Les robots maintiendront des emplois en Suisse

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MSM : Vous possédez un PhD en robotique et vous travaillez au sein du HuCE - roboticsLab... Quels sont les promesses du robot dans un environnement de travail où l’humain est géographiquement proche et où il s’agit de produire des séries de pièces limitées ou même des pièces uniques ? Le robot est-il dans ce cas-là une solution à envisager et quels sont les marques de robots qui sont les plus facilement domptables pour ces opérations ?

Sarah Dégallier Rochat : Les robots collaboratifs sont des robots non-spécialisés, flexibles et multi-tâches. Ils sont donc particulièrement adaptés pour des entreprises qui produisent des petites séries ou des produits sur mesure. Ils peuvent être utilisés sur différents postes ce qui permet de faciliter leur rentabilisation.

En termes de logistique, ces robots peuvent partager l’espace de travail avec les collaborateurs et demandent donc moins de place que les robots industriels classiques. Leur ergonomie leur permet d’utiliser des machines développées pour les humains et permettent donc de réutiliser le matériel existant.

Finalement, ils peuvent être utilisés pour diminuer la pénibilité, physique et mentale, de certaines tâches et les rendre plus attractives.

Avant de mettre en place un cobot, il est important d’effectuer un bilan financier permettant de déterminer l’avantage attendu par rapport à la production manuelle ou à une automatisation classique. La complexité de la tâche, mais aussi la diversité, la marge et le cycle de vie des produits sont les facteurs décisionnels clé.

Quant au type de robot, il existe principalement deux catégories : les robots d’entrée de marché (entre 10 et 30K), plus lents et moins précis que les robots industriels mais bénéficiant souvent d’interfaces de programmation très intuitives. Dans cette catégorie, on compte les robots d’Universal Robots (UR) et le Panda de Franka Emika par exemple. La deuxième catégorie (30-120K) est constituée de robots aux performances similaires à celles des robots industriels, mais muni des capteurs nécessaires pour être opérés en mode collaboratif. Leur intégration est souvent plus complexe, mais leurs performances meilleures. Parmi les marques proposant ce type de robots, on compte Kuka, ABB, Stäubli, Fanuc et Mabi. Le choix de la marque dépend essentiellement du type d’applications, mais aussi des relations déjà établies entre l’industriel et le producteur du robot.

Je pense qu’il est important d’ajouter que certains producteurs de robots ont effectués des campagnes marketing très prometteuses sur les capacités de ces robots. En effet, le cobot a été présenté comme un robot flexible, facile à reprogrammer et permettant l’automatisation rapide de différentes tâches. C’est en partie vrai, mais les questions de sécurité et d’intégration des informations contextuelles, par exemple, restent encore problématique. Les attentes n’ont donc pas toujours été remplies, ce qui a créé une vague de scepticisme chez certains industriels. D’autres ont encore des attentes qui dépassent ce qu’un robot collaboratif peut actuellement faire.

Un cobot n’est pas un robot avec des compétences humaines, c’est un robot qui possède un système de sécurité lui permettant d’interagir de manière sûre avec les humains et donc de partager les mêmes espaces de travail. De plus le cobot peut utiliser des machines existantes conçues pour les humains. La fonction d’apprentissage kinesthésique permet enfin d’apprendre des trajectoires de manière intuitive au robot.

Je pense qu’il est important de réaliser que certaines tâches évidentes pour nous sont loin d’être triviales pour un robot : par exemple, saisir un objet. Nos systèmes visuel et tactile, l’agilité de nos doigts et notre capacité d’adaptation à de nouveaux objets sont difficilement égalables par un robot. Il est certes possible d’automatiser ces tâches pour des situations particulières, mais cela demande parfois des solutions beaucoup plus coûteuses que le travail humain. L’idée centrale de la cobotique est d’optimiser la complémentarité homme-machine.

Les algorithmes de contrôle permettant l’utilisation optimale des robots collaboratifs, dans le sens d’une réelle collaboration homme-machine, existent mais doivent encore être portés à un niveau de robustesse et de facilité d’utilisation adéquat pour l’industrie. C’est d’ailleurs notre principal axe de recherche au HuCE-roboticsLab.

MSM : La commande d’un robot par coordonnées de points ou par teaching sont des méthodes bien rodées. Y-a-t-il d’autres façons plus intuitives de déplacer un robot et lui faire exécuter des tâches précises ?

Sarah Dégallier Rochat : Il est en effet possible d’apprendre une trajectoire au cobot en déplaçant l’effecteur le long de cette trajectoire, ou alors en déterminant à l’aide du terminal de commandes un ensemble de points intermédiaires. Cependant, ce type de démonstration permet seulement d’apprendre des trajectoires et non des tâches. Par exemple, si le robot doit attraper une pièce, cette pièce devra toujours se trouver au même endroit, car le robot effectuera toujours la même trajectoire. Lorsqu’une programmation plus dynamique est souhaitée, par exemple pour détecter la position de pièces dans une boîte et les prendre les unes après les autres, il est encore souvent nécessaire de programmer le robot à l’aide de son langage, ce qui demande une certaine expertise.

Dans notre laboratoire, en collaboration avec l’IDIAP de Martigny, nous sommes en train de développer des interfaces permettant la programmation dynamique intuitive de robots collaboratifs ou industriels standard. L’idée est de permettre à un travailleur d’apprendre une nouvelle tâche au robot de la même manière qu’il le ferait avec un collègue, c’est-à-dire simplement en lui montrant comment il réaliserait lui-même la tâche. Nous utilisons des méthodes de statistique et de machine learning nous permettant d’apprendre le but de la tâche plutôt que la trajectoire et des algorithmes de traitement de l’image permettant de détecter la position des objets et d’adapter la trajectoire en fonction des obstacles potentiels. C’est un travail en développement, mais nous espérons avoir des résultats applicables en industrie d’ici deux ans.

MSM : On constate bien souvent qu’un robot en cage est hyper véloce alors qu’un robot collaboratif devient extrêmement lent à l’approche d’un humain. N’y a-t-il pas une façon de faire pour d’une part maintenir une grande vitesse de travail du robot tout en assurant une protection humaine sans faille ?

Sarah Dégallier Rochat : Afin de protéger l’humain, la vitesse, la masse effective, la force et le couple du robot lors d’un contact doit être limitée. Il existe des spécifications ISO précises sur les valeurs maximales possibles en fonction de la partie du corps humain pouvant entrer en contact avec le robot. Il n’est donc physiquement pas possible d’avoir un robot extrêmement rapide et puissant qui soit simultanément sans danger pour l’être humain.

En revanche, certains robots permettent l’activation dynamique du mode collaboratif en fonction de la présence ou non d’un humain dans l’espace de travail. Le robot fonctionne donc lentement lorsqu’un humain est détecté (à travers un système redondant de capteurs) et vite lorsque l’espace est vide.

MSM : Quelle est l’ouverture d’esprit de la Haute école spécialisée bernoise par rapport aux travaux de recherche demandés par les industries. Par quel moyen les industriels suisses peuvent-ils bénéficier des connaissances de votre laboratoire ?

Sarah Dégallier Rochat : Notre mission, en tant que haute école spécialisée, est la transmission de résultats académiques au monde industriel. Nos développements sont donc toujours orientés vers l’application et nous cherchons activement les collaborations avec les industriels.

Nous travaillons principalement sur des projets Innosuisse ou des mandats directs. En ce qui concerne la propriété intellectuelle, elle appartient généralement à l’entreprise dans son domaine de spécialisation.

Il est aussi possible aux industriels de proposer des sujets de thèse, de bachelor ou de master sur un thème particulier. Cela permet en général d’analyser la faisabilité et la pertinence de projet et de définir si nécessaire, un projet de plus grande ampleur. MSM

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