Pour tous ceux qui s’intéressent à la robotique, la fabrication d’une voiture robot (voiture programmable)est intéressante. En fait, ce robot mobile est un véhicule qui peut se déplacer de manière autonome. Fabriquer un tel engin vous permet à la fois de vous amuser et de vous initier à la robotique. D’ailleurs, ce type d’appareils peut avoir différents usages selon la configuration. Cependant, il vaut mieux ne pas avoir les yeux plus gros que le ventre. Un débutant devrait commencer par un engin relativement simple à construire et à programmer.

Les matériels nécessaires pour fabriquer une voiture robot

La construction de ce type de robots ne requiert aucune compétence ni connaissance particulière. Néanmoins, avoir des connaissances en électronique et en programmation pourrait rendre le processus plus facile. Par ailleurs, il faut avoir à disposition le matériel nécessaire, comme un microcontrôleur. Pour ce qui est de la programmation de la machine, il vous suffit de copier consciencieusement des lignes de code. De fait, vous devez également avoir un ordinateur à votre disposition.

Par ailleurs, vous trouvez ci-après la liste de ce qui compose la voiture programmable. Bien sûr, en cas de doute sur les dimensions d’un ou plusieurs objets, lisez les instructions pour avoir un ordre d’idées. Voici donc la liste :

• une carte Arduino Uno (microcontrôleur) ;
• un capteur à ultrason ou capteur de distance (avec quatre broches) ;
• un circuit intégré L293D ;
• des câbles pour Arduino ;
• un châssis Arduino ou n’importe quelle plaque qui peut servir de châssis ;
• deux moteurs électriques, précâblés de préférence (motoréducteurs à courant continu 3 V ~ 6 V DC, par exemple) ;
• deux roues ;
• une roue pivot ;
• un ruban adhésif à double-face ;
• un ruban adhésif à simple face ;
• une pile de 9 V et de son connecteur ;
• un boîtier de piles AA 9 V et d’un câble pour Arduino ;
• des piles AA ;
• un breadboard ou plaque d’essai sans soudure avec 830 points (d’autres modèles fonctionnent également).

N. B : La carte Arduino Uno est le microcontrôleur Arduino le plus simple d’utilisation. Néanmoins, vous pouvez utiliser d’autres cartes Arduino. Dans ce cas-là, vous devrez faire vous-même les recherches concernant les branchements.

La pose des composants de la voiture programmable

Les composants mécaniques

La première étape consiste à monter les roues, les moteurs et le châssis ensemble. Mais avant cela, emboitez chaque roue à un moteur électrique.

Après, repérez bien l’avant et l’arrière du support qui vous servira de châssis. Puis, il suffit de fixer les moteurs sous le châssis. Pour ce faire, marquez d’abord deux repères à l’arrière de la plaque. Les repères doivent être symétriques et se trouver sur les deux côtés opposés du châssis. Ensuite, collez les moteurs électriques sur ces points à l’aide du ruban adhésif à double-face. Plus ils sont symétriques par rapport au centre de la plaque, mieux ce sera.

Faites tout de même attention à ce que les roues aient assez de place sur les côtés pour tourner.

Concernant la roue pivot, collez-la avec un ruban adhésif à double-face à l’avant de la voiture robot. Selon le modèle de roue à votre disposition, il se peut que vous deviez surélever l’avant du véhicule. Dans ce cas, vous pouvez utiliser une boîte d’allumettes ou un morceau de bois.

Les composants électroniques

Pour l’emplacement du reste des composants, vous pouvez en décider vous-même en prenant en compte l’espace et les types de composants à votre disposition. D’ailleurs, il sera plus facile de les brancher ensemble avant de les positionner. 

Les branchements électriques du véhicule

Afin de réaliser les branchements, munissez-vous des câbles adaptés à la carte Arduino.

Circuit intégré vers breadboard

Le circuit intégré L293D possède une orientation. La partie avec le petit creux en forme demi-cercle permettra de vous repérer. Sur ce modèle de plaque d’essais sans soudure avec une longueur de 63 points, placez le L293D comme suit :

• les deux premières bornes ⇒ (31 ; E) et (31 ; F) ;
• les deux dernières bornes ⇒ (38 ; E) et 38 ; F).

N. B : Si vous avez un autre modèle de breadboard, vous devrez ajuster les branchements en conséquence. À cet effet, référez-vous à l’image ci-dessus.

Moteurs électriques vers breadboard

Pour le premier moteur électrique :

• un fil ⇒ (33 ; A) ;
• l’autre ⇒ (36 ; A).

Pour le second moteur électrique :

• un fil ⇒ (33 ; J) ;
• l’autre ⇒ (36 ; J).

N. B :

• les bornes négatives des deux moteurs ne doivent pas se faire face, de même pour leurs bornes positives ;
• vous pouvez ajuster le branchement au cours des essais si le petit robot ne fonctionne pas correctement.

Pile AA de 9 V vers breadboard

• borne négative ⇒ ligne négative (bleue) ;
• borne positive ⇒ (38 ; A).

Toutefois, ne placez pas encore la pile. 

Arduino vers breadboard

Sur le côté « POWER » de la carte Arduino :

• borne « 5 V » ⇒ sur la ligne positive (rouge) ;
• borne « GND ⇒ sur la ligne négative (bleue).

Sur le côté “DIGITAL (PWM=~) de la carte Arduino :

• “7” ⇒ (37 ; A) ;
• “~6” ⇒ (32 ; A) ;
• “~5” ⇒ (37 ; J) ;
• “4” ⇒ (32 ; J).

Boîtier de piles 9 V vers Arduino

Le boîtier de piles AA servira à alimenter le microcontrôleur. Il faut le brancher à la carte Arduino avec un câble d’alimentation DC Barrel Jack.

Néanmoins, ne placez pas encore de piles AA dans le boîtier.

Capteur de distance vers breadboard

• la borne “Vcc” ⇒ ligne positive ;
• la borne “GND” ⇒ ligne négative.

Arduino vers capteur à ultrason

• “~10” ⇒ « Échos” ;
• “~9” ⇒ « Trig”.

Par ailleurs, pour brancher le capteur de distance avec les autres composants, vous pouvez utiliser votre ingéniosité. Vous pouvez, par exemple, utiliser le ruban adhésif à simple face. Le but est qu’il n’y ait aucun contact entre les différentes broches du capteur.

Fermeture du circuit électrique

Si vous faites attention, vous verrez sur l’image que les lignes positives et les lignes négatives de la plaque d’essais font une boucle. Pour fermer les boucles, vous n’avez qu’à suivre les indications sur l’image de l’ensemble du circuit :

• brancher ensemble les deux lignes bleues du breadboard ensemble avec un fil ;
• répéter le processus pour les deux lignes rouges ;
• la ligne négative à droite ⇉ (34 ; J) et (35 ; J)
• la ligne négative à gauche ⇉ (34 ; A) et (35 ; A)
• la ligne positive à droite ⇉ (31 ; J) et (38 ; J)
• la ligne négative à gauche ⇉ (31 ; A) et (38 ; A) 

N. B : Pour vous repérer correctement, orientez le creux du circuit intégré vers le haut.

Vérification du branchement

Cette étape est relativement simple, mais très importante pour que le petit robot fonctionne correctement. Examinez attentivement les fils au cas où ils se mélangent.

La programmation de la voiture

Pour les passionnés d’informatique, cette étape est la plus intéressante. Avant de commencer, vous devez connecter l’Arduino à votre ordinateur avec un câble USB adapté. Après, lancez le logiciel Arduino qui permet de rédiger le code qui définit le comportement du petit robot. Si vous ne possédez pas encore le logiciel, vous pouvez le télécharger gratuitement en ligne.

Intégration du code dans le robot

La première chose à faire est de taper le code dans le logiciel. Une fois que c’est fait, vous pouvez l’envoyer vers la carte Arduino. Le code est structuré de manière à ce que la voiture avance quelque temps. Puis, il regardera autour de lui, pour regarder s’il y a un obstacle. Si tel est vraiment le cas, il tournera à environ 45° vers la gauche et avancera à nouveau quelque tempête, ainsi de suite.

Voici le code :

#define A 500
#define B 300
#define trigPin 9            //Trig Ultrasons (sortie)
#define echoPin 10
int motor_pin1 = 4;
int motor_pin2 = 5;
int motor_pin3 = 6;
int motor_pin4 = 7;                                    

void setup () { 
  pinMode(trigPin, OUTPUT);   //Trig est une sortie
  pinMode(echoPin, INPUT);    //Echo est une entrée
  pinMode(motor_pin1,OUTPUT);
  pinMode(motor_pin2,OUTPUT);
  pinMode(motor_pin3,OUTPUT);
  pinMode(motor_pin4,OUTPUT);
  delay(700);
}
void loop() {
  long duration, distance;
  digitalWrite(trigPin, LOW);  
  delayMicroseconds(2); 
  digitalWrite(trigPin, HIGH);
  delayMicroseconds(10);               //Trig déclenché 10ms sur HIGH
  digitalWrite(trigPin, LOW);       
  // calcul de la distance :
  duration = pulseIn(echoPin, HIGH);   // Distance proportionnelle à la durée de sortie
  distance = duration*340/(2*10000);   //Vitesse du son théorique
  
  if(distance >= 20) {                 //Si il n'y a pas d'obstacle à plus de 20cm 
    digitalWrite(motor_pin1,LOW);      //Alors il avance 
    digitalWrite(motor_pin2,HIGH);
    digitalWrite(motor_pin3,HIGH);
    digitalWrite(motor_pin4,LOW);                                
  }
  else {                               //Sinon (si il voix un objet a moin de 20 cm)
    digitalWrite(motor_pin1,HIGH);     //Le robot part en arriere puis 500 milliseconde 
    digitalWrite(motor_pin2,LOW);      //aprés il part vers la gauche.
    digitalWrite(motor_pin3,LOW);
    digitalWrite(motor_pin4,HIGH);
    delay(A);
    digitalWrite(motor_pin1,LOW);
    digitalWrite(motor_pin2,HIGH);
    digitalWrite(motor_pin3,LOW);
    digitalWrite(motor_pin4,HIGH);
    delay(B);
  }
}

Démarrage de la voiture

Pour tester la voiture programmable, posez d’abord l’appareil sur une surface plate. Ensuite, placez les piles AA dans le boîtier à piles ainsi que la pile de 9 V à sa place.

Personnalisation du robot

Modification du comportement du robot

Lorsque vous avez fini de profiter de votre réussite, vous pouvez maintenant effectuer des expérimentations. Pour ce faire, changez différentes valeurs du code pour modifier le comportement de la voiture programmable.

D’ailleurs, vous pouvez trouver différents autres codes sur Internet en indiquant les différents composants. Ensuite, vous n’avez qu’à copier et à coller les codes pour après les ajuster.

N.B : Tout comme précédemment, vous devez installer le code sur le microcontrôleur à chaque modification.

Remarque :

Dans la partie du code, la partie qui suit le double slash permet de mettre des commentaires. Vous pouvez donc vous en servir pour noter les effets de chaque partie du code. D’ailleurs, vous pouvez ajouter d’autres sections de commentaires selon votre désir.

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Le cerveau des robots : comment fonctionne un robot humanoïde ?

Le véritable cerveau d’un robot humanoïde n’est pas un composant unique, mais un ensemble associant capteurs, puissance de calcul, intelligence artificielle et logiciels de contrôle. Caméras, capteurs de profondeur, microphones, capteurs tactiles ou de force lui permettent d’abord de percevoir son environnement. Ces informations sont ensuite traitées par l’ordinateur embarqué et différents modèles d’IA afin d’identifier des objets, comprendre une instruction, planifier une action et prendre une décision. Le système de contrôle traduit alors cette décision en mouvements en commandant les moteurs et actionneurs des jambes, bras, mains ou tête.

Le processus fonctionne en boucle permanente : percevoir → comprendre → décider → agir → vérifier. Les nouvelles générations vont encore plus loin avec des modèles multimodaux et des modèles Vision-Language-Action (VLA), capables d’associer ce que le robot voit, les instructions qu’il reçoit et les mouvements qu’il doit réaliser.

C’est cette combinaison entre IA générative et monde physique la “Physical AI” qui constitue aujourd’hui l’une des principales évolutions technologiques des robots humanoïdes.

Pour rappel, un robot humanoïde est un robot qui ressemble à un humain. Il a généralement une tête, un torse, deux bras et deux jambes. Néanmoins, il arrive souvent que l’appareil ne possède qu’une seule partie qui rappelle l’être humain. A priori, créer un tel engin doit être compliqué, et c’est bien vrai. Après tout, c’est la cristallisation de nombreux savoirs de l’homme.

Les principaux composants d’un robot humanoïde

Les robots humanoïdes présentent peu de différences par rapport aux robots en général. Tout comme ces derniers, ils ont besoin de capteurs, d’actionneurs et d’un système embarqué pour fonctionner. Le tout est monté sur un squelette qui supporte le poids de toute la machine. Celui-ci permet également de protéger les composants de l’appareil.

Le système embarqué du robot

Le système embarqué, comme pour les humains, est le cerveau du robot humanoïde. C’est ce qui lui permet de fonctionner. Habituellement, le système embarqué de ce dernier repose sur une intelligence artificielle (IA). Pour le robot Ameca, Engineered Arts affirme que son système peut être catégorisé comme une IA. Néanmoins, le constructeur a assuré que c’est plus compliqué que cela.

Cependant, ce type de système embarqué est surtout destiné aux robots qui doivent effectuer diverses tâches de manière polyvalente. Les machines chargées des tâches répétitives peuvent entre autres embarquer un logiciel.

Par ailleurs, ces systèmes ont besoin d’énergie, tout comme les ordinateurs, pour fonctionner. Ainsi, les constructeurs peuvent choisir entre un générateur électrique, une batterie ou moteur à essence. Du fait de la préoccupation écologique actuelle, celui-ci ne sert sûrement plus dans ce domaine.

Les capteurs

Dans la robotique, un capteur est un appareil qui permet au robot de percevoir son environnement. Ce type d’appareil peut se présenter en deux grandes catégories.

• Les capteurs proprioceptifs :

Cette catégorie sert essentiellement au robot humanoïde de mesurer différentes valeurs internes. Les accéléromètres, les capteurs d’inclinaison et les capteurs de position sont des exemples de ces appareils. Ils mesurent respectivement l’accélération, l’inclinaison et la position du robot ainsi que celle des différentes parties de son corps.

• Les capteurs extéroceptifs :

Les capteurs extéroceptifs, eux, servent à percevoir les valeurs extérieures. Des capteurs tactiles permettent, par exemple, de mesurer les forces que le robot exerce sur un objet. De ce fait, ils sont souvent placés sur le bout des doigts de la machine. Il existe également des capteurs visuels et des capteurs sonores pour aider les robots humanoïdes à répondre aux besoins des utilisateurs.

Par ailleurs, le nombre et le choix de ces capteurs varient fréquemment selon la complexité et les tâches que le robot doit réaliser.

Les actionneurs

Cette dernière partie du robot permet à la machine humanoïde de se mouvoir et d’interagir avec son environnement. Tout comme un humain, ce type d’appareil possède des composants semblables à des articulations et des muscles. Ceux-ci permettent au robot humanoïde d’imiter les mouvements des mains. D’après les tâches que doit effectuer la machine, les constructeurs peuvent choisir entre actionneurs hydrauliques, pneumatiques et électriques. 

Dans la conception d’un robot humanoïde, les constructeurs font face à plusieurs défis. La manière de permettre à la machine de marcher sur ses deux jambes en fait partie.

Le déplacement d’un robot humanoïde bipède

Tout comme les humains, un robot marche humanoïde sur ses deux jambes après un apprentissage ou grâce à un programme destiné à cet effet. Néanmoins, le défi est de faire marcher cet engin sans qu’il tombe. À souligner que si malgré tout, il tombe, les ingénieurs doivent lui donner la capacité de se relever. Atlas de Boston Dynamics illustre bien ce type de robot. Parmi tous les robots bipèdes, Atlas dispose d’une des techniques de déplacement les plus abouties jusqu’à aujourd’hui. Il arrive même à faire du parkour.

La planification et le contrôle

La planification de la trajectoire et des mouvements d’un robot est essentielle pour son déplacement. Même chose pour le contrôle qui est l’exécution réelle de cette trajectoire et de ces mouvements planifiés en amont. À souligner que ces deux étapes sont d’autant plus importantes pour les robots bipèdes.

Afin d’arriver à créer un robot qui marche sur ses deux jambes, les concepteurs doivent notamment travailler la capacité de l’engin à garder l’équilibre. C’est valable qu’il marche, qu’il coure ou même qu’il reste debout. Ce point est très important, car les robots humanoïdes servent souvent à assister les hommes. De ce fait, ils doivent avoir la compétence de parcourir différents sentiers, dont les escaliers.

Pour ce faire, le robot a surtout besoin des informations sur la force de contact avec le support qui lui sert d’appui. Il lui faut également connaître à quel stade de son mouvement il est. C’est d’ailleurs dans ce but que différents capteurs sont placés sur les robots humanoïdes. Toutefois, la véritable solution se base sur un concept lié à la dynamique et au contrôle du déplacement appellé Zero Moment Point (ZMP).

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La dernière étude de l’International federation of robotics (IFR) illustre la situation mondiale de la robotisation industrielle. La densité recensée présente le nombre de robots pour 10 000 employés impliqués dans les processus industriels. Les pays les plus automatisés au monde sont-ils répartis parmi les différents continents ?

Les pays asiatiques prennent leur avance dans la robotisation

La Corée du Sud : premier pays le plus automatisé au monde

La République de Corée détient le record des pays les plus automatisés au monde. Elle recense 932 robots industriels pour 10 000 employés, soit 7 fois plus de la moyenne mondiale. Cette densité plus que performante lui porte de la seconde place à la première. Ainsi, cet état d’Asie de l’Est ajoute 64 unités par rapport aux statistiques précédentes à ses industries manufacturières.

Le développement de l’automatisation s’effectue dans deux secteurs clés de l’économie coréenne. D’une part, la fabrication d’écrans LCD et de puces mémoires multiplie l’installation de robots dans les industries du secteur électronique. D’autre part, la production des véhicules automobiles et la fabrication des batteries pour voitures électriques favorisent l’adoption des processus automatisés.

L’automatisation connait un essor en Asie

Cinq pays sur le top 10 des pays les plus automatisés au monde se trouvent en Asie. Le Singapore arrive au deuxième rang avec ses 605 unités robotisées pour 10 000 employés. Le pays enregistre une diminution par rapport à l’année précédente. Malgré la différence des données utilisées dans le calcul de la densité de robots, le pays reste un leader de l’automatisation. Les chiffres ont été effectivement obtenus à partir des données du Singapore Department of Statistics (DoS).

Pourtant, l’IFR utilise habituellement les statistiques de l’organisation internationale du travail (OIT). Ainsi, le Japon arrive au troisième rang des pays les plus automatisés au monde. L’IFR a recensé 390 unités automatisés par 10 000 employés pour ce premier fabricant de robots industriels. Par ailleurs, Hong Kong est passé du septième au sixième rang avec une densité de 276 robots pour 10 000 employés. Bien plus, la Chine a rebondi en passant de 187 à 246 appareils automatisés pour atterrir dans le top 9.

L’Europe dans la cour des pays les plus automatisés au monde

Trois pays européens dans le top 10 des pays les plus robotisés

L’Allemagne se trouve en tête de file des pays le plus automatisé de l’Europe. L’état fédéral recourt à 371 appareils robotisés pour 10 000 employés. Le pays enregistre une augmentation de 25 unités par rapport à la densité recensée précédemment. Ainsi, le développement de la robotisation y a créé de l’emploi pour près de 850 000 personnes.

La Suède succède l’Allemagne pour une densité de robotisation de 289. L’Italie vient au onzième rang des pays les plus automatisés au monde avec 224 machines automatisées pour 10 000 employés. La Belgique et le Luxembourg se situent au douzième rang avec une densité de 221. Les Pays-Bas se classent en treizième au niveau mondial. Enfin, l’Espagne se trouve avant la France pour une densité d’unités robotisées de 203 unités pour 10 000 employés.

La France : seizième pays le plus automatisé au monde

La France utilise 194 robots pour 10 000 employés. Elle recense plus de la moyenne globale de 126 robots pour 10 000 employés. Ainsi, l’automatisation industrielle classe la France dans le top 16 des pays les plus automatisés au monde. Pourtant, l’Hexagone a excellé dans la robotisation dans le secteur automobile. Il a occupé le rang du leader mondial avec une densité de 148 robots pour 10 000 employés.

C’est pourquoi le développement de la robotisation a bénéficié d’une allocation budgétaire à hauteur de 800 millions d’euros en 2021. En ce sens, le Plan d’investissement « France 2030 » prône la redynamisation de la compétitivité industrielle du pays. L’automatisation assure notamment un rôle important dans cette quête de performance économique.

L’automatisation industrielle évolue depuis 2015

Les augmentations régionales et nationales amènent à un doublement du résultat global de la robotisation de l’industrie. En cinq ans, la densité des robots est passé de 66 à 126 unités par 10 000 employés de 2015 à 2020. Les densités moyennes régionales recensées correspondent respectivement à 134, 123 et 111 unités pour l’Asie, l’Europe et les Amériques. De fait, les Etats-Unis passent de neuvième à septième avec leurs 255 robots pour 10 000 employés impliqués dans les processus industriels.

Il convient de noter que les disparités au niveau mondial s’expliquent par la diversité des spécialisations industrielles. L’automatisation se développe de plus en plus dans certains secteurs fabricants comme l’électricité, l’électronique et l’automobile. Ces domaines de prédilection des top 10 des pays les plus automatisés au monde les érigent comme leader de la robotisation. D’ailleurs, les investissements de chaque pays impliquent une évolution de la situation depuis 2019.

En définitive, la Corée du Sud, le Singapore, le Japon, l’Allemagne et la Suisse occupent le top 5 des pays les plus automatisés au monde. L’application de la robotique dans les processus industriels est la plus développée en Asie. Néanmoins, les pays européens et les Etats-Unis ne manquent pas de candidats dans le top 10.

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Un monde où humains et robots travaillent en parfaite harmonie semble sortir tout droit d’un film de science-fiction. Ainsi, il est tout à fait compréhensible que l’on ne l’envisage que dans un avenir lointain. Cependant, le directeur de fabrication aérienne de BAE Systems se projette déjà dans le futur avec l’intégration de la cobotique dans le secteur industriel. Dans ces usines modernes, les travailleurs arpenteraient les chaînes de production en étant propulsés par des exosquelettes. Grâce à un cadre mécanique révolutionnaire, la main-d’œuvre serait moins rude. Les travailleurs pourront éviter les tâches répétitives, dangereuses ou trop difficiles. En effet, avec la cobotique le travail dans les usines pourrait être plus humain et accessible à tous. Pour ce faire, BAE Systems a investi plusieurs millions dans l’Academy for Skills & Knowledge, qui offre une gamme d’installations impressionnante. D’ailleurs, les premiers tests s’effectueront d’ici à la fin de l’année.

Qu’est-ce que la cobotique ?

Étymologiquement, le terme « cobotique » vient de deux mots : « collaboration » et « robotique ». Il renvoie à une alliance transparente entre humains et robots dans le but d’augmenter la productivité. Le but est de transférer aux machines les tâches pénibles auxquelles les personnes apportent peu de valeur ajoutée. Les travailleurs seront en contact direct avec les robots sans pour autant être obligés d’interagir avec eux. En effet, les humains ne seront là que pour observer la réalisation et assurer l’assemblage. Cependant, l’objectif n’est pas de retirer le personnel des usines, mais plutôt de faciliter leurs activités pour une approche plus humaine. Et bien sûr, la façon dont les humains s’adaptent à leurs compagnons robotiques demeure primordiale.

La plupart des technologies susceptibles d’améliorer l’activité humaine existent déjà, mais leur introduction dans la vie réelle reste délicate. BAE Systems et de nombreuses autres entreprises utilisent déjà des robots dans la production. Par contre, ils restent enfermés derrière des barrières de sécurité et ne collaborent pas encore avec les humains. Actuellement, les prototypes de cobots sont en cours de développement sur le site de l’entreprise Warton dans le Lancashire. Avec le soutien de BAE systems, l’Academy for Skills & Knowledge représente le plus gros investissement en termes de compétences pour l’industrie aérospatiale britannique.

« Ce n’est un secret pour personne que la productivité du Royaume-Uni est faible par rapport au reste de l’Europe […] C’est probablement le moment le plus excitant pour se lancer dans l’industrie manufacturière, car nous entrons dans la quatrième révolution industrielle. »

Dave Holmes, Directeur de fabrication du secteur aérien de BAE Systems

La cobotique : comment ça marche ?

Les cobots ont été conçus afin d’automatiser un large éventail de tâches et d’effectuer un travail en collaboration avec les personnes. Un cadre mécanique se déploiera pour aider le traailleur à atteindre une pièce lourde et à la maintenir en place. La manipulation des pièces chaudes, lourdes, encombrantes ou trop petites sera ainsi déléguée aux robots. Ils seront dotés de capteurs intelligents capables de détecter les activités humaines tout autour. Ils se chargeront également de l’automatisation des profils individuels optimisés à l’aide d’une technologie sans fil. Ainsi, les cobots délivreront des signaux et des instructions sur mesure. En outre, ils sont facilement manipulables et peuvent être utilisés par n’importe qui ayant suivi une formation. D’un tour de main ou d’un signe de l’œil, un travailleur pourra contrôler ses mouvements.

Contrairement aux idées reçues, l’usine du futur, bien que plus automatisée, serait toujours composée de personnes. Les emplois changent, ce qui entraîne le développement de nouvelles compétences et de nouvelles formations qui restent à identifier. Au fil des mutations industrielles, les métiers se sont modifiés, mais l’homme, source d’innovations, reste au centre. Les spécialisations vont certainement se croiser, car tout sera en réseau. Même si les machines seront équipées de moyens de diagnostic et de maintenance à distance, la surveillance reste essentielle. De ce fait, le personnel qui réalise les opérations et la maintenance prédictive est l’un des fondements de l’usine connectée.

« Il est essentiel de comprendre comment associer les nouvelles technologies aux compétences actuelles de la main-d’œuvre. Le retour d’information est essentiel »

Dave Holmes, Directeur de fabrication du secteur aérien de BAE Systems.

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En effet, beaucoup pensent que le Machine Learning et le Deep Learning désignent le même processus d’entraînement. Eh bien, c’est une erreur ! Alors, pour mieux appréhender le monde de l’IA, la première chose à faire est de cerner la différence entre ces deux modes d’apprentissage.

Qu’est-ce que le Machine Learning ? 

Le Machine Learning (apprentissage automatique) désigne l’intersection entre l’informatique et les statistiques. Dans les faits, l’IA doit s’alimenter en données pour sa mise en place. Ses algorithmes identifient alors des modèles, aussi appelés patterns, dans les informations reçues. Grâce à ces modèles, l’ordinateur intelligent peut réaliser des prédictions efficaces à l’arrivée de nouvelles informations (les catégoriser, par exemple).

Les algorithmes ont une structure relativement simple telle qu’une régression linéaire ou un arbre de décision dans ce domaine. Effectivement, le Machine Learning se base surtout sur des analyses statistiques. Et dans la pratique, l’IA réalise des prédictions à l’aide de patterns pour ensuite tirer des conclusions à partir de nouvelles données collectées. Ainsi, la machine dotée d’IA peut apprendre sans être explicitement programmée.

Comprendre le Deep Learning 

Pour faire simple, le Deep Learning (apprentissage profond) indique une évolution du Machine Learning. Son architecture est plus sophistiquée et mathématiquement plus complexe que celle de son prédécesseur.

Il dispose en plus des algorithmes dont les capacités d’analyse d’informations sont proches de celles du cerveau humain. Cette prouesse est possible grâce à un réseau neuronal artificiel (ANN). Dans les faits, l’ANN s’inspire du réseau neuronal du cerveau humain. Par conséquent, le processus d’entraînement de l’ordinateur est plus performant comparé à la méthode précédente.

Dans ce cas-là, l’IA repose sur l’ANN qui comporte 3 types de couches : une entrée et une sortie qui renferment des couches intermédiaires. Les strates intermédiaires ou cachées sont les parties qui permettent à la machine d’être plus performante. Plus les couches cachées sont abondantes, plus le réseau de neurones est profond, plus l’IA est efficace. Ce qui explique le nom de la procédure d’entraînement.

À cause d’un manque de ressources IT, le Deep Learning n’a pu réellement se développer que récemment. En effet, l’installation de cette technologie nécessite une puissance de calcul ainsi qu’une quantité d’informations considérable.

Les différences entre le Machine Learning et le Deep Learning 

Mise à part la différence de l’organisation de leurs algorithmes, ces deux méthodes d’enseignement de l’IA ont d’autres spécificités.

Un entraînement distinct

En ce qui concerne le Machine Learning, il a besoin d’informations structurées, organisées et donc étiquetées. En d’autres termes, le développeur doit lui fournir les caractéristiques discriminantes des données. Cela est nécessaire pour qu’à l’avenir, l’IA soit capable de classer les informations inconnues similaires. Par ailleurs, le Machine Learning requiert le feed-back du développeur. Ce dernier doit ainsi lui communiquer les erreurs de classification et les corriger.

En revanche, le Deep Learning n’a pas besoin d’informations organisées. C’est qu’il détermine lui-même les caractéristiques des données qu’il reçoit. Il n’a pas non plus besoin de l’assistance directe d’un développeur. Au fil du temps, il est capable d’évoluer de lui-même grâce aux appréciations des utilisateurs. 

Des besoins particuliers

Pour ce qui est de l’apprentissage profond, il n’est efficace qu’à partir de millions de données. Il a de même besoin d’un temps d’évolution relativement conséquent. Sans compter que cet entraînement repose sur une puissance de calcul énorme. À titre de comparaison, avec un ordinateur du quotidien, la procédure prendrait plusieurs mois, voire plusieurs années. Le prix de sa mise en place est en conséquence plus élevé.

Quant à l’apprentissage automatique, il nécessite seulement des milliers d’informations. A propos du temps, celui-ci en demande bien moins par rapport au précédent. Ce processus nécessite pareillement peu de ressources informatiques (IT) ainsi qu’un budget plus raisonnable.

En bref, le Deep Learning est une sous-catégorie plus spécifique du Machine Learning, mais il est différent de ce dernier. Néanmoins, les deux ont un point commun : donner aux ordinateurs la capacité de penser intelligemment. Au fait, la première méthode s’avère utile lorsque les données à traiter sont non structurées et colossales. Ce qui permet à l’IA de résoudre divers problèmes avec plus d’aisance et d’efficacité. Nonobstant, le budget nécessaire à son développement est non négligeable, d’où la nécessité de recourir à la seconde méthode lorsque c’est possible.

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Le monde de la technologie reste en constante évolution et s’incruste petit à petit dans tous les secteurs. Récemment, l’université de Charles Sturt et Food Agility ont investi une somme conséquente dans un projet innovant pour développer l’agriculture australienne. L’objectif sera de remplacer la main-d’œuvre par des robots et l’IA. Ces nouvelles technologies révolutionneront le secteur agricole en Australie. La réalisation des travaux est prévu pour quelques années et bouleversera entièrement le métier d’agriculteur. Actuellement, la création d’une ferme robotisée est une tendance mondiale. Au vu de leurs impacts réduits sur l’environnement, elles pourraient pallier problèmes liés aux climats.

Global Digital Farm : la ferme de demain

L’université de Charles Sturt et Food Agility entend ainsi innover le secteur agricole au travers de la première ferme commerciale entièrement automatisée. Il s’agit essentiellement d’une approche plus futuriste de l’agriculture. L’objectif est d’exploiter d’une manière positive et optimale ce que les avancées technologiques ont de meilleur à offrir. Ces fermes robotiques reposent sur une culture hydroponique qui utilise l’électronique et le numérique pour fonctionner. D’ailleurs, cette initiative n’est pas nouvelle, la première ferme urbaine a été construite en 2012 à Singapour. Par ailleurs, il s’agit d’un investissement à forte rentabilité. En effet, des entreprises comme Plenty ont amassé plusieurs millions de dollars annuellement depuis 2014.

La construction du Global Digital Farm se fera sur un vaste terrain de 1900 hectares dans la ferme d’Agripark. La propriété contient déjà une gamme de cultures telle que du blé, du canola, du vignoble, du bétail, etc. La ferme disposera également de tracteurs, de moissonneuses, d’équipements de surveillance et drones robotisés. En outre, on y découvrira également des outils de gestion qui permettent de minimiser l’empreinte carbone.

Global Digital Farm : comment ça fonctionne ?

L’ambition de l’université de Charles Sturt est de mettre en place la première ferme « main libre » en Australie. La ferme futuriste disposera de quelques véhicules autonomes qui se chargeront de la récolte pendant que l’agriculteur dort. Cette initiative permettra de minimiser la charge de travail tout en offrant des résultats optimaux. La ferme disposera également d’un centre de contrôle dans lequel les travailleurs pourront gérer de multiples tâches. De ce fait, un agriculteur pourra conduire plusieurs véhicules à la fois. 

« Il ne faudra pas beaucoup d’années avant que la technologie ne fasse sortir les agriculteurs des champs pour les plonger dans le monde de la robotique, de l’automatisation et de l’intelligence artificielle. »

Richard Norton, DG de Food Agility

En outre, une analyse des fermes robotiques a démontré que les rythmes de productions sont spectaculaires et permettent de produire d’excellents aliments. D’ailleurs, les produits dans ces fermes futuristes ont été testés plus sains et plus riches sur le plan nutritionnel. Une intelligence artificielle se chargera des semis, des traitements ainsi que des récoltes. De plus, la technologie a déjà révolutionné le secteur minier avec l’automatisation complète des opérations.

« L’automatisation complète n’est pas un concept lointain. Nous avons déjà des mines dans le Pilbara qui fonctionnent entièrement grâce à l’automatisation. »

Richard Norton, directeur général de Food Agility

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L’éducation d’une IA nécessite un travail extrêmement pointilleux. Puisque l’élément le plus important de cet apprentissage n’est autre que les informations, celles-ci doivent être sélectionnées avec soin. Leur qualité est de rigueur et c’est la raison principale pour laquelle l’entraînement d’une IA requiert beaucoup de précision. Afin d’être utile, cette technologie doit suivre un apprentissage rigoureux. Pour y parvenir, les développeurs de cette technologie ont mis au point deux grandes méthodes dont le Machine Learning et le Deep Learning.

Les principales méthodes d’apprentissage d’une intelligence artificielle

Actuellement, pour l’entraînement de l’intelligence artificielle, les experts ont instauré le Machine Learning et le Deep Learning.

Machine Learning

Le Machine Learning ou apprentissage automatique est une manière de donner à l’ordinateur la capacité de s’instruire automatiquement. Pour ce faire, il doit essentiellement avoir accès aux données dont il a besoin pour évoluer. 

Dans les faits, l’éducation de l’IA se base sur l’observation et l’acquisition d’informations. Ce qui permet à la machine d’améliorer progressivement son intelligence.

Deep Learning

En ce qui concerne le Deep Learning ou l’apprentissage profond, le travail est beaucoup plus qualitatif. Il consiste à construire des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux ont pour but d’imiter la façon dont le cerveau humain traite les données qu’il reçoit. 

Afin d’évoluer, l’IA a besoin d’une appréciation positive ou négative venant des utilisateurs de ses travaux, comme la traduction d’un texte. En d’autres termes, elle alimente son intelligence avec l’intelligence collective (IC). De ce fait, elle s’améliore pas à pas avec cette méthode.

Les liens entre les neurones peuvent changer et se développer lorsque la machine intègre de nouvelles données. Elle peut ainsi apprendre sans une intervention directe de l’homme. En fait, plus elle absorbe d’informations, plus elle devient intelligente. Ce qui améliore les résultats des tâches que réalise l’ordinateur. Quant aux réseaux de neurones artificiels, ils analysent les informations reçues.

La démarche à suivre pour éduquer une intelligence artificielle 

Pour entraîner une intelligence artificielle, les responsables doivent passer par 3 stades : l’entraînement, la validation et le testing. Ce processus s’applique avec le Machine Learning et le Deep Learning. 

Lors de la première étape, l’ordinateur doit se nourrir d’une énorme quantité d’informations. Evidemment, la qualité de ces dernières est importante. Le but avec cette étape est d’apprendre à l’IA à décider et à prédire avec plus de précision. 

La seconde étape est en quelque sorte un examen. Le calculateur doit passer par la validation de données pour déterminer si les informations qu’il avait reçues ont été triées convenablement. Si l’IA réussit le test, elle passe à l’étape suivante. Sinon, elle revient à la case de départ pour un ajustement de ses défauts.

La dernière étape consiste à tester la machine avec des données qui lui sont encore nouvelles. Pour être plus précis, il s’agit d’une évaluation de son efficacité dans des conditions réelles (traduction de texte inconnu). Si l’IA réussit l’épreuve, cela veut dire qu’elle est opérationnelle. Sinon, elle recommence le processus depuis le début.

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur médiatique 

L’intelligence artificielle devient une nécessité dans plusieurs domaines, surtout pour  l’automatisation des procédés de production dans les manufactures. Cependant, elle a encore du mal à s’imposer dans les médias. En réalité, il est question de problème de budget, car son éducation peut coûter très cher. En outre, des gens s’opposent à l’utilisation de cette technologie, parce qu’elle pourrait occuper leurs postes de travail. 

Parmi les applications de l’IA dans le domaine médiatique figurent : l’automatisation de la vérification des informations, l’optimisation du partage de contenus et plus encore. 

Dans la communication des informations, Flint est un exemple concret de l’utilisation de l’IA, particulièrement dans l’envoi de newsletters. Pour suggérer des articles à ses utilisateurs, Flint utilise trois intelligences, dont l’IA, l’IC et l’intelligence du client. La dernière permet de personnaliser l’expérience utilisateur grâce aux appréciations de l’adhérent. Ainsi, Flint peut envoyer des newsletters plus adaptées aux besoins du client au fil du temps.

Bref, l’entraînement d’une IA est un processus ardu. Cependant, cela en vaut la peine parce que c’est très utile, surtout pour le monde professionnel. Malheureusement, dans les médias, l’évolution de cette technologie reste restreinte pour des raisons financières et politiques.

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L’évolution de la technologie robotique est fascinante. Les concepteurs ne se contentent plus de concevoir des robots de service. Désormais, la création de robots sociaux fait partie de leurs principaux projets. Arborant une forme humanoïde, ces machines sont aussi dotées d’une intelligence artificielle fonctionnant par apprentissage automatique (machine learning) et/ou par apprentissage profond (deep learning). Pour comprendre leur potentiel, voici le top 7 des robots humanoïdes les plus intéressants !

Pepper

Pepper est l’œuvre de SoftBank Robotics. Il mesure 120 cm et est constitué de 20 articulations au total. Grâce à celles-ci, il peut effectuer des mouvements basiques et s’exprimer de façon naturelle. De même, il peut engager une conversation en 15 langues. C’est sans doute cet atout qui en fait une machine de choix. En effet, Pepper est déjà utilisé dans de nombreux secteurs, à savoir l’hôtellerie et la restauration. Il y officie en tant qu’agent d’accueil.

Atlas

Atlas en est aujourd’hui à sa deuxième version. Lors du concours de la DARPA (une agence de l’armée américaine), ce robot humanoïde de Boston Dynamics a révélé sa capacité à manier différents outils, tels qu’une perceuse et une échelle. En outre, il est à même de conduire un véhicule. Lors de ses déplacements à pied, il a également une capacité d’anticipation incroyable, à un tel point qu’il arrive à ouvrir une porte et s’incruster dans un bâtiment.

Asimo

Asimo, quant à lui, a été créé en 2000 par le célèbre constructeur automobile Honda. Comme Atlas, ce robot intelligent profite d’une stabilité dynamique notable et peut courir à une vitesse de 7 km/h. Grâce à ses capteurs intégrés, il effectue des tâches précises, telles que servir une boisson. De même, son comportement autonome lui permet de tenir une conversation en quatre langues différentes, dont le japonais, le chinois, l’anglais et le français.

Sophia

Étant une création de la société Hanson Robotics, Sophia se distingue de ses semblables de par sa beauté et sa forte ressemblance à un être humain. Selon David Hanson, le fondateur de cette compagnie, le design de ce robot a été calqué sur la reine égyptienne Néfertiti et la célèbre actrice Audrey Hepburn. Outre sa beauté, Sophia imite parfaitement les expressions faciales de la gent féminine ainsi que leurs gestes. La cerise sur le gâteau : ce robot social arrive à maintenir un contact visuel lors d’une conversation.

Erica

Erica (ERato Intelligent Conversational Android) a vu le jour grâce à l’université d’Osaka du Japon. À part les caractéristiques déjà citées en amont, son algorithme lui permet de comprendre le langage naturel. Ainsi, cette machine peut changer d’expression faciale d’un moment à l’autre. Erica arrive également à cligner ses yeux et à bouger sa tête lors des conversations. Ses atouts lui ont permis de décrocher un rôle principal dans un film. Par ailleurs, cet androïde a déjà été la présentative d’un JT.

BOOMBOT

BOOMBOT Humanoïde Rouge est le best-seller du géant de l’e-commerce Amazon. C’est le compagnon préféré des enfants. En réalité, BOOMBOT leur offre 8 modes de fonctionnement amusants. Il peut combattre, s’entraîner, s’amuser, en plus d’autres activités. Avec l’option « destructeur-total furie », par exemple, BOOMBOT aura pour mission de casser tout sur son passage. Outre ces facultés, ce robot d’Amazon peut dire 60 phrases.

Nao

Nao est un robot humanoïde bipède. Pepper et elle ont le même développeur, mais Nao en est déjà à sa sixième version avec un format de 58 cm de long et 31 cm de large. Sa forme compacte fait qu’il ne pèse que 5,48 kg. Il bénéficie en outre d’une autonomie de 60 à 90 minutes, selon les usages. Par rapport à ces prédécesseurs, cette dernière version en date de Nao est capable de répondre clairement et de façon cohérente à son interlocuteur.

Ces 7 produits ne sont que les exemples les plus aboutis de robots humanoïdes développés jusqu’à ce jour. Il en existe encore d’autres, conçus pour améliorer le quotidien de leurs utilisateurs. Compte tenu de leurs fonctionnalités, il ne serait pas étonnant que ces machines soient propagées dans les quatre coins du monde dans quelques décennies.

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Depuis les années 90, plus d’un croyaient que les robots et les maisons connectées allaient rapidement envahir leur quotidien. Pourtant, ils sont contraints de reconnaître aujourd’hui que la robotique est loin d’en arriver là. En effet, même si ce secteur a beaucoup évolué, les automates ne courent toujours pas les rues. Quant à la domotique, elle devient en revanche de plus en plus nécessaire pour plusieurs foyers. Si en 2013 les français achetaient près de 150 millions d’objets connectés, 3 ans plus tard, ce nombre a triplé.

Les appareils connectés sans fil de la domotique révolutionnent notre quotidien

De nos jours, la maison connectée se démocratise pour des raisons de sécurité et de confort. De plus, les objets connectés sans fil s’étendent dans d’autres domaines, notamment la santé et l’automobile.

Concernant la santé, des objets connectés comme les smartphones et les bracelets connectés permettent de surveiller la santé d’un individu. L’automobile, elle, dispose de caméras connectées sur un cloud, des appareils servant à assurer sa sécurité. Quant aux robots, il est rare d’en entendre parler. Néanmoins, la robotique et la domotique sont intimement liées entre autres pour la sécurité et l’entretien du foyer.  

La robotique et la domotique font un excellent duo

Certains des adeptes de la nouvelle technologie ont toujours désiré converser avec des robots humanoïdes. Mais ce désire reste jusqu’à ce jour un rêve même si des machines plus ou moins autonomes existent déjà. Contrairement aux fantasmes véhiculés par les films, ce sont surtout de petits appareils qui remplissent les foyers.  

Habituellement, les appareils robotiques et la domotique travaillent de concert. À titre d’exemples, il y a les robots aspirateurs, ceux qui tondent la pelouse et ceux qui lavent les sols. Notons néanmoins que parmi tous ceux qui existent actuellement, le Roomba est le premier à avoir intégré les maisons.

Mis à part le ménage, les appareils robotiques se développent également dans le secteur du divertissement. C’est notamment le cas des drones.

Les robots humanoïdes existent bel et bien

En ce moment, la robotique et la domotique peuvent cohabiter grâce à des automates relativement simples et souvent peu autonomes tels que Roomba, Deebot. Des engins robotiques plus sophistiqués existent aussi, à l’instar d’Atlas, Asimo. Toutefois, malgré leurs différentes apparences, leur performance est incontestable.

Pepper, par exemple, est un robot humanoïde de SoftBank Robotics. Il est capable de percevoir les émotions humaines. Pour ce faire, il analyse les expressions faciales et l’intonation de la voix de son interlocuteur.

L’année dernière, des Peppers ont également permis à des patients atteints de Covid-19 de mieux supporter l’isolement. Leur intelligence artificielle les a rendus aptes à interagir avec les malades et le personnel soignant. Ces androïdes, précisons-le, possèdent des yeux qui arrivent à exprimer des émotions.

Le nombre des robots sophistiqués ne cesse d’augmenter

Les fans de la robotique seront ravis de savoir que les robots comme Pepper sont de nos jours nombreux. Pour preuve, les machines de Boston Dynamics sont maintenant disponibles sur le marché comme Spot, Handle et Atlas. Avec leur agilité hors du commun, ils intéressent surtout le domaine militaire, celui du sauvetage et du transport. On se rapproche ainsi d’une certaine manière, de la forme futuriste de la robotique et de la domotique.

Diligent a aussi conçu le robot Moxi qui sert notamment à assister les hôpitaux. Il peut par exemple transporter des médicaments chez un patient ou des échantillons de test dans un laboratoire. C’est pour cela que son aide s’est révélée très utile l’année dernière durant la pandémie pour soutenir les médecins et les patients.

À part ceux qui sont déjà cités, les entreprises de robotique sont encore nombreuses comme AMP Robotics, Blue Ocean Robotics, Nuro… Elles ont toutes fabriqué des engins dignes des films de science-fiction.

Ces robots ont beaucoup d’avenir. C’est qu’ils sont multifonctionnels et peuvent servir dans divers domaines de la vie, dont les services à la personne (comme aider les personnes âgées), le sauvetage et la sécurité. Par conséquent, il est facile d’imaginer qu’une version futuriste de la robotique et de la domotique fera rêver plus d’un. Sauf que l’obstacle majeur à la commercialisation de ces automates sophistiqués est leur coût élevé.

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L’homme a toujours réfléchi à des manières d’améliorer sa condition de vie. Ainsi, il a eu l’idée de construire des robots pour l’aider dans bon nombre de ses activités, des plus faciles aux plus pénibles. Aujourd’hui, les experts continuent de chercher de nouvelles solutions pour faire évoluer la technologie des robots. Désormais, l’intelligence artificielle ne fait plus partie de l’imaginaire et de plus en plus, nous l’utilisons dans notre quotidien.

La robotique : un domaine incontournable dans la vie des hommes

Le terme « robotique » vient de l’anglais « robotics ». Il a été inventé par le romancier Isaac Asimov en 1942. Il désigne l’ensemble des techniques et domaines en relation avec la fabrication des robots. Un robot, lui, est une machine programmée pour effectuer diverses tâches en se mouvant de façon autonome. Pour sa part, le mot « robot » vient du tchèque « robota » qui signifie « travail forcé ». Capek et son frère ont inventé ce terme en 1920.

De nos jours, un robot peut posséder plusieurs capteurs d’informations lui permettant d’analyser son entourage. En outre, une intelligence artificielle peut lui dicter ses mouvements en fonction de ce que ses capteurs perçoivent. L’évolution de robotique a été telle que désormais, elle est présente dans de nombreux domaines tels que ceux de :

• l’industrie pour la réalisation des chaînes de montage ;
• la médecine pour le diagnostic et le traitement de certaines maladies ;
• l’aérospatial pour l’exploration de l’espace ;
• la défense militaire pour les transports des armes et matériels ;
• des laboratoires pour les recherches scientifiques ;
• la sécurité pour la surveillance.

La robotique s’est largement développée avec le début de la révolution industrielle. Les chercheurs se sont inspirés de la nature pour concevoir des machines de plus en plus ressemblantes à certains êtres vivants. À notre ère, quelques robots sont même capables de penser et bouger comme les humains, comme le robot Deep Blue d’IBM et comme Sophia, un robot créé par David Hanson en 2015.

Comment les robots ont-ils évolué dans le temps ?

L’histoire de la robotique a commencé dans l’antiquité. Les premiers mécanismes étaient la roue, créée vers 3500 av. J.-C et les horloges, inventées vers 1600 av. J.-C en Égypte.

Du premier androïde au premier animat

Au XVIe siècle, Léonard de Vinci aurait créé le premier androïde pouvant coordonner les mouvements de ses membres et de ses mâchoires. En 1938, l’un des robots les plus surprenants était le canard de Jacques de Vaucanson. Celui-ci était capable de se nourrir, de se digérer tout seul et même de déféquer et de caqueter comme un véritable canard. À noter que le nom « animat » a été attribué aux animaux artificiels en 1985 par S.W. Wilson.

Les robots cybernétique puis, les rovers

Les premiers robots, appelés « cybernétique » ne sont apparus qu’au début du XXe siècle. Ces automates pouvaient effectuer des mouvements programmés en plus d’interagir avec leur entourage. Le chien électrique guidé par la lumière, conçu par Hammond et Miessner en 1915 était l’un des modèles de robots cybernétiques les plus célèbres. Par la suite, en 1960, les Russes ont développé les « rovers » pour explorer l’espace.

Les humanoïdes et les exosquelettes

Pour donner aux robots une apparence toujours plus proche de celle de l’homme, plus tard, les scientifiques ont créé les humanoïdes. Comme leur nom l’indique, ces machines ont été conçues pour être identiques à l’homme, notamment par leur forme et leur comportement. L’humanoïde le plus populaire en France est NAO, créé par la société  Aldebaran en 2006. Il  peut se déplacer, entendre et participer à des conversations, reconnaître quelqu’un et manier des objets avec délicatesse. Enfin, les exosquelettes ont été mis au point pour protéger l’homme lors des combats en temps de guerres, mais aussi pour pallier ses faiblesses et le rendre plus performant dans certaines missions.

Bref, les robots sont partout et présentent beaucoup d’intérêts dans la société actuelle. À cet effet, la robotique évolue toujours plus rapidement.

Les automates deviennent de plus en plus intelligents, mais ne surpassent pas encore la capacité de l’humain, pour l’instant. Néanmoins, certains robots sont plus efficaces que l’homme dans divers travaux. On peut ainsi se demander : pourraient-ils un jour devenir plus intelligents que l’homme et tout contrôler ?

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