Comment allier l’intelligence Artificielle (IA) et la robotique dans vos enseignements, du secondaire au supérieur ?

La notion d’intelligence artificielle est omniprésente et ses champs d’application sont si vastes que son enseignement, et ce dès le secondaire, est désormais indispensable.

Ceci s’applique également au domaine de la robotique.

Ainsi l’intégration de l’IA à l’enseignement de la robotique peut se faire sur trois plans :

• La vision : reconnaissance d’objets via l’intelligence artificielle et manutention opérée ensuite par le robot
• La gamification : en apprenant par exemple au robot à jouer aux échecs
• le “machine learning” : l’entraînement du robot pour qu’il puisse prendre des décisions de manière autonome

Mais commençons par définir plus précisément la notion d’intelligence artificielle.

Définition de l’IA

On peut définir l’intelligence artificielle comme un domaine de compétences et de recherche qui agglomère tous les programmes et algorithmes permettant à des machines d’opérer des tâches qui semblaient à brule pour point le propre de l’intelligence humaine : résolution de problèmes, apprentissage ou prise de décision par exemple.

Son spectre d’expertise est donc de facto originellement très large, sollicitant entre autres les sciences cognitives, celles des données ou la programmation informatique.

Dans la perspective de la robotique, si cette dernière vise l’automatisation de tâches répétitives en lieu et place des hommes, son association à de l’IA permet l’automatisation complète, à savoir définition – assignation – validation de ses tâches. Et même adaptation en fonction d’un changement de paramètres.

Un cas d’application fondamental pour l’intégration de l’IA dans la robotique : la vision

Généralement le premier cas d’application qui vient à l’esprit est le recours à la vision. Un système de reconnaissance d’objets va permettre au robot :

•   de discriminer un objet par rapport à un autre (formes, couleurs, etc)
•   de le localiser dans un espace donné (dit « workspace »)
•   de le prendre en charge (pick & place par exemple)

 Niryo propose d’ailleurs un kit vision en ce sens incluant la caméra, un workspace et des accessoires à saisir.

 Ainsi par exemple en filière NSI au lycée, des professeurs proposent des cas d’étude qui sollicitent le cobot Ned2, l’IA et un serveur de données pour simuler un inventaire d’entrepôts. Le robot doit détecter des défauts sur des cannettes par exemple via un système de vision, les trier (rebus ou stock) et exporter ses données sur un serveur tiers.

Ainsi pour ce TP, les élèves sollicitent leur connaissance en programmation, robotique, réseau et gestion de données.

La stack technique du robot Niryo est compatible entre autres avec Open CV et Tensorflow.

Pour aller plus loin la gamification

Un moyen efficace pour sensibiliser les élèves, éveiller leur intérêt et les embarquer dans plusieurs heures de TP passionnantes est le recours à une approche ludique de l’IA et la robotique. Faire faire un enjeu au robot est une approche pertinente. On pense assez facilement aux échecs mais Niryo propose de choisir le jeu du Morpion.

Le robot via le système de vision va cartographier la zone de jeu. Il sera également en mesure d’apprécier le niveau de difficulté et de s’adapter. Vous pouvez trouvez l’ensemble de l’énoncé, les lignes de codes, la liste des équipements nécessaires pour réaliser ce jeu dans Niryo Academy.

Le machine learning : quand le robot apprend en autonomie

La société d’IA open source Hugging Face vient de lancer un guide détaillé qui permet à chacun de créer et de former son propre robot avec de l’IA. Cette initiative vise à rendre la robotique plus accessible à un plus grand nombre de développeurs, qu’ils soient expérimentés ou novices.

Hugging Face a publié un tutoriel complet pour construire des robots alimentés par l’IA, basé sur sa plateforme LeRobot, lancée en mai. Ce guide accompagne les développeurs à chaque étape, de la collecte des pièces à la mise en place des modèles d’intelligence artificielle. 

Niryo travaille actuellement à rendre les robots Niryo compatibles avec Hugging Face, ce qui permettra d’utiliser facilement ces modèles dans des contextes pédagogiques ou expérimentaux.