Les nouvelles générations de solutions robotiques transforment la manière dont les entreprises automatisent leurs opérations. En combinant des technologies de pointe comme la vision artificielle, les jumeaux numériques, la simulation physique et l’intelligence artificielle (IA), ces robots deviennent beaucoup plus autonomes, flexibles et intelligents. Ils sont capables d’apprendre, de comprendre leur environnement en temps réel, de prendre des décisions adaptées et de s’ajuster dynamiquement aux changements, sans avoir besoin d’une programmation complexe.
Cette évolution majeure, que l’on désigne au CRVI sous le terme de robotique avancée, permet aux entreprises de déployer plus rapidement des solutions robotisées, de gagner en efficacité et de mieux s’adapter aux défis de production. Ainsi, les robots vont bien au-delà de l’exécution de tâches répétitives. Ils deviennent capables de s’ajuster aux variations liées à l’intervention humaine, aux changements environnementaux ou aux fluctuations des procédés eux-mêmes. Cette intelligence accrue permet non seulement de réduire considérablement les délais de mise en service et de reconfiguration, mais aussi d’optimiser les opérations en les rendant plus efficaces, flexibles et stables (voir blogue du mois de mars 2025).
Mon entreprise peut-elle tirer profit de la robotique avancée ?
Faites-vous face à une pénurie de main-d’œuvre spécialisée dans votre entreprise ? Avez-vous besoin de flexibilité et d’adaptabilité dans votre système de production ? Produisez-vous une grande diversité de produits en petits volumes ? Souhaitez-vous tirer avantager des nouvelles technologies pour détecter les anomalies et optimiser vos processus ? Si vous répondez, « oui » à au moins l’une de ces questions, alors la robotique avancée pourrait effectivement être une alternative très intéressante et prometteuse pour vous!
Grâce à ses capacités d’apprentissage, d’adaptation et d’intégration intelligente, la robotique avancée ouvre la voie à une production plus agile, plus efficace et tournée vers l’avenir.
Où puis-je appliquer la robotique avancée ?
La robotique avancée trouve des applications dans divers aspects de la fabrication, de l’assemblage et du contrôle qualité à la manutention et à la logistique.
- De nombreuses opérations d’assemblage complexes requièrent l’expérience ou le ressenti de l’opérateur. Qu’il s’agisse de disposer des pièces dans une boite d’emballage ou d’insérer des pièces de précision dans un assemblage, ces actions apparemment simples nécessitent que les opérateurs ou les robots reçoivent et ajustent l’angle et l’intensité des actions en fonction de divers signaux visuels, voire tactiles. Les méthodes traditionnelles de programmation des robots, basées sur des trajectoires fixes et des scénarios prédéfinis, montrent rapidement leurs limites dans des environnements dynamiques, où les conditions peuvent varier d’une tâche à l’autre. Ces méthodes deviennent inadaptées pour des opérations complexes nécessitant finesse et réactivité car elles ne permettent pas de gérer les imprévus ou de s’ajuster en temps réel. Dans ce contexte, la robotique avancée, intégrant des capacités de perception, d’apprentissage et d’adaptation, se démarque pour offrir des solutions plus souples et mieux adaptées aux exigences du terrain.
- En fait, le robot doit pouvoir apprendre de plusieurs tentatives, comme le ferait un humain. Par exemple, la validation de l’emboitement de pièces de transmission mécanique dans des jauges go/no-go est habituellement réalisée par des opérateurs humains très habiles, mais qui doivent souvent réaliser cette opération à très haute cadence et sur différentes pièces. Un système de robotique avancée peut apprendre à réaliser de telles opérations à partir de ses propres actions et expériences. Ce système peut aussi apprendre à inspecter visuellement ces mêmes pièces d’emboitement et les comparer à des pièces de référence, en identifiant automatiquement les écarts ou les défauts. Pour ce faire, un modèle d’apprentissage profond peut être entraîné à réaliser ces validations visuelles avec précision. Cela nécessite de disposer d’un nombre suffisant d’images de pièces, à la fois conformes et défectueuses. Ce volume d’images, essentiel à l’apprentissage du modèle, peut être augmenté à l’aide de techniques d’intelligence artificielle générative permettant de produire des images synthétiques réalistes.
- La robotique avancée est également bien adaptée pour optimiser le flux de travail d’inspection pour des produits allant des automobiles aux circuits imprimés où les caméras fixes ne permettent tout simplement pas d’accéder à certaines zones du produit à inspecter. Dans ces cas, un système de robotique avancée muni d’une caméra saura se positionner correctement de façon autonome pour inspecter toutes les zones du produit. Pour déterminer à l’avance la séquence de mouvements la plus efficace pour capturer les d’images d’inspection, le système de robotique avancée utilise un jumeau numérique de la cellule d’inspection, qui est constitué des répliques virtuelles du robot, de la caméra et de la pièce ou structure à inspecter. Ces modèles numériques permettent de simuler Ces modèles numériques permettent de simuler avec précision le comportement physique du système complet dans un environnement virtuel. En exploitant ces simulations, il est possible de déterminer à l’avance la séquence de mouvements la plus efficace pour capturer des centaines d’images d’inspection, tout en évitant d’avoir à tester manuellement des milliers de configurations possibles.
- Dans un contexte de production très diversifiée et à faible volume, les processus d’assemblage à partir de dessins de conception (CAD-to-Assembly) sont très difficiles à automatiser. Il n’est pas justifié et serait très couteux de structurer l’emplacement des pièces, de développer des outils pour saisir chaque pièce, de définir une séquence d’assemblage adaptée à chaque produit et de programmer les trajectoires du robot. Les chercheurs mettent à contribution des approches d’extraction de géométrie et de répartition des tâches à partir de dessins de conception et des algorithmes d’apprentissage par renforcement pour déterminer les séquences d’assemblage, générer les prises et les poses non structurées des pièces et planifier les mouvements du robot. Un système de robotique avancée équipé de manipulateurs et de systèmes de vision de haute précision pourra exécuter l’ensemble de ces tâches complexes avec une précision et une régularité inégalée.
- Dans le domaine de la logistique et de l’entreposage, les robots dotés de systèmes de navigation intelligents basés sur l’IA sont capables de se déplacer de manière autonome dans des environnements complexes. Ils optimisent les opérations en entrepôt en assurant efficacement le tri, la cueillette et l’emballage des marchandises.
Plusieurs autres secteurs industriels nécessitent la souplesse, l’adaptabilité et la dextérité de l’opérateur humain pour accomplir des tâches complexes. La robotique avancée trouve beaucoup d’intérêt dans ces secteurs. Par exemple :
- Dans les secteurs de l’agriculture et l’agroalimentaire, la cueillette sélective de légumes et de fruits est une tâche qui requiert non seulement une capacité de perception fine, mais aussi une prise de décision contextuelle en temps réel. Pour relever ce défi, la robotique avancée combine des systèmes de vision artificielle performants et des algorithmes d’IA capables d’analyser en temps réel des scènes complexes. Le contrôle des bras robotiques articulés repose ainsi sur des modèles d’apprentissage automatique alimentés par des données visuelles.
- Dans le secteur de la santé, il y a bien entendu ces robots autonomes qui réalisent des interventions chirurgicales délicates, cependant nous nous intéressons ici aux systèmes robotiques qui viennent en appui à la chaine de service ou de production de médicament.
L’apprentissage par renforcement est une méthode d’intelligence artificielle dans laquelle un robot apprend à prendre de meilleures décisions en interagissant avec son environnement. Il explore différentes actions, observe les résultats de celles-ci, et reçoit des récompenses ou des pénalités. Au fil du temps, en répétant ce processus d’essais et d’erreurs, il ajuste son comportement pour maximiser les récompenses et améliorer ainsi ses performances. À cette fin, l’IA générative peut jouer un rôle émergent en générant des scénarios d’entraînement synthétiques ou en simulant des comportements adaptés à de nouvelles situations. En combinant ces approches, il devient possible d’éliminer le recours à une programmation manuelle détaillée et fastidieuse.
Si vous vous demandez par où commencer …
Le CRVI possède une solide expertise en robotique avancée, qu’il met au service des entreprises québécoises afin de catalyser l’adoption de ces technologies. Toutes les applications rapportées dans la section précédente font l’objet de projets réalisés par l’équipe du CRVI avec la collaboration de partenaires industriels et technologiques. Certains de ces projets ont déjà conduit à des prototypes de démonstration, d’autres sont en cours de réalisation ou seront démarrés prochainement.
En général, les projets que nous réalisons visent à développer des solutions de robotique avancée qui peuvent avoir un impact significatif sur la réduction des coûts de développement dans ce domaine. Ces avancées ne sont pas seulement bénéfiques pour les utilisateurs finaux, mais présentent également un intérêt stratégique pour les intégrateurs, qui pourront proposer des systèmes plus accessibles, plus flexibles et plus rapidement déployables.
En somme, la robotique avancée ouvre la voie à une nouvelle génération d’automatisation industrielle, plus intelligente, plus économique et mieux adaptée aux besoins actuels des entreprises.
Contactez-nous pour prendre rendez-vous et visiter notre laboratoire : en ligne au crvi.ca, par téléphone au 418.833.1965 ou par courriel, via le directeur du développement des affaires du CRVI, au louis.st-pierre@cegeplevis.ca.
À propos du CRVI – Le Centre de robotique et de vision industrielles inc. est un Centre collégial de transfert technologique (CCTT) affilié au cégep Lévis. Depuis 1984, il fait partie intégrante du système d’innovation québécois. Le CRVI accompagne les entreprises souhaitant accroître leur productivité et développer de nouveaux produits grâce à la recherche appliquée, du transfert technologique et à un soutien spécialisé dans les domaines de la robotique, de la vision numérique et de l’intelligence artificielle (IA). Depuis 4 ans, il développe un programme de recherche en robotique avancée, qui est un développement nature de ses trois axes d’excellences.
