Le directeur de la robotique d'Amazon a déclaré en avril 2019 qu'il faudrait "au moins 10 ans" avant que les entrepôts ne soient entièrement automatisés (Rachel England, Endgadget2 mai 2019). Entre-temps, comme nous le détaillons ci-dessous, la production chinoise de robots industriels n'a cessé de baisser de septembre 2018 (-16,4%) à mars 2019 (-14%) et Avril 2019 -7.3% (Bureau national des statistiques de Chine). Qu'impliquent ces faits ? Pourquoi est-ce important ? Que sont les robots et pourquoi sont-ils en fait aussi essentiels à tout le domaine de l'intelligence artificielle (IA), y compris l'apprentissage profond ? Quels sont les enjeux stratégiques, politiques et géopolitiques pour les principaux acteurs, du GAFAM à des pays comme la Chine ? Ce sont les questions que cet article aborde et auxquelles il apporte des réponses.
Résumé des résultats précédents
Alors que nous avons exploré les moteurs de l'IA (voir Intelligence artificielle - Forces, moteurs et enjeux), nous avons identifié qu'un agent ou un système d'IA a besoin d'une interface double pour s'insérer dans la réalité. Cette double interface est constituée d'un capteur et d'un actionneur. Le capteur détectera l'environnement de l'IA et le traduira en entrées que l'IA pourra comprendre. À la fin du processus, l'actionneur réalisera le processus inverse et transformera une sortie qui n'est intelligible que pour l'IA en quelque chose que non seulement les humains comprennent, mais aussi qui peut agir dans le monde selon le but de l'agent IA (voir Capteur et actionneur (1) : Insérer l'intelligence artificielle dans la réalité).
Contenu - Publié en deux parties. La table des matières ne devient interactive que pour membres.
- Partie I La longue marche vers les robots avancés
- Partie II Transformer l'être humain en acteur (à venir)
Nous avons donc un processus séquentiel d'insertion des agents AI dans la réalité.
En attendant, nous avons identifié que ce processus séquentiel doit également prendre en compte différents types de mondes, d'environnements ou de "réalité" : le numérique ou le virtuel et le physique ou le matériel, une vision que nous allons revoir dans la deuxième partie de cet article. Ainsi, l'interface jumelle sert également de pont entre deux types de mondes ou de réalité.
Passant à des cas pratiques, nous avons d'abord mis en évidence, avec l'IdO, deux types de ponts pour notre capteur et notre actionneur : numérique-numérique et numérique-matériel. Avec l'exemple de l'agriculture intelligente, nous avons montré que les systèmes basés sur l'AI/apprentissage en profondeur (DL) qui pouvaient concevoir, créer et déployer toute la séquence AI/DL, du matériel au numérique en passant par le matériel, étaient plus puissants. Dans ces cas, les actionneurs sont des "choses physiques réelles", comme des arroseurs intelligents et des tracteurs intelligents (voir L'intelligence artificielle, l'Internet des choses et l'avenir de l'agriculture : Sécurité de l'agriculture intelligente ? (1) et (2).
- L'uranium et le renouveau de l'énergie nucléaire
- AI at War (1) - Ukraine
- Anticiper et se préparer à l'avenir - Podcast
- Le retour de l'énergie nucléaire
- Changement climatique, limites planétaires et enjeux géopolitiques
- Apocalypse dans la mer Rouge - Guerres de l'Anthropocène (9)
- Comprendre un mouvement de protestation et son crescendo
- Quel pays a le plus d'influence dans le monde ?
Dans cette optique, tout appareil, machine ou technologie capable de comprendre les sorties de l'IA et de les traduire en action dans le monde matériel sera un atout puissant. Ils permettront en effet d'adopter pleinement l'IA en raison de son efficacité directe, donc de son utilisation. Soit dit en passant, nous commençons ici à inclure notre dernier pilote d'IA, l'utilisation et l'usage, mais nous reviendrons sur cette partie plus tard. Pour revenir à notre interface jumelle et à ce dont les agents AI ont besoin, par exemple, l'impression 3D pourrait être un actionneur très intéressant. De même, les robots sont ou devraient être un actionneur de choix.
Plan de l'article
Ainsi, dans cet article, nous examinons, dans une première partie, les robots, ce qu'ils sont et ce qu'ils devraient être du point de vue de nos agents AI. Nous soulignons ensuite certains des obstacles rencontrés dans ce qui devient une longue marche vers les robots avancés. Nous nous concentrons sur le secteur difficile des robots de consommation et le comparons aux types de robots "plus simples", avec les conséquences que cela implique pour la stratégie robotique. Nous examinons ensuite un ralentissement du marché mondial, peut-être plutôt une réévaluation, et soulignons un ralentissement de la production chinoise de robots industriels. Enfin, nous soulignons pourquoi il est important pour les principales parties prenantes - à savoir les très grandes entreprises informatiques et certains pays comme la Chine, mais aussi l'Arabie saoudite et les Émirats arabes unis - de ne pas laisser les difficultés connexes et renforcées les ralentir ou, pire encore, les arrêter, compte tenu des enjeux économiques, politiques et géopolitiques.
Dans l'article suivant, nous nous intéresserons à la manière dont les acteurs relèvent le "défi robotique", dans un contexte difficile, d'autant plus important compte tenu des enjeux : des êtres humains sont transformés en actionneurs.
Bonjour Robots...
Les robots et les robots avancés
Les robots sont définis comme :
Robot
L'armée américaine, "Stratégie pour les systèmes robotiques et autonomes", mars 2017
Une machine motorisée capable d'exécuter un ensemble d'actions par un contrôle humain direct, un contrôle informatique, ou les deux. Elle est composée au minimum d'une plate-forme, d'un logiciel et d'une source d'énergie.
Comme ils sont axés sur l'action, les robots sont des actionneurs de choix. En effet, nous trouvons ensuite la définition des systèmes autonomes robotiques ou RAS :
Il s'agit d'un article de qualité. Pour accéder à cet article, vous devez devenir l'un de nos membres. Log in si vous êtes membre. Une version pdf de l'article complet (parties I et II) sera disponible pour les membres ayant la partie II.
ARTICLE partie I 3430 MOTS - plus bibliographie
Image en vedette : Image par sujin soman à partir de PixabayDomaine public.
Bibliographie sélectionnée
Atos, Rapport "Voyage 2022" : Résoudre les dilemmes numériques, 2018.
Morley, Janine, Kelly Widdicks, Mike Hazas, "Digitalisation, énergie et demande de données : L'impact du trafic Internet sur la consommation globale et la consommation de pointe d'électricité", Recherche sur l'énergie et les sciences sociales,Volume 38avril 2018, pages 128-137, DOI : 10.1016/j.erss.2018.01.018
Dupeyroux, Julien, Julien R. Serres et Stéphane Violle, "AntBot : un robot marcheur à six pattes capable de rentrer chez lui comme les fourmis du désert dans un environnement extérieur“, Robotique scientifique, 13 Feb 2019:Vol. 4, Issue 27, DOI : 10.1126/scirobotics.aau0307
Saravia, Sofia, Efram Slen et Gaurav Pendse, Nasdaq Global Information Services, "Intelligence artificielle et robotique : Rapport sur l'industrie et dossier d'investissement” Nasdaq Global Information Services, 31 janvier 2018.
Fédération Internationale de Robotique (IFR), présentation de Steven Wyatt Perspectives mondiales de la robotique en 2019.
