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Comment les robots peuvent tirer parti de l’IA physique
Niryo explique pourquoi l’IA physique directement intégrée aux robots peut leur permettre de percevoir et de s’adapter en temps réel aux variations industrielles ainsi qu’aux contraintes opérationnelles des industriels.
niryo.com
Selon Niryo, face aux tensions sur la main-d’œuvre, à l’augmentation des coûts de production et à une pression concurrentielle accrue, les industriels européens recherchent des solutions d’automatisation capables d’apporter des bénéfices opérationnels rapidement mesurables. Dans ce contexte, l’entreprise française développe une approche fondée sur l’« IA physique », qu’elle définit comme l’intégration directe de fonctions d’intelligence artificielle au sein des systèmes robotiques, afin de permettre perception, adaptation et prise de décision en temps réel dans des environnements industriels contraints.
Une approche distincte de la robotique humanoïde
Alors que le débat technologique met régulièrement en avant les robots humanoïdes, Niryo adopte une orientation différente. Les plateformes humanoïdes visent une polyvalence générale, mais restent aujourd’hui associées à des niveaux de complexité, des coûts d’investissement et des incertitudes sur le retour sur investissement qui limitent leur adoption industrielle à court terme.
À l’inverse, les industriels expriment des besoins centrés sur des tâches identifiées, avec des contraintes de déploiement, de fiabilité et de maîtrise budgétaire. C’est ce décalage entre les promesses de la robotique généraliste et les exigences opérationnelles qui a conduit Niryo à privilégier des architectures robotiques spécialisées, intégrant des capacités d’adaptation ciblées plutôt qu’une imitation globale des gestes humains.
Définition opérationnelle de l’IA physique
Dans l’industrie, l’intelligence artificielle est déjà utilisée pour des applications telles que l’inspection visuelle ou l’analyse prédictive. Niryo étend cet usage en positionnant l’IA comme une couche opérationnelle intégrée au système robotique lui-même. L’IA physique repose ainsi sur l’interconnexion étroite entre capteurs, actionneurs, logiciels de commande et modèles physiques du robot.
Cette intégration permet au système de traiter en continu les données issues de la vision et des capteurs, d’interpréter son environnement immédiat et d’ajuster ses trajectoires ou ses actions en fonction des variations observées. L’objectif n’est pas l’autonomie générale, mais la capacité à maintenir un fonctionnement stable et cohérent dans des environnements partiellement structurés, tout en respectant les contraintes mécaniques, de sécurité et de temps de cycle.
Transférer l’adaptabilité du matériel vers le logiciel
Les lignes de production automatisées reposent traditionnellement sur des équipements mécaniquement adaptés à un produit ou à un format donné. Toute évolution de l’environnement ou des références implique souvent des modifications matérielles et des reprogrammations. L’approche de Niryo vise à réduire cette dépendance en transférant une partie de l’adaptabilité vers la couche logicielle.
La plateforme robotique Nate combine ainsi vision embarquée, capteurs et une pile logicielle conçue pour la reconnaissance d’objets, la gestion des variations de position et l’adaptation aux changements de paramètres de production. Plutôt que d’imposer des outillages dédiés ou des contraintes strictes sur l’environnement, le robot s’appuie sur la perception et l’apprentissage pour absorber une part de la variabilité.
De nouveaux objets ou cas d’usage peuvent être introduits via des interfaces graphiques, sans recourir à la programmation classique. Cette approche réduit les temps nécessaires à l’intégration de nouvelles références et limite les interventions d’ingénierie spécialisées lors des phases de mise en service ou d’évolution des lignes.
Évolution des interactions homme–robot
L’IA physique modifie également la relation entre les opérateurs et les systèmes robotiques. Les techniciens peuvent enseigner de nouveaux objets, ajuster des trajectoires ou paramétrer des cycles sans expertise approfondie en robotique ou en code. La reconnaissance visuelle et l’apprentissage permettent d’adapter rapidement le comportement du robot à des lots ou formats différents.
Niryo travaille par ailleurs sur des fonctions d’assistance à la programmation, dans lesquelles des instructions formulées en langage naturel sont traduites en séquences robotiques. Ces séquences peuvent être simulées et validées avant leur exécution, afin de limiter les erreurs et de sécuriser la mise en production, tout en conservant un contrôle humain sur le processus.
Un positionnement en réponse aux contraintes industrielles européennes
En rendant l’automatisation plus accessible sur les plans technique et économique, l’IA physique vise à faciliter son adoption dans des contextes de petites et moyennes séries, ainsi que dans des environnements de production soumis à des variations fréquentes. Des délais de déploiement raccourcis, une adaptation continue des équipements et une moindre dépendance à des compétences rares répondent à des enjeux structurels de l’industrie européenne.
Plutôt que de présenter l’intelligence artificielle comme une finalité en soi, Niryo l’utilise comme un composant opérationnel intégré à la robotique. Cette approche positionne l’automatisation comme un outil pragmatique, destiné à accompagner l’évolution des capacités industrielles et à soutenir la compétitivité des sites de production.
www.niryo.com
Une approche distincte de la robotique humanoïde
Alors que le débat technologique met régulièrement en avant les robots humanoïdes, Niryo adopte une orientation différente. Les plateformes humanoïdes visent une polyvalence générale, mais restent aujourd’hui associées à des niveaux de complexité, des coûts d’investissement et des incertitudes sur le retour sur investissement qui limitent leur adoption industrielle à court terme.
À l’inverse, les industriels expriment des besoins centrés sur des tâches identifiées, avec des contraintes de déploiement, de fiabilité et de maîtrise budgétaire. C’est ce décalage entre les promesses de la robotique généraliste et les exigences opérationnelles qui a conduit Niryo à privilégier des architectures robotiques spécialisées, intégrant des capacités d’adaptation ciblées plutôt qu’une imitation globale des gestes humains.
Définition opérationnelle de l’IA physique
Dans l’industrie, l’intelligence artificielle est déjà utilisée pour des applications telles que l’inspection visuelle ou l’analyse prédictive. Niryo étend cet usage en positionnant l’IA comme une couche opérationnelle intégrée au système robotique lui-même. L’IA physique repose ainsi sur l’interconnexion étroite entre capteurs, actionneurs, logiciels de commande et modèles physiques du robot.
Cette intégration permet au système de traiter en continu les données issues de la vision et des capteurs, d’interpréter son environnement immédiat et d’ajuster ses trajectoires ou ses actions en fonction des variations observées. L’objectif n’est pas l’autonomie générale, mais la capacité à maintenir un fonctionnement stable et cohérent dans des environnements partiellement structurés, tout en respectant les contraintes mécaniques, de sécurité et de temps de cycle.
Transférer l’adaptabilité du matériel vers le logiciel
Les lignes de production automatisées reposent traditionnellement sur des équipements mécaniquement adaptés à un produit ou à un format donné. Toute évolution de l’environnement ou des références implique souvent des modifications matérielles et des reprogrammations. L’approche de Niryo vise à réduire cette dépendance en transférant une partie de l’adaptabilité vers la couche logicielle.
La plateforme robotique Nate combine ainsi vision embarquée, capteurs et une pile logicielle conçue pour la reconnaissance d’objets, la gestion des variations de position et l’adaptation aux changements de paramètres de production. Plutôt que d’imposer des outillages dédiés ou des contraintes strictes sur l’environnement, le robot s’appuie sur la perception et l’apprentissage pour absorber une part de la variabilité.
De nouveaux objets ou cas d’usage peuvent être introduits via des interfaces graphiques, sans recourir à la programmation classique. Cette approche réduit les temps nécessaires à l’intégration de nouvelles références et limite les interventions d’ingénierie spécialisées lors des phases de mise en service ou d’évolution des lignes.
Évolution des interactions homme–robot
L’IA physique modifie également la relation entre les opérateurs et les systèmes robotiques. Les techniciens peuvent enseigner de nouveaux objets, ajuster des trajectoires ou paramétrer des cycles sans expertise approfondie en robotique ou en code. La reconnaissance visuelle et l’apprentissage permettent d’adapter rapidement le comportement du robot à des lots ou formats différents.
Niryo travaille par ailleurs sur des fonctions d’assistance à la programmation, dans lesquelles des instructions formulées en langage naturel sont traduites en séquences robotiques. Ces séquences peuvent être simulées et validées avant leur exécution, afin de limiter les erreurs et de sécuriser la mise en production, tout en conservant un contrôle humain sur le processus.
Un positionnement en réponse aux contraintes industrielles européennes
En rendant l’automatisation plus accessible sur les plans technique et économique, l’IA physique vise à faciliter son adoption dans des contextes de petites et moyennes séries, ainsi que dans des environnements de production soumis à des variations fréquentes. Des délais de déploiement raccourcis, une adaptation continue des équipements et une moindre dépendance à des compétences rares répondent à des enjeux structurels de l’industrie européenne.
Plutôt que de présenter l’intelligence artificielle comme une finalité en soi, Niryo l’utilise comme un composant opérationnel intégré à la robotique. Cette approche positionne l’automatisation comme un outil pragmatique, destiné à accompagner l’évolution des capacités industrielles et à soutenir la compétitivité des sites de production.
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