Les robots alimentés par l'IA seront la prochaine grande révolution de travail dans les entrepôts

En ce moment, dans un entrepôt non loin de Berlin, un robot jaune vif se penche sur un convoyeur, cueillant des articles dans des caisses avec l'assurance d'un poulet picorant le grain.

Le robot lui-même n'a pas l'air si inhabituel, mais ce qui le rend spécial, ce sont ses yeux et son cerveau. Grâce à un ensemble de caméras à six objectifs et à des algorithmes d'apprentissage automatique, il est capable de saisir et d'emballer des éléments qui pourraient confondre d'autres robots. Et grâce à un réseau de neurones, il partagera un jour avec ses camarades des entrepôts du monde entier, tout ce qu'il apprendra, ils l'apprendront aussi. Montrez à ce robot un produit qu'il n'a jamais vu auparavant et non seulement il découvrira comment le saisir, mais il transmettra ensuite ces informations à ses pairs.

"Nous avons testé ce robot pendant trois ou quatre mois, et il peut gérer presque tout ce que nous y jetons", explique Peter Puchwein, vice-président de l'innovation chez Knapp, la société de logistique qui a installé le robot. Le bord. "Nous allons vraiment les commercialiser. Nous voulons un très grand nombre de ces machines. »

Pour les créateurs du bot, la start-up californienne de l'intelligence artificielle et de la robotique Covariant, l'installation en Allemagne est un grand pas en avant, qui montre que la société a fait de grands progrès avec un défi qui tourmente les ingénieurs depuis des décennies: apprendre aux robots à ramasser les choses.

Cela semble facile, mais c'est une tâche qui a embarrassé certains des plus grands laboratoires de recherche et entreprises technologiques. Google a dirigé une écurie de bras de robot dans le but d'apprendre à saisir les choses de manière fiable (les employés l'appellent en plaisantant «la fosse aux bras»), tandis qu'Amazon organise un concours annuel mettant au défi les startups de stocker des étagères avec des robots dans l'espoir de trouver une machine assez bon pour ses entrepôts (il ne l'a pas encore fait).

Mais Covariant affirme que ses robots peuvent faire ce que les autres ne peuvent pas faire: travailler 24 heures sur 24, cueillir des articles sans chichi. Cela ne signifie pas que la cueillette est un problème résolu, mais elle libère beaucoup de potentiel. Cela est particulièrement vrai dans le monde des entrepôts et de la logistique, où les experts disent qu'il est difficile de trouver des travailleurs humains et qu'ils ont besoin de tous les robots qu'ils peuvent obtenir.

Parler à Le bord, Pieter Abbeel, co-fondateur de Covariant et directeur du Berkeley Robot Learning Lab, compare le marché actuel des cueilleurs de robots à celui des voitures autonomes: il y a beaucoup de battage publicitaire et de démos flashy, mais pas assez de tests et de aptitude.

"Nos clients ne font plus confiance aux courtes vidéos de démonstration", explique Abbeel. «Ils savent très bien que la plupart des difficultés résident dans la cohérence et la fiabilité.»

Puchwein de Knapp est d'accord, disant Le bord: «La chose typique pour les startups est de montrer des vidéos courtes et bien montées. Mais dès que vous essayez de tester les robots, ils échouent. »

Les quatre co-fondateurs de Covariant, de gauche à droite: Tianhao Zhang, Rocky Duan, Peter Chen, Pieter Abbeel
Image: Covariant

Une grande partie de ce battage médiatique a été générée par la promesse de l'apprentissage automatique. Les robots industriels d'aujourd'hui peuvent sélectionner avec une grande vitesse et précision, mais seulement si ce qu'ils saisissent est également cohérent: des formes régulières avec des surfaces faciles à saisir. C'est bien dans la fabrication, où une machine doit saisir le même article encore et encore, mais terrible dans la logistique de vente au détail, où les objets emballés pour l'expédition varient énormément en taille et en forme.

Le codage en dur de chaque mouvement d'un robot, comme avec la programmation traditionnelle, fonctionne très bien dans le premier scénario, mais terriblement dans le second. Mais si vous utilisez l'apprentissage automatique pour alimenter les données d'un système et le laisser générer ses propres règles sur la façon de choisir à la place, cela fait beaucoup, beaucoup mieux.

Covariant utilise diverses méthodes d'IA pour entraîner ses robots, y compris l'apprentissage par renforcement: un processus d'essai et d'erreur où le robot a un objectif défini («déplacer l'objet x à l'emplacement y») et doit le résoudre lui-même. Une grande partie de cette formation se fait dans des simulations, où les machines peuvent prendre leur temps, accumulant souvent des milliers d'heures de travail. Le résultat est ce que Abbeel appelle «le cerveau covariant» – un surnom pour le réseau de neurones partagé par les robots de l'entreprise.

Covariant, qui a été fondée en 2017 sous le nom d'Embodied Intelligence et qui sort aujourd'hui de la discrétion, n'est certainement pas la seule entreprise à appliquer ces méthodes. De nombreuses startups comme Kindred et RightHand Robotics utilisent des fusions similaires d'apprentissage automatique et de robotique. Mais Covariant est optimiste quant au fait que ses robots sont meilleurs que ceux des autres. «Les déploiements dans le monde réel impliquent une cohérence et une fiabilité extrêmes», explique Abbeel.

Puchwein est d'accord et il le saurait. Il a 16 ans d'expérience dans l'industrie, notamment en travaillant pour Knapp, l'un des plus grands constructeurs d'entrepôts automatisés au monde. Il a installé 2000 systèmes l'an dernier pour un chiffre d'affaires de plus d'un milliard d'euros.

Puchwein dit que les ingénieurs de l'entreprise ont voyagé à travers le monde pour trouver les meilleurs robots de cueillette et ont finalement choisi Covariant, qu'elle installe en tant que partenaire non exclusif. «Les robots non IA peuvent sélectionner environ 10% des produits utilisés par nos clients, mais le robot AI peut choisir entre 95 et 99%», explique Puchwein. "C'est une énorme différence."

Puchwein n'est pas le seul à bord non plus. Alors qu'il sort de la furtivité aujourd'hui, Covariant a annoncé une série de bailleurs de fonds privés, y compris certains des noms les plus en vue dans la recherche sur l'IA. Ils comprennent le chef de l'IA de Google, Jeff Dean; Yann LeCun, responsable de la recherche sur l'IA sur Facebook, et l'un des «parrains de l'IA», Geoffrey Hinton. Comme le dit Abbeel, l'implication de ces individus consiste autant à prêter leur «réputation» qu'autre chose. «Les investisseurs ne se limitent pas à l'argent qu'ils apportent à la table», dit-il.


Le robot de cueillette de Covariant au travail dans un entrepôt d'Obeta en Allemagne.
Image: Covariant

Pour toute la confiance, investisseur et autres, les opérations de Covariant sont incroyablement petites en ce moment. Il ne dispose que d'une poignée de robots en fonctionnement à plein temps, en Amérique et à l'étranger, dans les industries du vêtement, pharmaceutique et électronique.

En Allemagne, le robot de cueillette de Covariant (il n'y en a qu'un pour l'instant) conditionne des composants électroniques pour une entreprise nommée Obeta, mais la société affirme qu'elle souhaite que davantage de robots compensent une pénurie de personnel – une situation courante dans la logistique.

Malgré tous les discours sur les robots qui prennent des emplois humains, il n’y a tout simplement pas assez d’humains pour faire certains travaux. Un récent rapport de l'industrie suggère que 54% des entreprises de logistique feront face à des pénuries de personnel au cours des cinq prochaines années, les employés d'entrepôt étant parmi les postes les plus demandés. Les bas salaires, les longues heures de travail et les conditions de travail ennuyeuses sont cités comme facteurs contributifs, tout comme la baisse du taux de chômage (aux États-Unis au moins).

"Il est très difficile de trouver des gens pour faire ce genre de travail", explique Michael Pultke d'Obeta Le Verge par l'intermédiaire d'un traducteur. Il dit qu'Obeta compte sur des travailleurs migrants pour gérer les entrepôts de l'entreprise et que la situation est la même dans toute l'Europe. "L'avenir est plus de robots."

Et qu'en est-il des employés avec lesquels les robots de Covariant opèrent désormais? Selon Pultke, ils ne voient pas cela comme une menace, mais comme une opportunité d'apprendre à entretenir les robots et à obtenir un meilleur type de travail. «Les machines devraient faire le travail de base, ce qui est stupide et simple», explique Pultke. "Les gens devraient prendre soin des machines."

Traduit de la source : https://www.theverge.com/2020/1/29/21083313/robot-picking-warehouses-logistics-ai-covariant-stealth

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