Par Marta Rende, étudiante en Master of Science in Engineering à la HES-SO et ambassadrice du domaine Ingénierie et Architecture
Dans le cadre de mon master, j’ai réalisé un projet interdisciplinaire réunissant des étudiante·s aux profils variés. L’objectif de ce travail était de concevoir une solution innovante combinant robotique et intelligence artificielle (IA), tout en tenant compte de fortes contraintes techniques.
Le thème choisi par notre groupe était le développement d'un robot capable de se substituer à un chien guide pour aider les personnes malvoyantes. Le robot devait pouvoir se déplacer dans un environnement inconnu, éviter les obstacles et guider la personne malvoyante grâce à un support vocal afin de l’aider à comprendre où elle se trouve.
Le but du projet était de combiner la robotique avec l’IA. La contrainte était d’utiliser à la fois des modèles exécutés sur le robot et d’autres hébergés dans le cloud.
Pour mener à bien ce projet, plusieurs modèles d’intelligence artificielle aux rôles différents ont été intégrés. Le premier permettait d’interagir avec le robot : celui-ci devait être capable d’écouter et de reconnaître des mots simples correspondant à des commandes. Par exemple, lorsque le mot « go » est prononcé, le robot avance, tandis que d’autres mots spécifiques déclenchent une aide vocale.
Ensuite, nous avions besoin d’un modèle de reconnaissance d’image pour aider l’utilisatrice ou l'utilisateur à comprendre sa position. Pour cela, nous avons utilisé un modèle vision-langage, qui est une IA capable de regarder une image et de la comprendre avec des mots.
Nous avons ensuite transformé les requêtes vocales de la personne malvoyante en texte. Une fois celles-ci interprétées, le robot devait fournir une réponse vocale, en convertissant le texte en parole.
Un point crucial du projet consistait à décider quels modèles faire tourner en local et lesquels exécuter dans le cloud. Cette décision pouvait en effet influencer l’efficacité de notre solution. Il a dès lors fallu prendre en considération plusieurs facteurs, notamment le temps de réponse et la puissance de calcul nécessaire. Après différents tests nous avons décidé de faire tourner les modèles nécessitant une puissance de calcul importante dans le cloud.
Le robot fonctionne grâce à un petit ordinateur embarqué, appelé Raspberry Pi, qui joue le rôle de cerveau. C’est lui qui permet de faire fonctionner les différentes intelligences artificielles et de coordonner les actions du robot, comme écouter, parler ou se déplacer. La détection d’obstacles est réalisée grâce à un lidar, un capteur qui permet d’identifier les objets environnants.
Ce projet a été une expérience très enrichissante. Il m’a permis d’en apprendre davantage sur la robotique, mais aussi de travailler avec des personnes aux compétences différentes des miennes. Ensemble, nous avons découvert de nouvelles façons de réfléchir et de collaborer, autour d’un projet qui montre que la technologie peut avoir un impact positif sur la société.
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