La robotique collaborative dopée à l’IA progresse dans l’industrie

Une récente étude européenne sur l’automatisation montre que les industriels combinent de plus en plus la robotique collaborative et l’intelligence artificielle afin d’améliorer la productivité, la flexibilité opérationnelle et la prise de décision dans les environnements industriels.

Des machines programmables aux systèmes de production adaptatifs
Les robots collaboratifs ont d’abord été adoptés pour automatiser des tâches répétitives ou ergonomiquement contraignantes aux côtés des opérateurs humains. L’intégration de l’intelligence artificielle élargit désormais leur champ d’action, au-delà des mouvements prédéfinis, vers une automatisation adaptative. Selon une étude européenne menée par Universal Robots, les industriels perçoivent de plus en plus les cobots intégrant l’IA comme des systèmes capables d’interpréter des données, d’ajuster leur comportement et de répondre à des exigences de production dynamiques.

L’étude indique que 86 % des répondants prévoient d’intégrer l’IA dans leurs projets d’automatisation. Cette évolution traduit un passage progressif d’une automatisation fondée sur des règles fixes vers des systèmes de production pilotés par les données, s’appuyant sur l’analyse prédictive et l’aide à la décision en temps réel.

L’adoption de l’IA perçue comme un levier de productivité et de flexibilité
Les répondants associent principalement la robotique pilotée par l’IA à des gains de performance opérationnelle plutôt qu’à une innovation expérimentale. Près de deux tiers des industriels interrogés (62 %) anticipent des améliorations mesurables de leurs activités dans les cinq prochaines années grâce à l’automatisation intelligente, citant notamment l’augmentation de la productivité, une meilleure stabilité des processus et une plus grande flexibilité opérationnelle.

Cette perception s’inscrit dans l’usage croissant de modèles d’apprentissage automatique pour optimiser les trajectoires des robots, s’adapter aux variations des pièces et anticiper les écarts de production. L’IA ne remplace pas l’automatisation conventionnelle, mais en étend les capacités dans des environnements marqués par des cycles de production plus courts, une plus grande diversité de produits et des changements de séries fréquents.

L’impact sur l’emploi de plus en plus envisagé sous l’angle de la collaboration
Les inquiétudes liées à la suppression d’emplois semblent s’atténuer à mesure que la robotique collaborative se généralise. L’étude révèle que 51 % des répondants estiment que les robots créeront plus d’emplois qu’ils n’en supprimeront d’ici 2030, tandis que seuls 22 % anticipent un solde négatif. En France, ces proportions sont similaires, suggérant une perception largement partagée selon laquelle l’automatisation transformera les métiers plutôt qu’elle ne les éliminera.

Cette évolution reflète le déploiement croissant des cobots dans des tâches complémentaires aux compétences humaines, telles que la gestion de la variabilité, la constance de la qualité ou l’assistance aux opérateurs dans des opérations physiquement exigeantes. L’IA contribue à cette dynamique en permettant aux robots de réagir plus efficacement à des environnements non structurés, réduisant ainsi la nécessité d’une séparation rigide des tâches entre humains et machines.

La vision industrielle et la décision en temps réel comme briques technologiques clés
Les conclusions de l’étude se reflètent dans l’émergence d’acteurs spécialisés dans la perception robotique et l’autonomie. La startup parisienne Inbolt, fondée en 2019, développe des algorithmes de vision en temps réel permettant aux robots industriels d’interpréter leur environnement et d’ajuster leurs actions de manière dynamique. Ces technologies trouvent des applications croissantes dans l’industrie automobile, où précision, cadence et variabilité coexistent.

En combinant la vision par ordinateur à un traitement à faible latence, ces systèmes permettent aux robots de réaliser des opérations qui nécessitaient auparavant un positionnement ou un contrôle manuel. Parmi les cas d’usage figurent l’alignement adaptatif des pièces, des étapes d’assemblage critiques pour la qualité et la compensation des variations issues des processus amont, contribuant à la fois à des gains de productivité et à une réduction de la dépendance aux interventions humaines.

L’automatisation intelligente s’impose comme une tendance industrielle de fond
Les données de l’étude indiquent que les industriels ne considèrent plus la robotique pilotée par l’IA comme une option à long terme, mais comme un élément structurant des stratégies de transformation numérique. Environ 39 % des répondants identifient l’IA et l’apprentissage automatique comme les technologies les plus transformatrices pour leur secteur à l’horizon 2030, plaçant l’automatisation intelligente au cœur des priorités industrielles.

À mesure que les robots collaboratifs évoluent d’outils programmables vers des actifs de production adaptatifs, la combinaison de l’IA, de la robotique et de l’analyse de données façonne de plus en plus la manière dont les usines abordent l’efficacité, la disponibilité de la main-d’œuvre et la résilience des processus dans l’industrie manufacturière européenne.

www.universal-robots.com