technologies liées à la robotique industrielle, mais aussi éliminer les obstacles à l'adoption de cette technologie dans certains secteurs industriels et dans certaines zones géographiques.

D'après les échanges qu'il a pu avoir avec différents fabricants d'équipements d'origine, l'impact devrait être imminent : "Le nouveau paysage économique est tout à fait propice pour nous, car nous pouvons permettre aux entreprises d'utiliser notre cerveau synthétique xCognition comme une forme de connaissance synthétique, ce qui leur permet de réaliser leurs activités de fabrication et d'automatisation industrielle dans des délais beaucoup plus courts que s'ils devaient déplacer ou former du personnel."