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«Les robots et les hommes peuvent former une bonne équipe.»

Lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes hautement structurés, les robots sont souvent d'ores et déjà plus performants que les êtres humains. Dans l'agriculture par exemple, les robots sont en mesure de contrôler en continu des parcelles de terrain, afin de garantir une utilisation optimale de l’eau, des engrais ou des pesticides. 

De nombreuses entreprises, qui sont parvenues à maîtriser ces technologies et des technologies similaires, procurent une valeur ajoutée mesurable et offrent ainsi des propositions de placement attrayantes. Les robots ne sont toutefois pas encore en mesure de traiter des flux de travail complexes ou d'interagir avec des êtres humains.

Professeur Siegwart, comment la Suisse est-elle parvenue à devenir un creuset mondial dans le domaine de la robotique?

Roland Siegwart: La robotique est une technologie des systèmes qui associe ingénierie de précision, capteurs, actionneurs et intelligence au sein d'une machine complexe. L’économie suisse et la recherche suisse ont une longue tradition dans tous ces domaines - une tradition sur laquelle les laboratoires de recherche des universités ont pu s’appuyer. Le recrutement de professeurs et de personnel dans le domaine de la robotique à l’EPFZ et à l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) ainsi que le lancement de divers programmes phares, tels que NCCR Robotics, NCCR Digital Fabrication et Wyss Zurich, ont permis la création d'un creuset unique au monde, vers lequel convergent des travaux de recherche exceptionnels en robotique, des transferts de technologies et des start-up.

La concurrence dynamise l’activité économique. Est-ce que cela s'applique également aux universités qui participent à la recherche en robotique?

Roland Siegwart: Les universitaires sont ambitieux et adorent la compétition. Comme les sportifs de haut niveau, ils veulent toujours occuper la première place et être les meilleurs. Cela stimule la capacité à innover. Ceci dit, ils entretiennent également d’étroites relations de travail entre eux. Avec l’EPF de Zurich et l’EPFL, la Suisse non seulement possède deux des meilleures universités de la planète, mais elle bénéficie aussi de deux institutions dotées de réseaux internationaux comptant parmi les meilleurs au monde.

Quels sont les chercheurs ou universités avec lesquels vous travaillez en étroite collaboration?

Roland Siegwart: J’entretiens des contacts très étroits avec tous les principaux chercheurs en robotique. Mon laboratoire compte plus de 20 nationalités. Nous collaborons étroitement notamment avec le MIT, l’université de Sydney, Caltech et le CSIRO à Brisbane, pour ne citer que quelques exemples. Dans le cadre de projets européens, nous coopérons avec l’université de Fribourg, l’université de Naples, l'université technique de Rhénanie-Westphalie à Aix-la-Chapelle, l’EPFL et bien d’autres encore. Nous participons à différents projets de recherche aux côtés d'entreprises telles qu’ABB, Microsoft, Huawei et Intel.

Notre partenariat avec l’EPF nous donne accès à des projets de recherche ou à des développements dérivés qui ont besoin de financement. Les investissements dans des projets de développements dérivés peuvent présenter un intérêt particulier pour notre division Asset Management.

Filippo Rima

Credit Suisse Asset Management a doté une chaire en robotique à l’École polytechnique fédérale de Zurich. Quelle est l’importance de ce type de partenariat?

Roland Siegwart: Ces partenariats sont vraiment importants. Le soutien du Credit Suisse nous permet de consolider l’EPF dans sa position d'université de premier rang à l'échelle mondiale dans le domaine de la robotique. 
Filippo Rima: Il y a plus de 160 ans, l’EPF et ce qui s’appelait alors la Schweizerische Kreditanstalt (aujourd'hui Credit Suisse) ont été fondées plus ou moins au même moment dans le but de construire le tunnel du Gothard. De même, nous avons également besoin aujourd’hui de partenariats pour faire progresser des technologies d’avenir telles que la robotique.

Nous sommes fiers d’aider l’université à renforcer sa position de leader. Quels sont pour vous les avantages de ce partenariat, Monsieur Rima?

Filippo Rima: Ce partenariat crée une base idéale pour poursuivre l’échange continu d’expertise et nous donne accès à des projets de recherche ou à des développements dérivés qui ont besoin de financement. Les investissements dans des projets de développements dérivés peuvent présenter un intérêt particulier pour notre division Asset Management. Je pense ici à des fonds en actions qui investissent dans des thèmes spécifiques, tels que l’automatisation globale, un domaine dans lequel la robotique joue un rôle clé.

On pourrait dire que les robots ont grandi au sein de l’industrie. Comment se porte le segment des robots industriels, Monsieur Rima?

Filippo Rima: Selon les données fournies par la Fédération internationale de la robotique, plus de 380 000 robots industriels ont été vendus en 2017. Ce marché devrait également afficher une croissance à deux chiffres au cours des prochaines années, favorisant la compétitivité de secteurs entiers de l’économie. Toutefois, les robots industriels sont en train d’atteindre leurs limites technologiques. Confrontés à des flux de production moins structurés et à des situations dans lesquelles les produits changent rapidement, ils sont dépassés. Ils sont par ailleurs incapables d’apprendre de nouvelles étapes de processus par eux-mêmes ou de s'adapter à de nouvelles situations de manière autonome. 

Quelles en sont les conséquences, Professeur Siegwart?

Roland Siegwart: Les robots doivent devenir plus flexibles et plus «intelligents» pour pouvoir s’adapter à de nouvelles circonstances. Ils sont de plus en plus équipés de caméras et d'autres capteurs qui leur permettent d’analyser les situations et de réagir en conséquence. Les robots peuvent ainsi également être utilisés pour automatiser des lots de faibles dimensions et prendre en charge des tâches laborieuses, habituellement exécutées par l'être humain. Cette étape est cependant extrêmement complexe et de nombreux défis doivent encore être relevés dans ce domaine. 

Les robots en mesure de fournir des services n’en sont qu’à leurs balbutiements?

Roland Siegwart: On pourrait dire ça comme ça, oui. Nous savons que ce sont des robots qui fabriquent nos voitures, mais avez-vous déjà vu un robot capable de réparer votre véhicule?

Pour la prochaine génération de robots industriels, ainsi que pour les robots en mesure de fournir des services, nous avons besoin de nouvelles technologies qui permettent une perception et une analyse intégrales de l’environnement ainsi qu'une interaction tactile. Les tâches qui paraissent souvent simples aux êtres humains, comme le fait de débarrasser la table après un repas, demeurent à ce jour encore impensables pour les robots, et il en restera ainsi au cours des prochaines années. D’un autre côté, les robots qui travaillent sur des lignes de production sont capables de placer des pièces avec une précision submillimétrique, ce qui, sans aide, est impossible aux êtres humains. L’avenir appartient donc aux robots collaboratifs. Les êtres humains se chargeront de travaux intéressants, qui requièrent compréhension, créativité, capacité tactile et interactivité, tandis que les robots exécuteront des tâches répétitives, qui requièrent de la précision et la capacité d'exécuter certaines opérations à l'infini.

Anymal, le modèle canin


Les robots à quatre pattes, tels que ceux créés par Anybotics, une jeune société dérivée de l’EPF, sont clairement supérieurs aux modèles sur roues, car ils peuvent s’aventurer sur des terrains accidentés et monter des escaliers. Le robot canin, qui pèse environ 30 kg, peut être utilisé pour prendre des mesures sur des plates-formes de forage, procéder à des arpentages et participer à des opérations de sauvetage. Anymal peut également être un compagnon obéissant lors des promenades et petites excursions. 
anybotics.com

Quelles aptitudes les robots de service vont-ils acquérir au cours des prochaines années?

Roland Siegwart: La première exigence que les robots de service doivent remplir est d'être en mesure de s'orienter de manière fiable et stable. Cela signifie que les robots doivent être en mesure de dresser de manière autonome des cartes de leur environnement, de se situer sur ces cartes et de se déplacer dans un but précis en évitant les collisions. Des progrès considérables ont été réalisés dans ce domaine au cours des dernières années.

Les robots sont désormais en mesure de créer des cartes en recourant à des caméras et à des lasers et de se déplacer de manière relativement fiable. Le plus important désormais est d'adapter, au cours des trois à cinq prochaines années, ces technologies à un usage industriel et quotidien, de façon à pouvoir les déployer dans des véhicules sans conducteurs, des robots de nettoyage ou des drones.

Monsieur Rima, pourquoi les robots intéressent-ils les investisseurs?

Filippo Rima: Avec la diminution constante du coût des technologies mises en œuvre dans les systèmes automatisés, les robots sont de plus en plus utilisés dans les domaines de la vie quotidienne. Ils sont de plus en plus présents dans les magasins, les restaurants et les bureaux.

En outre, l’automatisation a désormais fait son entrée dans les hôpitaux, les administrations publiques, les voitures, les trains et les avions, sans oublier nos maisons. Du point de vue des investisseurs, l’utilisation accrue de robots dans l’industrie et leur progression dans de nombreux autres domaines de l’économie créent des opportunités de placement à long terme. Dans un monde dans lequel la croissance mondiale est globalement en baisse, les investisseurs s'intéressent de plus en plus aux secteurs affichant une croissance structurelle.

En tant qu’investisseur, comment puis-je identifier les bonnes entreprises?

Filippo Rima: Il n’est pas facile d’identifier les entreprises qui détiennent le potentiel de croissance le plus élevé, en raison notamment du développement très dynamique de ce marché. De nombreuses sociétés spécialisées n'étant pas cotées et se montrant réticentes à fournir des informations, il peut s'avérer très difficile pour les investisseurs «normaux» de détecter les meilleures opportunités. En outre, les produits deviennent de plus en plus complexes, ce qui signifie que des compétences et une expérience considérables sont nécessaires pour les évaluer. Dans ce domaine, les fonds gérés par des spécialistes présentent un avantage clair par rapport aux investisseurs individuels.

Dans un avenir proche, les robots nous aideront à rendre l’agriculture bien plus durable. Des ressources, telles que l’eau ou les engrais, pourront être utilisées de manière optimale et les pesticides pourront être dosés avec précision.

Professor Roland Siegwart

Quels sont les facteurs qui limitent la diffusion rapide de robots dotés de capacités d'apprentissage en profondeur?

Roland Siegwart: L'«apprentissage en profondeur» fait généralement référence à l’apprentissage d’algorithmes qui reproduisent approximativement ce que nous savons actuellement du cerveau, quoique bien entendu dans une très faible mesure. Les fonctions non linéaires, telles que la région représentée par une rue ou un champ, sont apprises en recourant à un réseau neuronal et à de très nombreux exemples d’entraînement. Des progrès importants ont été réalisés ces dernières années dans le domaine des problèmes unidimensionnels, tels que l’analyse de données d’imagerie médicale. Les ordinateurs peuvent désormais identifier des tumeurs sur des images de manière plus fiable que les êtres humains. 

Et comment se présente la situation dans le domaine des problèmes multidimensionnels?

Roland Siegwart: L’apprentissage multidimensionnel d’interdépendances complexes requiert des millions d’exemples d’entraînement et une puissance de calcul supérieure de l'ordre de plusieurs dimensions. L’apprentissage en profondeur, tel qu’on l’entend aujourd’hui, n’en est pas capable. Dans sa forme actuelle, il a encore besoin d’un objectif défini. Il est très difficile de fournir ce type de définition pour des flux de travail complexes. À l’heure actuelle, les algorithmes d’apprentissage en profondeur ne sont rien d’autre que des programmes permettant d’optimiser et d’analyser de vastes flux de données.

Par exemple, l’apprentissage en profondeur permet d’identifier des tumeurs cancéreuses (sorties) en se basant sur des images (entrées). Les ordinateurs dépassent ici les êtres humains, car ils peuvent accéder à de grandes quantités de données et les traiter bien plus rapidement. Mais les capacités de l’intelligence artificielle (IA) restent encore très limitées actuellement. Il est par conséquent très audacieux de prétendre pouvoir extrapoler, à partir de systèmes d’IA résolvant des problèmes structurés et étroitement définis, des systèmes robotiques devant résoudre les problèmes multimodaux extrêmement complexes que nous rencontrons au quotidien.

Si nous ne parvenons pas à progresser dans l’agriculture et dans la logistique de distribution, une grande partie de la population mondiale continuera à souffrir de sous-alimentation et de malnutrition. Comment les robots peuvent-ils contribuer à résoudre ce problème?

Roland Siegwart: Il existe un potentiel immense pour le déploiement de robots dans l’agriculture. Les robots peuvent surveiller les champs sans interruption et intervenir immédiatement pour arroser, épandre des engrais ou éliminer des nuisibles par exemple. Dans un avenir proche, ils nous aideront à rendre l’agriculture bien plus durable. Des ressources, telles que l’eau ou les engrais, pourront être utilisées de manière optimale et les pesticides pourront être dosés avec précision. Nous prévoyons qu'il sera possible d'atteindre le même effet en n'utilisant qu'une fraction du volume de pesticides utilisé aujourd'hui et d'effectuer par des moyens mécaniques une grande partie des efforts déployés pour lutter contre les nuisibles. À l’heure actuelle, environ 30% de la nourriture est perdue avant même de quitter le champ et 30% de plus sont perdus au cours de la distribution et du stockage.

Il a été prouvé que les robots peuvent apprendre des êtres humains. Mais est-ce que les êtres humains peuvent apprendre des robots?

Roland Siegwart: À ce stade, il n'y a pas grand-chose que les êtres humains puissent apprendre des robots dans leurs vies quotidiennes. Mais un objectif pourrait être de développer une relation de travail optimale avec les robots, étant donné que leurs aptitudes et celles des êtres humains peuvent se compléter. Les robots ne se fatiguent pas, peuvent effectuer des mouvements de haute précision et peuvent porter des charges lourdes. Les êtres humains sont imbattables dès qu’il s’agit d’analyser des systèmes complexes, d’interagir avec leurs semblables et de générer de nouvelles idées.

Filippo Rima (en riant): Je suis parvenu à la conclusion que nous pouvons sûrement apprendre des robots. Discipline, travail acharné, précision et capacité de travailler sous pression sont autant d'atouts que nous autres, êtres humains, gagnerions à développer.

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