Du travail manuel à l'automatisation : tracer la voie vers un avenir sans travail

Le parcours vers une fabrication entièrement automatisée des biens, éliminant éventuellement le besoin de travail humain, quelque chose que j'aime appeler « La Semaine Sans Travail ». La progression vers cet « objectif » est intimement liée à l'évolution de l'intelligence artificielle (IA) et de la robotique. Ce récit explorera les étapes clés et le rôle de l'IA dans la réalisation de cette vision ambitieuse. J'ai maintenu pendant plus d'une décennie une chronologie historique de la robotique et de l'automatisation sur notre site web d'entreprise. Elle est mise à jour annuellement : https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

1. Pré-Révolution industrielle (Avant 18e siècle)

Avant la Révolution industrielle, les processus de fabrication étaient largement manuels et intensifs en main-d'œuvre. Depuis avant l'apparition de l'« homo erectus » en Afrique centrale préhistorique il y a environ 2 millions d'années, les artisans et artisans anciens s'appuyaient sur des outils manuels et des techniques manuelles laborieuses pour produire des biens (même les dessins rupestres comptent). Cependant, même à ces stades précoces, des formes rudimentaires d'automatisation ont commencé à émerger. Par exemple, leviers, roues, roues hydrauliques, engrenages et poulies étaient utilisés pour alimenter des machines simples, automatisant certains aspects de la production textile et du broyage de grain.

Les automates, machines complexes essentiellement à ressort, eau ou vent qui rejouaient quelque aspect de la vie, sont apparus il y a plusieurs milliers d'années dans l'empire égyptien. Un exemple plus récent est l'horloge astronomique du 14e siècle dans la Cathédrale de Strasbourg (France) (que j'ai personnellement visitée et qui m'a émerveillé !). En raison de la complexité et de l'outillage et matériaux limités avant les années 1800, ce n'étaient que les rois, empereurs et papes qui pouvaient se permettre de commander des automates complexes. Voici, dans la vidéo suivante, plusieurs exemples d'automates précoces.

2. Début de la Révolution industrielle (Fin 18e au début 19e siècle)

La Révolution industrielle a marqué un tournant significatif dans la fabrication. Des innovations comme la spinning jenny, le water frame et la machine à vapeur ont révolutionné la fabrication textile, augmentant la productivité et réduisant la dépendance au travail manuel fastidieux. En 1799, l'invention du gin à coton par Eli Whitney a automatisé la séparation des fibres de coton des graines, rationalisant le processus de production.

Gin à coton d'Eli Whitney vers 1790

3. Production de masse (Fin 19e au début 20e siècle)

La fin du 19e et le début du 20e siècle ont vu l'essor des techniques de production de masse pionnières par des visionnaires comme Henry Ford. L'implémentation par Ford de la chaîne d'assemblage dans la fabrication automobile a drastiquement réduit les temps et coûts de production, posant les bases pour une automatisation plus poussée. En décomposant les tâches complexes en mouvements plus simples et répétitifs, la chaîne d'assemblage a rendu possible l'emploi de travailleurs semi-qualifiés pour effectuer des tâches spécialisées.

Ligne de production automobile précoce de Henry Ford

4. Automatisation et robotique (Milieu à fin 20e siècle)

Le milieu du 20e siècle a vu des avancées significatives en automatisation et robotique. L'introduction des machines à commande numérique par ordinateur (CNC) a révolutionné les processus d'usinage, permettant un contrôle précis et automatisé des outils de machine. La machine CNC a posé les fondations des robots industriels en termes de composants de précision requis (servomoteurs à boucle fermée et encodeurs de retour de position) et du logiciel de contrôle (codes G et M). Les robots ont commencé à entrer dans les usines, effectuant des tâches telles que soudage, peinture et assemblage avec vitesse et précision. L'installation par General Motors du premier robot industriel, l'Unimate à commande hydraulique, en 1961 a marqué un moment charnière dans l'histoire de l'automatisation.

Un premier robot hydraulique Unimate

5. Informatisation et CAO/FAO (Années 1970 à 1980)

En 1971, le premier microprocesseur, le 4004, a été introduit par Intel. Les années 1970 et 1980 ont vu l'adoption généralisée de l'informatisation dans la fabrication. Le développement de systèmes de conception assistée par ordinateur (CAO) et de fabrication assistée par ordinateur (FAO) a révolutionné la conception de produits et la planification de production. Les systèmes CAO/FAO ont permis aux concepteurs de créer des modèles numériques de produits, qui pouvaient être directement traduits en instructions pour des processus de fabrication automatisés. Cette intégration de la technologie informatique a encore rationalisé la production et augmenté l'efficacité.

Le premier microprocesseur, l'Intel 4004

6. Essor des contrôleurs logiques programmables (PLC) (Années 1980)

Avec le développement du microprocesseur et l'informatique et langages de contrôle bon marché / omniprésents comme Fortran et « C », un ordinateur d'automatisation industriel et spécialisé est venu à l'existence. Les années 1980 ont vu l'essor des contrôleurs logiques programmables (PLC), qui ont révolutionné l'automatisation industrielle. Les PLC ont remplacé les systèmes relais électromécaniques traditionnels par un contrôle numérique, permettant une automatisation plus flexible et fiable des processus de fabrication. Un logiciel a été développé qui émulait la logique relais connue sous le nom de « diagrammes à échelle ». Les PLC pouvaient être programmés pour contrôler machines et équipements, surveiller les entrées de capteurs et exécuter des tâches basées sur la logique, réduisant le besoin d'intervention manuelle dans les opérations d'usine.

7. Internet des Objets (IdO) et fabrication intelligente (Années 2000)

Le 21e siècle a apporté la convergence des technologies physiques et numériques dans la fabrication. L'Internet des Objets (IdO) a facilité la connectivité des dispositifs et équipements sur le plancher d'usine, permettant la surveillance et le contrôle en temps réel des processus de production. Des capteurs intelligents embarqués dans les machines et produits ont fourni des insights de données précieux, permettant la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l'optimisation des flux de travail de production. Cette ère de fabrication intelligente a posé les fondations pour des systèmes de production plus intelligents et autonomes.

8. Avancées en Intelligence Artificielle (IA) et Apprentissage Automatique (Années 2010)

Les années 2010 et 2020 ont vu des avancées significatives en intelligence artificielle (IA) et « Apprentissage Automatique », améliorant davantage les capacités des systèmes de fabrication automatisés. Les algorithmes d'IA ont permis aux machines d'apprendre des données, de s'adapter aux conditions changeantes et de prendre des décisions de manière autonome. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont optimisé les plannings de production, la maintenance prédictive et les processus de contrôle qualité, améliorant l'efficacité et réduisant les temps d'arrêt. Les robots collaboratifs, ou cobots, sont apparus comme une nouvelle génération de robots conçus pour travailler aux côtés des humains, améliorant la productivité et la flexibilité sur le plancher d'usine.

Les algorithmes d'IA sont maintenant dans de nombreux cas enseignés par des simulations informatiques « kinématiquement précises » de la façon dont les variables du monde réel pourraient interagir (éclairage (pour la vision), couleur, poids, mouvement mécanique, force/pression de préhension, retour tactile, etc). La capacité d'enseigner un robot à partir d'une simulation accélère l'effort de formation pour de nouvelles tâches, ce qui est critique dans la fabrication pour atteindre des degrés plus élevés de personnalisation à moindre coût unitaire. Voici une vidéo de l'Institut d'Informatique d'Oxford sur l'état de l'interaction robotique/IA et la raison pour laquelle l'IA est si difficile à appliquer aux robots multi-axiaux dans une variété d'environnements inconnus.

Rôle de l'intelligence artificielle dans la réalisation d'une fabrication entièrement automatisée

L'intelligence artificielle (IA) joue un rôle central dans la transition vers une fabrication entièrement automatisée. Son intégration dans les processus de fabrication permet aux machines d'effectuer des tâches complexes avec une plus grande efficacité, précision et autonomie. Voici comment l'IA contribue à la réalisation de cette vision :

1. Maintenance prédictive : Les systèmes de maintenance prédictive pilotés par l'IA analysent les données des capteurs d'équipement pour détecter les pannes et anomalies potentielles avant qu'elles ne mènent à des arrêts. En prédisant quand une machine est susceptible de tomber en panne, les fabricants peuvent planifier la maintenance proactivement, minimisant les temps d'arrêt et maximisant la productivité.

2. Contrôle qualité : Les algorithmes d'IA analysent les données en temps réel des processus de production pour identifier les défauts et écarts par rapport aux standards de qualité. Les systèmes de vision machine équipés d'IA peuvent inspecter les produits avec précision et vitesse, assurant que seuls des articles de haute qualité atteignent le marché.

3. Optimisation de la production : L'IA optimise les plannings de production et l'allocation des ressources basés sur des facteurs tels que les prévisions de demande, la disponibilité des machines et la disponibilité des matières premières. Les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent continuellement des données de production pour identifier les goulots d'étranglement, inefficacités et opportunités d'amélioration, permettant aux fabricants d'optimiser leurs opérations pour une efficacité et rentabilité maximales.

4. Robots autonomes : Les robots pilotés par l'IA, ou robots autonomes, sont capables d'effectuer des tâches traditionnellement faites par les humains avec une supervision minimale. Ces robots peuvent naviguer dans des environnements complexes, manipuler des objets et s'adapter aux conditions changeantes de manière autonome, les rendant idéaux pour des tâches telles que l'assemblage, le prélèvement, l'emballage et la manutention.

5. Fabrication adaptative : L'IA permet des systèmes de fabrication adaptatifs qui peuvent répondre dynamiquement aux changements de demande, perturbations de chaîne d'approvisionnement et conditions de marché. Ces systèmes peuvent reconfigurer les processus de production, ajuster les designs de produits et optimiser les flux de travail en temps réel pour répondre aux exigences changeantes, assurant agilité et résilience face à l'incertitude.

6. Collaboration homme-machine : L'IA facilite la collaboration homme-machine, où humains et machines travaillent ensemble de manière synergique pour atteindre des objectifs communs. Les robots collaboratifs, ou cobots, sont conçus pour travailler aux côtés des humains dans des espaces de travail partagés, améliorant la productivité, la sécurité et la flexibilité sur le plancher d'usine. Les algorithmes d'IA permettent une interaction et coordination fluides entre humains et cobots, leur permettant de collaborer efficacement sur des tâches nécessitant à la fois des capacités cognitives et physiques.

7. Systèmes d'aide à la décision : Les systèmes d'aide à la décision pilotés par l'IA fournissent aux fabricants des insights actionnables et recommandations basés sur l'analyse de données et la modélisation prédictive. Ces systèmes aident les gestionnaires à prendre des décisions éclairées sur la planification de production, l'allocation des ressources, la gestion des stocks et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, leur permettant d'optimiser la performance et de mener au succès commercial.

8. Amélioration continue : L'IA facilite les initiatives d'amélioration continue en analysant les données de production pour identifier les tendances, motifs et opportunités d'optimisation. Les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent des données historiques pour développer des modèles prédictifs et recommandations prescriptives pour l'amélioration des processus, permettant aux fabricants de conduire l'innovation et de rester en avance sur la concurrence.

Défis et considérations

Bien que les bénéfices potentiels de l'IA pour atteindre une fabrication entièrement automatisée soient immenses, plusieurs défis et considérations doivent être adressés :

1. Qualité et sécurité des données : Les algorithmes d'IA dépendent de données de haute qualité pour l'entraînement et la prise de décision. Assurer l'exactitude, la fiabilité et la sécurité des données est essentiel à l'efficacité et la fiabilité des systèmes d'IA dans la fabrication.

2. Implications éthiques et sociales : L'adoption généralisée de l'IA et de l'automatisation dans la fabrication soulève des préoccupations éthiques et sociales liées au déplacement d'emplois, à la reconversion de la main-d'œuvre, aux futures sources de revenus, au besoin humain de compétition, d'épanouissement personnel, à la vie privée et au biais algorithmique. Il est essentiel d'adresser ces préoccupations proactivement et responsablement pour assurer que l'automatisation pilotée par l'IA bénéficie à la société dans son ensemble.

3. Intégration et interopérabilité : Intégrer les technologies d'IA dans les systèmes et processus de fabrication existants nécessite une planification et coordination soigneuses. Assurer l'interopérabilité entre différents systèmes d'IA, équipements et plateformes logicielles est crucial pour atteindre une intégration transparente et maximiser la valeur de l'IA dans la fabrication.

4. Cadres réglementaires et juridiques : Alors que l'IA devient plus pervasive dans la fabrication, les cadres réglementaires et juridiques doivent évoluer pour adresser des questions telles que la sécurité, la responsabilité, les droits de propriété intellectuelle et la confidentialité des données. Des régulations claires et transparentes sont essentielles pour favoriser la confiance, la responsabilité et l'innovation responsable dans l'automatisation pilotée par l'IA.

5. Compétences et formation : L'adoption généralisée de l'IA et de l'automatisation dans la fabrication nécessitera une main-d'œuvre qualifiée capable de concevoir, implémenter et maintenir les systèmes d'IA. Investir dans l'éducation, la formation et les programmes de développement de la main-d'œuvre est critique pour équiper les travailleurs des compétences et connaissances nécessaires pour réussir dans l'ère de l'automatisation pilotée par l'IA.

Conclusion

Il y a un vieux dicton, popularisé par Oscar Wilde en 1889, que « La vie imite l'art ». En 2017, j'ai publié un article sur la façon dont le dessin animé Hanna-Barbera « Les Jetson » prédit avec précision l'avenir : https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/. Comme avec « Spacely Sprockets », où George Jetson travaillait ostensiblement (bien qu'il ne semblait jamais travailler), notre propre avenir regarde vers une vision de fabrication entièrement automatisée, éliminant complètement le besoin de travail humain. Cette perspective reste une perspective alléchante, peut-être inévitable.

Les avancées continues en robotique, IA, nanotechnologie et science des matériaux pourraient éventuellement mener au développement de systèmes de fabrication entièrement autonomes capables de fonctionner sans intervention humaine. Ces systèmes seraient hautement flexibles, adaptatifs et résilients, capables de répondre aux demandes changeantes du marché et aux exigences de production en temps réel. La seule entrée serait le capital puisque finalement, tous les matériaux peuvent aussi être produits par des processus contrôlés par IA utilisant des machines d'extraction et de broyage et des systèmes conçus et construits par des robots contrôlés par IA.

La réalisation d'une fabrication entièrement automatisée représenterait un changement de paradigme dans la nature du travail, soulevant des questions profondes sur l'avenir de l'emploi, de l'économie, de la société et de l'épanouissement personnel. Avec l'avènement d'un nombre croissant de composants humains manufacturés (remplacements d'articulations en céramique et métal, stimulateurs cardiaques, lentilles oculaires, stimulateurs neurologiques) il est raisonnable de spéculer que robots, IA et vie humaine fusionneront à une date pas trop lointaine créant une « société cyborg ».