Portrait de Reto Wyss, pionnier du Machine Learning chez Vidi/Cognex

Reto Wyss : L’Intelligence artificielle industrielle

| Rédacteur: Jean-René Gonthier

Reto Wyss le pionnier du « Machine Learning ».
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Reto Wyss le pionnier du « Machine Learning ». (Source : RW)

Reto Wyss est un physicien formé à l’EPFL (1995-97), à l'ETHZ (1997-2000) puis au Caltech (2005) aux Etats-Unis et qui travaillait au CSEM (2006-2012) de Neuchâtel lorsque la société CPA Groupe cherchait à développer de nouveaux outils dans le domaine de la vision industrielle.

Il a alors proposé d’appliquer à cette problématique une toute nouvelle méthode (pour l’époque) appelée le « machine learning ». Ce fut rapidement un succès probant. En 2012, il co-créé donc ViDi Systems SA, une start-up fribourgeoise qui aujourd’hui fait partie du groupe Cognex, leader mondial de la vision industrielle. La compagnie propose un ensemble d’outils software et hardware qui se distingue par une approche de « machine learning » simplifiant le contrôle visuel par apprentissage automatique sans nécessiter de programmation à chaque fois nouvelle.

Le logiciel IA (Intelligence Artificielle) interprète les images d’une série de pièces « bonnes » pour en définir un modèle de référence auquel sont ensuite comparées les pièces produites en grandes séries que l’on désire inspecter. Le modèle inclut les variations liées aux processus de fabrication. Cette découverte est une véritable révolution en milieu industriel mais pas seulement, comme nous le verrons plus loin.

Ainsi, pour une vis par exemple, le modèle est créé en moins de 20 minutes à partir d’une sélection d’images de plusieurs « bons » échantillons mis en rotation sur leur axe.

En phase d'inspection, le logiciel rapporte les défauts identifiés (rayures, bosses, taches...) n'importe où à la surface de la vis, avec une acuité jusque là obtenue uniquement avec l’œil humain rapporte Reto Wyss.

Inventé et programmé par Reto Wyss - la légende dit qu'il a fait une version Bêta en quelques semaines seulement même si il y travaille encore aujourd’hui - ce package qui est – maintenant l’œuvre d’une équipe - permet à tout système de production automatique d'avoir un contrôle expert virtuel souvent meilleur que l'homme car ce dernier est parfois trop versatile. Influencé par son état physique (fatigué ou peu bien) ou mental (mauvais humeur ou dépressif) l’homme n’agit pas avec constance. Une algorithme digitale n'a pas d'état d'âme... dans ce cas cela peut être utile !

Mais le travail de l’équipe de chercheurs sous la direction de Reto Wyss ne s’arrête pas là. Certes le contrôle automatique de pièces défectueuses est important mais d’autres processus de contrôle visuel se développent pour l’agriculture (contrôle de qualité des fruits par exemple) mais aussi en médecine (comme le contrôle des cellules rouges du sang).

L’avenir économique et industriel de tels processus de contrôle par vision automatisé paraît immense ce d’autant plus que ces fonctions de contrôle, qui est un travail extrêmement répétitif, occupe aujourd’hui des millions de gens dans le monde. Des gains conséquents en productivité sont ainsi prévisible avec l’usage généralisé des outils mis au point notamment par Reto Wyss et son équipe.

Au-delà du contrôle de qualité se profile tout le domaine de la reconnaissance de formes qui va toucher des domaines très variés de l’automatisation des processus industriels. MSM

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