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Entrepôt du futur : un robot auto-apprenant dans le viseur d'Amazon

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Vu ailleurs Une équipe de chercheurs de l'université de Californie a mis au point un robot capable de manipuler des objets qu'il n'a jamais vus auparavant. Cette prouesse intéresse particulièrement Amazon, qui cherche à automatiser la collecte des produits dans ses entrepôts. 

Entrepôt du futur : un robot auto-apprenant dans le viseur d'Amazon
Dans les centres logistiques d'Amazon, les articles sont encore collectés à la main par les opérateurs. © Juliette Raynal - L'Usine Digitale

Robotiser les centres logistiques pour gagner en productivité et réduire encore davantage les délais de livraison. C'est ce à quoi aspirent les géants du e-commerce. Mais la plupart d'entre eux, Amazon compris, butent encore sur un point déterminant : la collecte individuelle des produits rangés sur les étagères pour reconstituer une commande d'un client (le picking dans le jargon).

 

C'est pour surmonter cet écueil que le géant de Seattle soutient financièrement une équipe de chercheurs en robotique de l'Université de Californie à Berkeley. L'équipe est parvenue à mettre au point un bras robotique capable de manipuler toutes sortes d'objets (d'une boîte d'avoine à un petit requin en jouet)… sans les avoir "vus" auparavant, rapporte un article du New York Times.

 

Un entraînement digital

L'innovation ne réside pas dans la mécanique du robot mais dans sa partie logicielle. Les chercheurs ont développé des algorithmes d'apprentissage automatique organisés en réseaux de neurones et ont constitué un jeu de données regroupant plus de 7 millions d'objets modélisés pour entraîner le robot. Le travail a consisté à "nourrir" l'automate d'objets numériques lors de sa phase d'apprentissage pour qu'il sache, ensuite, à quel endroit saisir un objet dans le monde physique. Le robot est d'autant plus remarquable qu'il est en mesure de ramasser des éléments physiques qui n'étaient pas représentés dans le jeu de données numériques, souligne le New York Times.

 

Le dispositif est toutefois loin du stade de la mise en production. Si les chercheurs obtiennent des taux de réussite de 90% pour certains objets, comme une spatule ou une agrafeuse, les performances diminuent quand il s'agit d'objets plus complexes, comme pour le petit requin en jouet. 

 

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