Quelle est la différence entre l’Intelligence Artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning ?

L’intelligence artificielle (AI), l’apprentissage en profondeur (DL ou deep learning) et l’apprentissage automatique (M.L ou machine learning) font partie des domaines les plus populaires, les plus discutés et les plus évolutifs du monde de la technologie.

Ces technologies ont un impact significatif sur de nombreuses industries, notamment la robotique, où elles sont utilisées pour développer des systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches complexes.

L’un des domaines d’application les plus intéressants de l’intelligence artificielle, du DL et du ML concerne les projets de bras robotiques. Dans cet article, nous explorerons quelques exemples de la façon dont l’IA, le DL et le ML sont utilisés pour développer des robots à bras intelligents capables d’effectuer un large éventail de tâches.

Bien que les trois soient souvent utilisés de manière interchangeable, ce sont des termes distincts qui font référence à différents aspects des systèmes informatiques. L’intelligence artificielle est le terme le plus large, englobant toutes les formes de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. D’autre part, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur sont des sous-domaines de l’IA qui impliquent d’entraîner les ordinateurs à apprendre à partir de données, à reconnaître des modèles et à faire des prédictions.

Pour chacun d’entre eux, nous donnerons d’abord une définition simple mais précise, puis nous l’illustrerons avec notre sujet favori : la conception et l’ingénierie de bras robotiques.

Intelligence artificielle : vers une intervention humaine minimale ?

L’intelligence artificielle (IA) fait référence à la capacité d’une machine à effectuer des tâches qui nécessiteraient généralement l’intelligence humaine. En robotique, l’IA est utilisée pour développer des systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches de manière autonome ou avec une intervention humaine minimale. Les projets robotiques intégrant des technologies d’IA ont montré des résultats prometteurs dans diverses applications, telles que la fabrication, les soins de santé et l’exploration spatiale.

Un exemple d’IA dans les projets d’armes robotiques est l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage par renforcement (RL). Le RL est un sous-domaine du ML qui implique la formation d’un système pour prendre des décisions basées sur des récompenses ou des pénalités. Pour un robot, les algorithmes RL peuvent être utilisés pour l’entraîner à effectuer des tâches complexes, telles que la saisie et la manipulation d’objets. Une étude menée par des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon a démontré l’utilisation du RL dans des bras robotiques pour effectuer des tâches telles que le tri et l’assemblage de pièces dans une usine de fabrication.

Deep learning : algorithmes et modèles pour des applications réelles

Le Deep Learning (DL) est un sous-domaine du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre des modèles dans les données. Les algorithmes de Deep Learning sont utilisés dans un large éventail d’applications, notamment la reconnaissance d’images et de parole, le traitement du langage naturel et la robotique. Les algorithmes DL sont utilisés dans les bras robotiques pour les entraîner à effectuer des tâches nécessitant une perception et une reconnaissance visuelles, comme la détection et le suivi des bords des composants métalliques.

Vous avez certainement entendu parler de l’utilisation d’une vision définie sur un bras robotisé, eh bien, c’est un exemple de Deep Learning !

Le développement de robots à bras basés sur la vision utilise des algorithmes de Deep Learning pour traiter les données visuelles et identifier les objets, leur permettant ainsi de saisir et de manipuler des objets de manière autonome.

Chez Niryo, nous avons développé un robot collaboratif basé sur la vision capable d’effectuer des tâches de sélection et de placement avec une précision de 99 %. Grâce à Tensorflow (un outil d’apprentissage automatique open source développé par Google), la reconnaissance de plusieurs objets est devenue possible avec Ned2 ! Voir l’exemple ci-dessous.

https://www.youtube.com/watch ?v=u3CgVEPYTII

Présentation de la caméra Ned2s, alias Vision Set

Machine Learning : une manière supervisée de développer des systèmes intelligents

Le Machine Learning (ML) est également un domaine de l’IA qui implique d’entraîner des machines à apprendre à partir des données. Les algorithmes ML sont principalement utilisés en robotique pour développer des systèmes intelligents capables d’effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’objets, la planification de trajets et la prise de décision.

https://www.youtube.com/watch?v=Tef6AHHUtnE

Avec l’aimable autorisation de Stéphane Bonnevay, Polytech Lyon. Stéphane utilise Ned, le prédécesseur de Ned2.

Par exemple, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage supervisé est un exemple d’apprentissage automatique. L’apprentissage supervisé consiste à entraîner un système à l’aide de données étiquetées pour prédire le résultat de nouvelles données. Une étude menée par des chercheurs de l’Université de Stuttgart a démontré l’utilisation de l’apprentissage supervisé dans des robots à bras pour détecter et saisir des objets dans un environnement encombré.

Ainsi, L’IA, le DL et le ML transforment notre façon de concevoir le monde. Ces technologies ont donné des résultats prometteurs dans un large éventail d’applications, de l’industrie manufacturière et des soins de santé à l’exploration spatiale. Avec la poursuite de la recherche et du développement, les bras robotiques continueront de devenir plus intelligents, adaptables et capables d’effectuer des tâches complexes de manière autonome, ce qui en fera un atout inestimable dans de nombreuses industries, ainsi que dans les universités et les centres de recherche.

À mesure que la technologie continue de progresser, nous pouvons nous attendre à voir des développements encore plus passionnants dans le domaine de la robotique utilisant l’IA, le DL et le ML. Ces avancées ont le potentiel de révolutionner notre approche des tâches autrefois jugées trop difficiles ou dangereuses pour les humains.