Quelle est la question centrale du projet de recherche que vous présentez à la conférence R&D ?
Franceso Carrino : Dans la perspective de la recherche, la question principale est de savoir comment les connaissances empiriques des opérateurs expérimentés peuvent être efficacement stockées, modélisées et rendues utilisables pour la formation des novices. Le terme "applicable" désigne l'obtention de connaissances significatives pour une prise de décision fondée. Le défi réside dans la nature intrinsèquement non structurée de ces connaissances, qui sont uniques pour chaque opérateur et très spécifiques à la tâche.
Prenons l'exemple du contrôle qualité : lorsqu'un opérateur identifie une tache sur un produit, ces informations complexes, spécifiques à l'opérateur et à la tâche, doivent être collectées et utilisées pour décrypter la forme, la couleur et la machine associée qui pourrait en être à l'origine.
À quel stade en est actuellement votre projet ?
Franceso Carrino : Le projet comprend deux modules principaux : la base de connaissances (développée par une équipe à HEI-VS) et l'interface avancée (développée par une équipe à HEIA-FR).
La base de connaissances a pour but de stocker les données et d'en permettre l'accès par des requêtes. Pour l'implémentation, nous utilisons des graphes de connaissances et des encapsulations qui peuvent traiter des données multimodales (texte, audio, vidéo). Statut : il existe un prototype fonctionnel pour les trois types de données, mais nous devons encore les intégrer. Nous comparons et évaluons également différentes techniques et modèles d'intégration.
L'interface avancée doit permettre aux opérateurs expérimentés de saisir les données de manière naturelle (par exemple, les instructions de mesure des paramètres du produit) et aider les débutants à trouver le protocole et les meilleures pratiques. Lors de la mise en œuvre, nous utilisons une approche centrée sur l'utilisateur et combinons la vision par ordinateur et la réalité augmentée. Comme outil, nous nous concentrons sur les tablettes. Statut : une première version de l'interface utilisateur pour débutants a déjà été développée. Des tests sont en cours afin d'améliorer la convivialité et l'acceptation. Les lunettes AR (comme Microsoft Hololens) seront testées dans les phases ultérieures du projet.
Quel est le potentiel d'applications concrètes dans l'industrie ? Qui sera intéressé par les résultats de vos recherches ?
Franceso Carrino : L'objectif de ce projet est très concret. Nous voulons nous attaquer à un problème majeur auquel l'industrie suisse est aujourd'hui confrontée : la perte de connaissances lorsque des professionnels expérimentés quittent leur emploi. Dans certains secteurs, les difficultés de recrutement et les changements démographiques entraînent une pyramide des âges "inversée" au sein du personnel, où des opérateurs inexpérimentés doivent former de nouveaux collaborateurs, même s'ils n'ont eux-mêmes que quelques mois d'expérience.
Nous testons actuellement notre système dans un scénario très spécifique avec notre partenaire Constellium Valais SA. Le cas d'application se situe dans le contrôle de la qualité. Notre système aidera l'opérateur dans les tâches suivantes :
- Détection des défauts : utilisation de la réalité augmentée et de la vision par ordinateur pour détecter les défauts.
- Mesure précise : Mise en œuvre d'un protocole dynamique de mesure des défauts adapté aux produits spécifiques et aux spécifications des clients.
- Partage des connaissances : faciliter l'adoption et la diffusion des meilleures pratiques parmi les opérateurs.
- Signalisation efficace : assurer une signalisation correcte des défauts.
- Prise de décision en connaissance de cause : Permettre aux opérateurs d'agir en temps utile et en connaissance de cause, par exemple pour décider s'il faut mettre un produit au rebut, poursuivre la production ou faire appel à l'autorité de contrôle.
Même si nous nous concentrons actuellement sur le contrôle de la qualité, il est important de noter que cette application n'est qu'un exemple parmi de nombreux scénarios possibles, y compris la formation à la sécurité, la maintenance des installations, l'optimisation des processus de fabrication, etc.
Le projet est soutenu par HES-SO Domaine Ingénierie et Architecture.
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Lors de la 9e conférence R&D sur l'industrie 4.0 du 24 janvier 2024, des projets dans les domaines de l'intelligence artificielle, de la Smart Factory, du Digital Twin et bien d'autres seront présentés. L'exposition de posters qui l'accompagne vous donne en outre la possibilité de discuter directement avec les intervenants et de vous informer de manière approfondie.