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

Le voyage vers une fabrication entièrement automatisée de biens finit par éliminer le besoin de travail humain, ce que j’aime appeler « la semaine sans travail ».  Les progrès vers cet « objectif » sont intimement liés 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. Depuis plus d’une décennie, je maintiens une chronologie historique de la robotique et de l’automatisation sur le site Web de notre entreprise. Il est mis à jour annuellement :https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

1. Révolution préindustrielle (avant le XVIIIe siècle)

Avant la révolution industrielle, les processus de fabrication étaient en grande partie manuels et à forte intensité de main d’œuvre. Avant la première apparition de « l’homo erectus » en Afrique centrale préhistorique il y a environ 2 millions d’années, les anciens artisans s’appuyaient sur des outils à main et une technique manuelle laborieuse pour produire des biens (même les dessins rupestres comptent). Cependant, dès ces premiers stades, des formes rudimentaires d’automatisation ont commencé à émerger. Par exemple, des leviers, des roues, des roues hydrauliques, des engrenages et des poulies étaient utilisés pour alimenter des machines simples, automatisant certains aspects de la production textile et de la mouture des céréales.

Les automates, essentiellement des machines complexes entraînées par des ressorts hélicoïdaux, de l'eau ou du vent qui reconstituaient certains aspects 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 14ème siècle de la cathédrale de Strasbourg (France) (que j'ai personnellement visitée et que j'ai été émerveillé !). En raison de la complexité et des outils et matériaux limités avant les années 1800, seuls les rois, les empereurs et les papes pouvaient se permettre de commander des automates complexes. Voici, dans la vidéo suivante, plusieurs exemples des premiers automates.

2. Début de la révolution industrielle (fin du XVIIIe au début du XIXe siècle)

La révolution industrielle a marqué un tournant important dans le secteur manufacturier. Des innovations telles que la machine à filer, le cadre à eau et la machine à vapeur ont révolutionné la fabrication textile, augmentant la productivité et réduisant le recours à un travail manuel fastidieux. En 1799, l'invention de l'égreneuse de coton par Eli Whitney a automatisé la séparation des fibres de coton des graines, rationalisant ainsi le processus de production.

Cotton Gin d'Eli Whitney vers 1790

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

La fin du XIXe et le début du XXe siècle ont vu l’essor des techniques de production de masse mises au point par des visionnaires comme Henry Ford. La mise en œuvre par Ford de la chaîne d’assemblage dans la fabrication automobile a considérablement réduit les délais et les coûts de production, ouvrant la voie à une automatisation plus poussée. En décomposant des tâches complexes en mouvements plus simples et répétitifs, la chaîne de montage a permis d'employer des ouvriers semi-qualifiés pour effectuer des tâches spécialisées.

Première ligne de production automobile d'Henry Ford

4. Automatisation et robotique (du milieu à la fin du 20e siècle)

Le milieu du XXe siècle a été témoin d’avancées significatives dans les domaines de l’automatisation et de la robotique. L'introduction des machines à commande numérique par ordinateur (CNC) a révolutionné les processus d'usinage, permettant un contrôle précis et automatisé des machines-outils. La machine CNC a jeté les bases des robots industriels en termes de composants de précision requis (servomoteurs en boucle fermée et codeurs de retour de position) et de logiciels de contrôle (codes G et M). Les robots ont commencé à entrer dans les usines, effectuant des tâches telles que le soudage, la peinture et l’assemblage avec rapidité 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 le secteur manufacturier. Le développement des systèmes de conception assistée par ordinateur (CAO) et de fabrication assistée par ordinateur (FAO) a révolutionné la conception des produits et la planification de la production. Les systèmes CAO/FAO ont permis aux concepteurs de créer des modèles numériques de produits, qui pouvaient être directement traduits en instructions pour les 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. Montée des contrôleurs logiques programmables (PLC) (années 1980)

Avec le développement du microprocesseur et des langages de calcul et de contrôle peu coûteux et omniprésents comme Fortran et « C », un ordinateur d'automatisation industrialisé et spécialisé a vu le jour. Les années 1980 ont vu l’essor des automates programmables (PLC), qui ont révolutionné l’automatisation industrielle. Les automates programmables ont remplacé les systèmes de relais électromécaniques traditionnels par une commande numérique, permettant une automatisation plus flexible et plus fiable des processus de fabrication. Un logiciel a été développé pour émuler la logique de relais connue sous le nom de « schémas à contacts ». Les automates pourraient être programmés pour contrôler les machines et les équipements, surveiller les entrées des capteurs et exécuter des tâches logiques, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle dans les opérations de l'usine.

7. Internet des objets (IoT) et fabrication intelligente (années 2000)

Le 21e siècle a apporté la convergence des technologies physiques et numériques dans le secteur manufacturier. L'Internet des objets (IoT) a facilité la connectivité des appareils et des équipements dans l'usine, permettant la surveillance et le contrôle en temps réel des processus de production. Les capteurs intelligents intégrés aux machines et aux produits ont fourni des informations précieuses, permettant une maintenance prédictive, un contrôle qualité et une optimisation des flux de production. Cette ère de fabrication intelligente a jeté les bases de systèmes de production plus intelligents et autonomes.

8. Avancées en matière d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (années 2010)

Les années 2010 et 20 ont été témoins d’avancées significatives en matière d’intelligence artificielle (IA) et de « Machine Learning », renforçant encore les capacités des systèmes de fabrication automatisés. Les algorithmes d’IA ont permis aux machines d’apprendre à partir des données, de s’adapter aux conditions changeantes et de prendre des décisions de manière autonome. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont optimisé les calendriers de production, la maintenance prédictive et les processus de contrôle qualité, améliorant ainsi 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 ainsi la productivité et la flexibilité dans les usines.

Les algorithmes d’IA sont désormais, dans de nombreux cas, enseignés par des simulations informatiques « cinématiquement précises » de la manière dont les variables du monde réel peuvent interagir (éclairage (pour la vision), couleur, poids, mouvement mécanique, force/pression de préhension, retour tactile, etc.). La possibilité d'enseigner un robot à partir d'une simulation accélère l'effort de formation pour de nouvelles tâches, ce qui est essentiel dans le secteur manufacturier pour atteindre des degrés plus élevés de personnalisation à moindre coût unitaire. Vous trouverez ci-dessous une vidéo de l'Oxford Institute of Computer Science présentant l'état de l'interaction robotique/IA et la raison pour laquelle l'IA est si difficile à appliquer aux robots multiaxiaux 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 plus d'efficacité, de précision et d'autonomie. Voici comment l'IA contribue à la réalisation de cette vision :

1. Maintenance prédictive : Les systèmes de maintenance prédictive basés sur l’IA analysent les données des capteurs des équipements pour détecter les défauts et anomalies potentiels avant qu’ils n’entraînent des pannes. En prédisant le moment où les machines risquent de tomber en panne, les fabricants peuvent planifier la maintenance de manière proactive, minimisant ainsi 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 les écarts par rapport aux normes de qualité. Les systèmes de vision industrielle équipés d'IA peuvent inspecter les produits avec précision et rapidité, garantissant que seuls les articles de haute qualité arrivent sur le marché.

3. Optimisation de la production : L'IA optimise les calendriers de production et l'allocation des ressources en fonction de facteurs tels que les prévisions de la demande, la disponibilité des machines et la disponibilité des matières premières. Les algorithmes de machine learning apprennent en permanence à partir des données de production pour identifier les goulots d'étranglement, les inefficacités et les opportunités d'amélioration, permettant ainsi aux fabricants d'optimiser leurs opérations pour une efficacité et une rentabilité maximales.

4. Robots autonomes : Les robots alimentés par l'IA, ou robots autonomes, sont capables d'effectuer des tâches traditionnellement effectuées par des humains avec un minimum de supervision. Ces robots peuvent naviguer dans des environnements complexes, manipuler des objets et s'adapter de manière autonome aux conditions changeantes, ce qui les rend idéaux pour des tâches telles que l'assemblage, la sélection, l'emballage et la manutention des matériaux.

5. Fabrication adaptative : L’IA permet des systèmes de fabrication adaptatifs capables de répondre de manière dynamique aux changements de la demande, aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement et aux conditions du marché. Ces systèmes peuvent reconfigurer les processus de production, ajuster la conception des produits et optimiser les flux de travail en temps réel pour répondre aux exigences changeantes, garantissant ainsi l'agilité et la résilience face à l'incertitude.

6. Collaboration homme-machine : L’IA facilite la collaboration homme-machine, où les humains et les machines travaillent ensemble en synergie 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 ainsi la productivité, la sécurité et la flexibilité dans l'usine. Les algorithmes d'IA permettent une interaction et une coordination transparentes entre les humains et les 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 basés sur l'IA fournissent aux fabricants des informations et des recommandations exploitables basées sur l'analyse des données et la modélisation prédictive. Ces systèmes aident les responsables à prendre des décisions éclairées concernant la planification de la production, l'allocation des ressources, la gestion des stocks et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, leur permettant ainsi d'optimiser les performances et de favoriser la réussite de l'entreprise.

8. Amélioration continue : L'IA facilite les initiatives d'amélioration continue en analysant les données de production pour identifier les tendances, les modèles et les opportunités d'optimisation. Les algorithmes de machine learning apprennent à partir des données historiques pour développer des modèles prédictifs et des recommandations prescriptives pour l'amélioration des processus, permettant ainsi aux fabricants de stimuler l'innovation et de garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Défis et considérations

Même si les avantages potentiels de l'IA pour parvenir à une fabrication entièrement automatisée sont immenses, plusieurs défis et considérations doivent être pris en compte :

1. Qualité et sécurité des données : Les algorithmes d'IA s'appuient sur des données de haute qualité pour la formation et la prise de décision. Garantir l'exactitude, la fiabilité et la sécurité des données est essentiel à l'efficacité et à la fiabilité des systèmes d'IA dans le secteur manufacturier.

2. Implications éthiques et sociales : L’adoption généralisée de l’IA et de l’automatisation dans le secteur manufacturier 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, à l’épanouissement personnel, à la vie privée et aux préjugés algorithmiques. Il est essentiel de répondre à ces préoccupations de manière proactive et responsable afin de garantir que l'automatisation basée sur l'IA profite à la société dans son ensemble.

3. Intégration et interopérabilité : L’intégration des technologies d’IA dans les systèmes et processus de fabrication existants nécessite une planification et une coordination minutieuses. Garantir l'interopérabilité entre les différents systèmes, équipements et plates-formes logicielles d'IA est essentiel pour parvenir à une intégration transparente et maximiser la valeur de l'IA dans le secteur manufacturier.

4. Cadres réglementaires et juridiques : À mesure que l’IA devient plus répandue dans le secteur manufacturier, les cadres réglementaires et juridiques doivent évoluer pour répondre à des questions telles que la sécurité, la responsabilité, les droits de propriété intellectuelle et la confidentialité des données. Des réglementations claires et transparentes sont essentielles pour favoriser la confiance, la responsabilité et l'innovation responsable dans l'automatisation basée sur l'IA.

5. Compétences et formation : L’adoption généralisée de l’IA et de l’automatisation dans le secteur manufacturier nécessitera une main-d’œuvre qualifiée capable de concevoir, de mettre en œuvre et de maintenir des systèmes d’IA. Il est essentiel d'investir dans des programmes d'éducation, de formation et de développement de la main-d'œuvre pour doter les travailleurs des compétences et des connaissances nécessaires pour réussir à l'ère de l'automatisation basée sur l'IA.

Conclusion

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

Les progrès continus en robotique, en IA, en nanotechnologie et en science des matériaux pourraient éventuellement conduire au développement de systèmes de fabrication entièrement autonomes, capables de fonctionner sans intervention humaine. Ces systèmes seraient très flexibles, adaptatifs et résilients, capables de répondre en temps réel aux demandes changeantes du marché et aux exigences de production. Le seul apport serait le capital, car en fin de compte, tous les matériaux peuvent également être produits par des processus contrôlés par l'IA à l'aide de machines et de systèmes d'extraction et de fraisage conçus et construits par des robots contrôlés par l'IA.

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