La main d'oeuvre des industries de demain

Nouveaux travailleurs, nouveaux collègues

Au fil des années, l’efficacité de l’industrie s’est concentrée sur l’optimisation des stocks et de l’espace de production. Pour remédier à l’évolution de la demande du marché et, par conséquent, à la croissance des entrepôts et des usines (en nombre et en surface), nous avons dû reconsidérer la place de la main-d’œuvre humaine dans l’espace et le processus de production. Les robots automatisés sont au centre de cette transformation de l’industrie 4.0 en aidant la main d’œuvre à répondre à cette demande toujours croissante.

Les robots industriels sont chargés de différentes tâches : trier, manipuler, stocker ou transporter des objets. Ces tâches sont principalement de faible valeur et parfois dangereuses pour les travailleurs. Chez Visual Behavior, nous améliorons la collaboration entre les travailleurs et les robots afin d’optimiser l’efficacité et la productivité du flux de travail dans l’industrie. À cette fin, nous pensons que nous devons comprendre le comportement humain, l’environnement, l’espace de travail et les objets que les travailleurs utilisent au quotidien. D’une part, ces capacités permettent aux robots d’agir en collaboration avec les travailleurs au lieu de simplement partager l’espace avec eux. D’autre part, ces comportements permettent aux robots d’effectuer des tâches plus sophistiquées qui aident la main-d’œuvre à être plus efficace.

Des robots automatisés aux robots autonomes

Selon l’IFR, l’intégration des robots dans l’industrie a progressé en Europe  » de 543 000 unités en 2018 à 580 000 unités en 2019 « . Cette croissance constante crée des opportunités pour les industries de demain. Les robots de prélèvement et de remplissage et les AGV sont les solutions les plus fréquemment observées dans l’industrie aujourd’hui. Ces robots exécutent des tâches répétitives et récurrentes, ce qui permet de gagner en productivité, en flexibilité et de réduire les erreurs humaines. Ils contribuent au travail des ouvriers mais ne peuvent pas les remplacer entièrement pour effectuer des tâches spécifiques, non génériques et complexes. C’est pourquoi, pour créer une collaboration complète entre les travailleurs et les robots, nous devons soutenir la transition des robots automatisés (c’est-à-dire avec une assistance humaine permanente ou des tâches élémentaires) aux robots autonomes avec une assistance humaine limitée.

Les technologies actuelles qui participent à cette transition reposent sur des capteurs coûteux, des coûts de développement élevés, une faible adaptabilité et des cas d’utilisation limités. Notre système de vision artificielle basé sur la vision humaine peut résoudre ce problème.

Notre technologie vise à donner aux robots la capacité de comprendre les scènes pour prendre leurs propres décisions, comme le font les humains. Pour collaborer avec eux sans dépendre fortement de leur supervision, la compréhension de la scène par les robots est essentielle. Ces décisions reposent sur un ensemble de capacités que nous appelons souvent le sens commun des humains. Les robots doivent pouvoir décrire et comprendre en direct la scène environnante, y compris la détection du sol, les possibilités de navigation, la détection des objets et le comportement humain. Ces capacités sont nécessaires pour relever les défis de l’autonomie des robots.

Aloception: Notre technologie d'intelligence visuelle robotique

Cortex visuel artificiel

Chez Visual Behavior, nous avons créé Aloception, une nouvelle technologie générique basée sur la vision artificielle et destinée à combler le manque de possibilités sur le marché existant mentionné précédemment. Notre objectif est de doter les robots de ce « sens commun » afin qu’ils puissent s’adapter à n’importe quelle situation du monde réel en se basant sur une compréhension générique mais en constante progression de l’espace qui les entoure. 

Les notions de perception de l’environnement, des objets et de la détection des personnes apparaissent dès le plus jeune âge de l’être humain. C’est pourquoi le développement de l’enfant est la principale source d’inspiration de nos experts en IA qui créent, testent et entraînent notre technologie pour qu’elle grandisse et passe au niveau de perception suivant.

Comme les enfants font des suppositions basées sur ce qu’ils apprennent par eux-mêmes et leurs parents, les robots équipés de notre technologie peuvent évoluer dans un environnement non structuré grâce à l’apprentissage semi-supervisé. Cela lui permet de s’adapter à de nouvelles situations et à de nouveaux usages sans modifications matérielles ou logicielles coûteuses et fastidieuses. Nous pensons que le raisonnement avancé nécessite un accès complet aux informations fournies par une architecture multimodale unifiée dont les humains ont besoin pour prendre les meilleures décisions. 

Pour résoudre ces défis, Visual Behavior se trouve à la croisée de différents domaines : 

  • Intelligence artificielle :Nous collaborons avec des experts en vision artificielle travaillant sur l’architecture à base de transformateurs et l’apprentissage semi-supervisé.
  • Robotique : Au-delà de la compréhension des images, notre technologie s’attaque explicitement au défi robotique qui empêche le déploiement massif des robots dans l’industrie.
  • Neuroscience: Le cœur d’Aloception s’inspire du système visuel humain, de son raisonnement symbolique et de ses capacités d’apprentissage visuel pour concevoir et structurer les composants d’Aloception.

Des outils simple d’utilisation

Les capteurs constituent souvent le coût prédominant d’une plateforme robotique (3D, Lidar, Radar, etc.). Nous pensons qu’un ensemble d’innovations nécessaires peut être plus bénéfique pour l’autonomie qu’un ensemble complet de capteurs. Émanciper un robot des capteurs pour laisser Aloception s’appuyer sur une caméra mono/stéréo standard et une intelligence visuelle présente de nombreux avantages : une grande diversité de sorties, une excellente cohérence temporelle, la généricité et l’adaptabilité. Et encore, toute cette capacité technologique est rassemblée dans un réseau unifié et cohérent : un cortex visuel artificiel.

… pour des situations complexes

Pour trouver des solutions à des cas plus spécifiques, nous avons créé le programme Alo. Il est composé de plusieurs modules de notre technologie générique Aloception qui peuvent être mis en œuvre en fonction des besoins particuliers de nos clients. Visual Behavior est à la pointe de la recherche et de la science dans le domaine de la vision artificielle, la matérialisant dans une technologie en attente de brevet pour garantir la fiabilité de notre produit.

AloforAGV: une nouvelle technologie spécifique

Un cas d’utilisation qui reste au cœur de nos recherches est « AloforAGV », notre produit conçu pour les véhicules à guidage automatique. Les modules dont ce produit a besoin pour permettre aux robots de prendre des décisions claires dans des environnements non structurés et dynamiques sont les suivants:

Compréhension du comportement humain

Alosym

Détection et raisonnement au niveau des entités

Détection du sol

Alopix 

RT Détection et segmentation au niveau du pixel

Détection d'objets

Alodepth

RT depth Estimation des cameras stereo et monoculaire

Navigation

Aloflow

Estimation du mouvement et des occlusions à partir de la vidéo

Le robot comprend la scène et conserve les informations nécessaires en se basant sur un simple capteur, une caméra stéréo. Le flux vidéo acquis est fourni au système et est traité pour répondre aux questions essentielles. (Qu’est-ce que c’est ? Qui suis-je ? Où suis-je ? Comment je me déplace ?)

Leur intégration constitue une véritable solution de changement de jeu, ouvrant de nouveaux cas d’utilisation et des cas existants avec de nouveaux niveaux de précision. Elle permet aux clients de faire la différence en améliorant la précision de la navigation, la prédiction de l’évitement des obstacles et la compréhension du comportement humain.

Notre solution offre la possibilité à tout véhicule guidé automatisé de passer de l’automatisation à l’autonomie.

Robin Jacqueline d’Enjoy Automation parle de « AloforAGV » : 

Le produit fourni par Visual Behavior est très apprécié pour sa simplicité et son adaptabilité à tous les cas d’utilisation (ADAS, robot de prélèvement, etc.). Ces produits peuvent répondre aux demandes spécifiques de l’industrie et des véhicules à conduite automatisée : des demandes génériques aux demandes spécifiques. Les différentes fonctionnalités répondent à vos besoins spécifiques de manière efficace. Nous sommes très convaincus par l’architecture unifiée, l’apprentissage semi-supervisé et le temps réel avec prise en compte de la latence ».

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Nous nous concentrons sur les défis les plus importants de la robotique : le manque d’intelligence, souvent compensé par des capteurs complexes à des prix élevés, et le manque d’interaction riche entre les robots et leur environnement ou les humains travaillant à leurs côtés.

Aloception offre une solution visuelle générique enrichie de fonctionnalités spécifiques pour répondre à des problèmes complexes tels qu’AloforAGV. Notre Cortex Visuel Artificiel fait du robot un bon collaborateur, passant les niveaux de perception suivants un par un avec une intelligence prometteuse et évolutive. De cette façon, les clients peuvent créer un robot collaboratif pour une grande variété de tâches.

Si vous voulez en savoir plus sur l’adaptation de notre produit Aloception dans un robot spécifique ou en savoir plus sur qui nous sommes et comprendre notre technologie de vision par intelligence artificielle.

Contactez-nous et nous serons heureux de vous aider à trouver une solution pour rendre vos robots plus autonomes.

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