Un système robotisé de démontage mis au point au Karlsruhe Institute of Technology peut détecter qu’une machine endommagée ne se comporte plus comme le prévoyait sa conception d’origine et changer de stratégie en cours de tâche, notamment en passant du dévissage au fraisage lorsqu’une fixation est bloquée.
Le système reste un prototype de recherche, et non un produit commercial. Mais sa capacité à composer avec des pièces manquantes ou endommagées répond à l’un des problèmes les plus difficiles de la réparation automatisée et de la récupération de composants : les machines en fin de vie arrivent rarement dans l’état prévisible supposé par une chaîne d’assemblage industrielle.
Comment le robot de KIT gère les dommages imprévus
IEEE Spectrum a récemment détaillé le système après la présentation des travaux de recherche sous-jacents à l’ICRA 2026, à Vienne, en juin. L’article de KIT décrit un cadre de planification fondé sur des données de CAO, les capacités du robot et les résultats des inspections, permettant au système de mettre à jour ses hypothèses au fil du démontage.
Les chercheurs présentent le problème comme un processus décisionnel de Markov partiellement observable, ou POMDP. En pratique, le robot commence avec un modèle indiquant comment les composants devraient s’emboîter et se déplacer, observe ce qui se passe réellement, puis révise son plan lorsqu’une pièce manque, est bloquée ou diffère d’une autre manière du modèle.
L’équipe a testé trois produits sur deux systèmes robotisés. Lors de 30 essais de manipulation, le robot a retiré la pièce ciblée à chaque fois. Le retrait des vis a réussi dans 60 % des cas sans étape de recherche de vis, mais les 30 tentatives sur 30 ont réussi après l’ajout de cette recherche.
Les démonstrations physiques ont fourni les exemples les plus parlants. Lorsqu’un moteur électrique contenait une vis volontairement bloquée, le système a abandonné son plan initial de dévissage et a fraisé le couvercle pour le retirer. Face à une meuleuse d’angle à laquelle il manquait une vis, il a reconnu cette absence et ignoré l’étape inutile.
Cette priorité accordée à l’adaptation au matériel réel s’inscrit dans des efforts plus larges visant à rendre les robots industriels plus flexibles, notamment le travail de Mimic Robotics sur une main robotique humanoïde destinée à l’automatisation industrielle.
La viabilité économique reste à démontrer
Le planificateur de KIT peut donner la priorité aux composants de valeur et pénaliser les actions destructrices : le démontage complet n’est donc pas toujours l’objectif. Les travaux visent à récupérer des pièces pour les réutiliser, les remettre à neuf ou les recycler, tout en tenant compte des dommages et de l’incertitude.
Le parc installé potentiel est considérable. L’International Federation of Robotics indique que 4,664 millions de robots industriels étaient en fonctionnement dans le monde en 2024. Les fabricants investissent également dans une automatisation plus adaptative, du partenariat entre LG et Nvidia autour des usines dotées d’IA à la volonté de Mind Robotics de passer aux essais en usine réelle.
Jan Baumgärtner a déclaré à IEEE Spectrum que l’objectif à plus long terme était de développer le démontage automatisé jusqu’à rendre la réparation des équipements moins coûteuse que la fabrication de remplacements. La recherche n’établit pas encore la viabilité de ce modèle économique. Elle ne fournit aucune donnée sur un déploiement commercial, le coût d’investissement, le coût par appareil ou le débit à l’échelle industrielle.
Les prochains éléments probants utiles viendront de tests menés sur une gamme plus large de produits endommagés et de données d’exploitation comparant le démontage automatisé à la réparation manuelle.
Pour l’instant, KIT a démontré la première étape technique : un robot qui remarque que le plan de démontage est erroné et choisit une autre voie.
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