Quatre prédictions concernant l'IA physique en 2026 (et dans les années à venir)

Voici quatre tendances qui redéfiniront - dans les années à venir - la manière dont les robots créent de la valeur !

Le secteur de la robotique évolue à un rythme toujours plus effréné et l’on peut déjà voir les signes annonciateurs de ce qui nous attend. En qualité de spécialiste de l'avenir de l'automatisation, je distingue quatre tendances qui redéfiniront la manière dont les robots créent de la valeur. Mathématiques plus intelligentes, comportements coopératifs, IA spécifique à chaque secteur et nouvelle économie des données, voici ce qui, selon moi, fera la différence dans les années à venir.

#1 : La révolution silencieuse des mathématiques prédictives  

La prochaine grande avancée en robotique ne viendra pas du matériel, mais des mathématiques. Aujourd'hui, les robots sont réactifs : ils répondent aux stimuli et s'adaptent en temps réel. Demain, ils seront prédictifs.

Les techniques mathématiques émergentes telles que les nombres duaux et les jets sont en train de remodeler discrètement notre façon d'envisager la modélisation. Ces outils permettent aux systèmes de capturer non seulement ce qu'il se passe lorsqu'un robot bouge, mais aussi la manière dont ces mouvements se répercutent sur l'ensemble de son environnement. Cela se traduit par une optimisation plus rapide, une planification de scénarios plus riche et un contrôle adaptatif qui semble presque intuitif.

Imaginez des robots capables de prévoir l'impact d'un ajustement de trajectoire avant de l'exécuter ou de simuler plusieurs scénarios hypothétiques en quelques millisecondes. Ce n'est pas de la science-fiction, mais l'évolution naturelle du calcul des dérivées et de la prédiction du comportement des systèmes. Bien que ces méthodes en soient encore largement au stade de la recherche, leur potentiel pour transformer la robotique est indéniable.

Selon moi, l'intelligence prédictive définira la prochaine génération d'automatisation. La question n'est pas de savoir si ce changement aura lieu, mais quand il aura lieu et qui en sera le pionnier.

#2 : De l’individualisme à la synergie

L'apprentissage par mimétisme est appelé à devenir une fonctionnalité déterminante dans la prochaine vague d'automatisation. Aujourd'hui, la plupart des robots fonctionnent comme des unités indépendantes, gérées par des systèmes centralisés ou des routines préprogrammées. Guidés ou autonomes, ils apprendront demain de leurs pairs et des humains, formant des équipes adaptatives qui partageront leurs comportements et leurs stratégies en temps réel.

Cette évolution s'appuie sur des recherches dans lesquelles les robots ne se contentent pas de suivre la trajectoire d'un robot maître, mais observent, imitent et affinent leurs actions de manière collaborative, permettant ainsi une coordination dynamique sans scripts rigides. Les fournisseurs de robotique industrielle ont jeté les bases avec la gestion de flotte et le mouvement synchronisé pour les systèmes à plusieurs bras, mais l'apprentissage véritable entre pairs et l'auto-organisation sont encore en phase émergente. Cependant, je suis certain qu'en 2026, nous assisterons à de véritables déploiements tirant parti de modèles d'IA physique par mimétisme.

Et les avantages sont évidents :

·         Configuration et reconfiguration plus rapides des flux de travail sans programmation complexe

·         Résilience améliorée lorsque les conditions changent de manière inattendue

·         Collaboration naturelle entre l'homme et le robot, où ce dernier suit intuitivement l'intention humaine ou le rythme d'un robot maître.

À l'heure où les normes de sécurité, la communication inter-robots et les outils d'orchestration arrivent à maturité, il faut s'attendre à ce que la collaboration reposant sur le mimétisme passe du stade de projets pilotes de niche à une adoption généralisée dans les usines et les entrepôts, transformant ainsi les robots d'unités isolées en équipes coopératives, avec un apprentissage continu.

#3 : L’IA spécialisée

Plutôt que des plateformes d'IA génériques, les fabricants adopteront de plus en plus des applications d'IA spécifiques à certaines tâches, c'est-à-dire des solutions conçues pour un seul processus. À titre d’exemple, il faut s'attendre à ce que le soudage, la finition, l'assemblage et l'inspection assistés par l'IA deviennent des fonctionnalités standard dans les nouvelles cellules robotiques, automatisant ainsi des processus autrefois considérés comme trop variables ou trop complexes. Ces applications verticales seront prêtes à l'emploi, pré-entraînées, pré-intégrées et capables de dégager des bénéfices mesurables dès le premier jour.

Le soudage est un exemple phare où les fonctionnalités alimentées par l'IA - suivi des soudures guidé par la vision, optimisation des paramètres assistée par l'apprentissage automatique, notamment - transforment déjà le métier du soudage.

La prochaine étape concerne les tâches délicates telles que l'assemblage, la fixation et la manipulation de pièces complexes, des domaines traditionnellement réfractaires à l'automatisation. Dans les environnements industriels, l’intelligence artificielle permettra aux robots de gérer la variabilité des pièces et des processus, tandis que dans les entrepôts logistiques, des approches similaires permettront d'aborder des tâches comme l'emballage, le tri et la palettisation.

En 2026, je prévois que les investissements s'étendront également au commerce de détail. Cela marquera une nouvelle étape dans le rapprochement de l'automatisation robotique de notre vie quotidienne, et le commerce de détail est un secteur que je suivrai de près.

#4 : La donnée comme nouveau carburant

Le prochain grand changement ne concernera pas seulement la façon dont les robots se déplacent ou pensent, mais aussi la manière dont leurs données créent de la valeur. Aujourd'hui, la plupart des précieuses informations générées par les robots (lectures de capteurs, images, profils de force) restent en périphérie, sur le site du client. C'est une bonne chose pour la confidentialité et la rapidité, mais en contrepartie, les développeurs d'IA manquent souvent des données réelles dont ils ont besoin pour créer des applications plus intelligentes.