En 1913, Henry Ford a révolutionné la construction automobile avec la première chaîne de montage mobile, une innovation qui a rendu l’assemblage de nouveaux véhicules plus rapide et plus efficace. Quelque cent ans plus tard, Ford utilise désormais l’intelligence artificielle pour accélérer les lignes de fabrication actuelles.

Dans une usine de transmission Ford à Livonia, Michigan, la station où les robots aident à assembler les convertisseurs de couple comprend désormais un système qui utilise l’IA pour apprendre des tentatives précédentes comment remuer les pièces en place le plus efficacement possible. À l’intérieur d’une grande cage de sécurité, les bras du robot tournent autour de saisir des pièces circulaires de métal, chacune d’environ le diamètre d’une assiette, à partir d’un convoyeur et les fente ensemble.

Ford utilise la technologie d’une startup appelée Symbio Robotics qui examine les dernières centaines de tentatives pour déterminer les approches et les mouvements qui semblent fonctionner le mieux. Un ordinateur assis juste à l’extérieur de la cage montre la technologie de Symbio qui détecte et contrôle les bras. Toyota et Nissan utilisent la même technologie pour améliorer l’efficacité de leurs lignes de production.

Dans une usine Ford de Livonia, au Michigan, des robots assemblent des convertisseurs de couple en remuant les composants en place, avec l’aide de l’apprentissage automatique.

Gracieuseté de Symbio

La technologie permet à cette partie de la chaîne d’assemblage de fonctionner 15% plus rapidement, une amélioration significative dans la fabrication automobile où les faibles marges bénéficiaires dépendent fortement de l’efficacité de la fabrication.

«Personnellement, je pense que ce sera quelque chose du futur», déclare Lon Van Geloven, directeur de production à l’usine de Livonia. Il dit que Ford prévoit d’étudier l’opportunité d’utiliser la technologie dans d’autres usines. Van Geloven dit que la technologie peut être utilisée partout où il est possible pour un ordinateur d’apprendre en ressentant comment les choses s’emboîtent. «Il y a beaucoup de ces applications», dit-il.

L’IA est souvent considérée comme une technologie disruptive et transformatrice, mais la configuration du couple Livonia illustre comment l’IA peut se glisser dans les processus industriels de manière progressive et souvent imperceptible.

La fabrication automobile est déjà fortement automatisée, mais les robots qui aident à assembler, souder et peindre les véhicules sont essentiellement des automates puissants et précis qui répètent à l’infini la même tâche mais n’ont aucune capacité à comprendre ou à réagir à leur environnement.

Ajouter plus d’automatisation est un défi. Les tâches qui restent hors de portée des machines comprennent des tâches telles que l’alimentation de câbles flexibles à travers le tableau de bord et la carrosserie d’une voiture. En 2018, Elon Musk a imputé les retards de production de Tesla Model 3 à la décision de s’appuyer davantage sur l’automatisation dans la fabrication.

Les chercheurs et les startups explorent des moyens pour l’IA de donner plus de capacités aux robots, leur permettant par exemple de percevoir et de saisir même des objets inconnus se déplaçant le long des bandes transporteuses. L’exemple de Ford montre comment les machines existantes peuvent souvent être améliorées en introduisant de simples capacités de détection et d’apprentissage.