Plus de 140 organisations ont rejoint la Conférence mondiale sur la robotique 2023, où près de 600 produits robotiques sont exposés, à Beijing cette semaine.

Cet événement présentera les derniers développements de la robotique alimentée par l'IA, y compris les véhicules à guidage automatique (AGV), les robots mobiles autonomes (AMR), les véhicules autonomes, les cobots, les exosquelettes et les humanoïdes. Le marché mondial de ces innovations devrait atteindre 22,2 milliards de dollars d'ici 2027, enregistrant un TCAC de 7,71 % sur la période des cinq dernières années.

Ces robots sont répartis en quatre catégories : les robots industriels conventionnels et les cobots, les services professionnels stationnaires, les services professionnels mobiles et les AGV.

Dans des environnements collaboratifs et critiques tels que la santé, la fabrication, l'automobile, la chaîne d'approvisionnement, la logistique et l'agriculture, ainsi qu'avec les caméras robotiques et les drones, ces robots alimentés par l'IA offrent maintenant une productivité optimisée, une fiabilité accrue, une qualité améliorée et des fonctions de sécurité renforcées par des algorithmes avancés d'apprentissage profond.

Selon le Boston Consulting Group (BCG), les robots de services professionnels représenteront plus du double du marché des robots conventionnels et logistiques d'ici 2030.

La crainte demeure, mais l'accent se déplace vers de nouvelles compétences

Bien qu'il y ait une crainte de l'automatisation par l'IA entraînant des pertes d’emplois dans la main-d'œuvre, un rapport de McKinsey mentionne que seulement 5 % de tous les emplois peuvent être entièrement automatisés. Avec l'automatisation partielle, seulement un tiers des activités peuvent être réalisées entièrement par l'automatisation, car elles nécessiteront encore une supervision humaine dans les emplois restants, ce qui donnera lieu à de nouveaux types d'emplois nécessitant des compétences améliorées.

Fait intéressant, le rapport ajoute que des facteurs donneront lieu à de nouveaux emplois, notamment le vieillissement de la population, le développement des technologies, les investissements dans l'infrastructure et les bâtiments, les énergies renouvelables, l'efficacité énergétique et l'adaptation au climat. D'ici 2030, on estime que de 75 à 375 millions de travailleurs changeront de métier et apprendront de nouvelles compétences.

Empreinte européenne

Ce qui est surprenant sur ce marché de la robotique alimentée par l'IA est qu'après une période d'incertitude en 2020, on constate désormais une hausse des investissements dans les pays européens. En raison d'une demande croissante pour des solutions robotiques, en particulier chez les startups, d'une base industrielle diversifiée et d'une forte tradition de R&D, l'Europe est maintenant un acteur majeur sur le marché mondial.

« Les cinq principaux pays utilisateurs au sein de l'UE sont l'Allemagne, l'Italie, la France, l'Espagne et la Pologne. Ils représentent environ 70 % de tous les robots industriels installés au sein de l'UE en 2022 », déclare Marina Bill, présidente de la Fédération internationale de la robotique.

Selon le Robot Report, 55 investissements ont totalisé 521 millions de dollars pour le mois de janvier, avec certaines des opérations majeures, notamment Exotec qui développe des AMR pour l'automatisation d'entrepôts, Memic Innovative Surgery (désormais connue sous le nom de Momentis Surgical) qui développe des plateformes chirurgicales robotisées et UiPath qui développe des logiciels d'automatisation des processus robotiques.

Une mentalité agile avec la robotique alimentée par l'IA

En se concentrant sur la satisfaction d’un besoin « ici et maintenant », HCLTech a adopté une approche plus centrée sur le client et son Centre d'excellence en automatisation permet aux clients de « penser comme une startup agile, mais de livrer comme une entreprise légère ».

Par exemple, un des principaux fabricants de motos en Suède avait un écosystème complexe de plus de 1 400 fournisseurs multilingues à travers l'Europe. Lors de la mise à niveau de son système de traitement des factures, il cherchait à améliorer la précision et à automatiser l'ensemble du processus, ce qui permettrait de libérer des ressources qualifiées, d'augmenter le rendement, de réduire les erreurs et d'économiser des coûts.

Conçu avec l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux profonds et les capacités de traitement du langage naturel, EXACTO™ de HCLTech a aidé le client à obtenir une solution d'automatisation de bout en bout. Grâce à l'intégration des capacités avancées d'automatisation robotisée des processus (RPA) de HCLTech dans la suite e-business du client, le produit EXACTO™, aux côtés de la Toscana Business Process Suite (TBPS), lui a permis de suivre l'évolution des factures multilingues en cours de traitement tout en donnant également au client l'interface pour valider le résultat final.

Dans un autre exemple, une entreprise technologique internationale voulait automatiser l'ensemble de son système de facturation et libérer du talent, minimiser les erreurs, réduire les coûts et augmenter la rapidité du traitement, tout en gérant un grand volume de données de plus de 2 000 fournisseurs mondiaux.

EXACTO™ de HCLTech, conjointement avec TBPS, a automatisé l'ensemble du processus du client. Alors que ses capacités ML amélioraient la lecture intelligente des courriels, l'identification des factures, l'extraction des données de factures, la structuration de l'information et sa classification en catégories, les réseaux neuronaux profonds et le traitement du langage naturel dans la RPA ont automatisé l'extraction des données lors du traitement des factures. HCLTech a également formé toute l'équipe du client sur la solution et incorporé toutes les règles d'affaires.

Dans les deux cas, les clients ont pu réduire le temps de traitement moyen de 40 %, offrir plus de 80 % de précision au niveau des champs pour tous les documents, garantir l'amélioration de la traçabilité des audits et la conformité réglementaire, automatiser l'extraction de données, l'identification et la vérification des fournisseurs à partir de données non structurées et permettre une riche ontologie de domaine pour le traitement des documents de facturation.