Donner vie à l'IA physique

La collaboration entre FANUC et NVIDIA ouvre de nouvelles perspectives pour les usines, les chercheurs et les innovateurs en IA du monde entier. Dans cette interview, Robert Koopmann, Chief Technical Officer chez FANUC Europe, explique comment l'association de la robotique industrielle et de la plateforme Omniverse de NVIDIA améliore la connectivité numérique à travers les usines. Il partage également des conseils pratiques sur la meilleure façon d'aborder ce processus.

FANUC et NVIDIA ont annoncé leur collaboration dans le domaine de l'IA physique. Qu'est-ce que cela signifie pour la robotique industrielle ?

Les entreprises se complètent parfaitement. NVIDIA est un leader établi dans le domaine de l'informatique IA avec Isaac Sim, son cadre de référence de simulation robotique open-source construit sur NVIDIA Omniverse. FANUC complète le tout avec l'intégration réaliste de robots physiques. Nous apportons la robotique réelle au monde numérique - NVIDIA fournit l'infrastructure numérique.

Qu'est-ce que cela signifie en termes pratiques ?

Les jumeaux numériques créés dans FANUC ROBOGUIDE s'intègrent à NVIDIA Omniverse, qui à son tour cartographie l'ensemble de l'usine - du flux de matériaux et des machines aux véhicules de transport autonomes et aux données de processus. Ensemble, les systèmes créent une simulation réaliste de bout en bout de l'ensemble de la chaîne de production. Cela permet de tester les applications dans une véritable simulation 1:1, de développer de nouvelles applications et d'accélérer l'identification et la résolution des problèmes grâce à l'IA. Le facteur clé est la capacité à reproduire le comportement réel du robot avec une fidélité quasi parfaite en utilisant les mêmes algorithmes que le robot physique.

Quels avantages cela offre-t-il aux entreprises ?"

Contrairement aux applications d'IA purement numériques, l'IA physique a un lien direct avec les systèmes réels. Les robots dotés d'IA favorisent un fonctionnement continu, souvent sans personnel, ce qui accroît l'utilisation des machines et l'efficacité globale. Cette approche réduit les erreurs, facilite l'analyse systématique des problèmes et garantit une qualité élevée constante. En outre, l'automatisation contrôlée par l'IA prend en charge la détection précoce de l'usure, ce qui permet une maintenance proactive et contribue à éviter les coûteux temps d'arrêt non planifiés. En bref, l'IA rend les solutions robotiques éprouvées encore plus efficaces.

Quand la solution sera-t-elle disponible pour utilisation ?

Oui, tout de suite. Nous avons déjà présenté des applications productives lors du salon de la robotique iREX en décembre 2025 et avons depuis reçu des commandes pour plus de 1 000 robots dotés d'IA dans le monde entier. Si les projets "greenfield", c'est-à-dire les nouvelles usines, sont idéaux, nous pouvons également intégrer numériquement des usines existantes. Dans ces cas, une approche itérative est essentielle.

Qu'est-ce que les entreprises ayant une expérience limitée en matière d'IA devraient commencer?

La première étape logique est une analyse structurée de l'environnement de production avec un expert de FANUC, en se concentrant sur les tâches manuelles et répétitives ayant un potentiel d'automatisation évident. Celles-ci se retrouvent souvent dans les opérations de fin de ligne ou d'expédition.

Vous pouvez commencer par des solutions d'automatisation éprouvées, comme la robotique équipée d'un système de traitement d'images. À mesure que la complexité augmente, les outils de traitement d'images assistés par l'IA, tels que IA Bin Picking, constituent l'étape suivante. Un point à noter : les applications de palettisation et de dépalettisation assistées par l'IA constituent une introduction à bas seuil à l'IA physique.

Qu'est-ce qui se passe ensuite ?

Au fil du temps, l'attention s'étend des applications individuelles à l'ensemble de la chaîne de processus. Dans certaines industries, comme l'agroalimentaire, de nombreuses étapes sont déjà automatisées, seules les activités de fin de chaîne restant manuelles. Dans d'autres secteurs, il est possible d'automatiser des îlots de production individuels, tels que l'assemblage ou le soudage.

À un moment donné, une conversion majeure peut suivre, impliquant l'intégration de la technologie des capteurs, la collecte de données de production et la modélisation numérique de l'ensemble de l'usine. Ensuite, la maintenance préventive ou l'optimisation des flux de matériaux peuvent suivre, les entreprises introduisant progressivement d'autres solutions soutenues par l'IA. L'essentiel est de faire le premier pas.

Où en sont les entreprises leaders ?

Les principaux acteurs sont déjà très avancés, notamment en matière de programmation hors ligne et de conception numérique des usines. Jusqu'à présent, cependant, un fossé subsistait entre la planification numérique et la mise en œuvre physique, souvent en raison d'interfaces manquantes ou de divergences entre les modèles réels et simulés. Aujourd'hui, les modèles deviennent plus réalistes : ils simulent des facteurs influents tels que les conditions d'éclairage ou les données des capteurs, tandis que les filtres et les contrôles de probabilité basés sur l'IA réduisent encore l'écart.

Quelles sont les limites de cette technologie ?

Les limites actuelles de l'IA physique sont en grande partie définies par les données dont disposent les systèmes. Avec l'apport croissant de données de qualité provenant de capteurs et l'introduction de dispositifs physiques supplémentaires, l'interaction avec l'environnement de production s'améliorera encore.

Les algorithmes d'IA d'aujourd'hui sont majoritairement adaptés à des cas d'utilisation spécifiques, c'est-à-dire à des tâches bien définies dans des environnements contrôlés. Pourtant, les limites du possible évoluent rapidement. Les systèmes deviennent plus généraux et mieux à même de gérer les incertitudes.

Même les algorithmes d'IA les plus avancés dépendent d'un matériel physique robuste pour concrétiser l'idée. Les robots de FANUC combinent haute fiabilité, précision et performance, créant ainsi la base stable requise pour mettre en œuvre l'IA avec succès dans les environnements de production du monde réel.

Voyez-vous aussi des risques ?

L'IA physique introduit des interdépendances supplémentaires qui nécessitent un examen minutieux. Avec notre Dual Check Safety logiciel de sécurité, nous fournissons l'outil nécessaire pour cibler ces risques. Et la gamme CRX de robots collaboratifs de FANUC reste sûre et certifiée TÜV, même lorsqu'elle est pilotée à partir d'un logiciel d'IA. C'est l'une des forces uniques de notre concept. Il est important de mettre en place des architectures de sécurité qui permettent à l'IA d'améliorer les performances sans compromettre la protection. En fonction de l'application et du niveau d'autonomie, les évaluations des risques liés à l'IA en vertu de la loi sur l'IA de l'UE devraient également être envisagées.

Que signifie la coopération avec NVIDIA pour FANUC ?

Le partenariat abaisse considérablement les barrières pour les innovateurs en matière d'IA. NVIDIA Omniverse est une plateforme de développement largement adoptée. Grâce à l'intégration des robots FANUC, de nouvelles opportunités se présentent aux usines du monde entier. Le fait que nous soutenions nos clients et partenaires à l'échelle mondiale et que nous proposions le coût total de possession le plus bas du marché, nous devenons plus attractifs pour les entreprises qui cherchent à mettre à l'échelle des solutions d'IA physiques.

En plus de la plateforme NVIDIA, FANUC prend également en charge des interfaces ouvertes telles que notre Streaming Interface ou le Robot Operating System (ROS), largement utilisé dans la recherche et la formation. Notre objectif est de fournir des interfaces qui répondent aux normes de l'industrie tout en ouvrant de nouveaux marchés. Par exemple, nous avons maintenant des solutions qui permettent aux utilisateurs de machines-outils de contrôler des robots directement à partir de la CNC. En partageant notre expertise avec nos partenaires, nous nous positionnons comme un acteur clé de l'automatisation intelligente de la prochaine génération.