Entretien avec José António Bernardo, chef de projet R&D chez ABMI Groupe

Dans un entretien publié par Robot Magazine, José António Bernardo, docteur en microélectronique et intelligence artificielle, chef de projet R&D chez ABMI Groupe, détaille plusieurs cas concrets issus d'un projet de bras robotique couplé à de la vision. La fonction de positionnement fournie par le constructeur du bras renvoyait un statut « OK » alors qu'elle laissait 24 mm d'erreur sur la cible ; en recalculant sa propre cinématique inverse, l'équipe a ramené cette erreur à 1,8 mm. Côté vision, leur réseau détectait 99,4 % des points d'intérêt en simulation contre 27 % seulement sur le robot physique, un écart réduit à 8 points après plusieurs mois de travail. La machine à états du système démarre désarmée et un superviseur surveille en continu neuf conditions d'arrêt, dont l'incohérence entre commande envoyée et mesure réelle. Un capteur de pince signalant à tort un objet saisi a imposé l'ajout d'un test de soulèvement systématique après chaque prise. Enfin, le temps de cycle par mouvement est passé de 22,7 à 1,35 seconde sans changer la vitesse du bras, simplement en mesurant l'immobilité réelle plutôt qu'en attendant une temporisation fixe.

Ce témoignage recadre un débat central pour l'industrie robotique : une démonstration réussie ne prouve rien sur la fiabilité en production. Bernardo pointe que le principal verrou des modèles vision-langage-action (VLA), aujourd'hui très suivis dans le secteur, n'est pas la qualité intrinsèque du modèle mais l'absence de méthode pour prouver qu'un système continue de fonctionner hors de son domaine d'entraînement. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, la répétabilité sur des centaines de cycles, la capacité à s'arrêter en sécurité et la gestion explicite des échecs de capteurs séparent un prototype d'un outil de production, bien plus que la précision brute ou la vitesse affichée dans une vidéo. Ce discours nuance le narratif dominant selon lequel l'écart simulation-réel serait en voie d'être résolu par la seule montée en échelle des modèles : ici, l'écart reste mesuré en dizaines de points de pourcentage et se réduit par un travail d'ingénierie méthodique, mois après mois.

ABMI Groupe, groupe d'ingénierie français où travaille Bernardo, se positionne comme un acteur de rigueur méthodologique dans un secteur où la communication autour des robots humanoïdes et des modèles génératifs repose largement sur des démonstrations soigneusement montées. Sans citer de concurrent nommément, l'entretien s'inscrit dans le débat, de plus en plus présent en France et en Europe, sur les conditions d'émergence de « champions européens » de la robotique face aux laboratoires nord-américains et chinois qui dominent les modèles vision-langage-action. Publié par Robot Magazine, l'entretien se poursuit au-delà de cet extrait sur les projets concrets menés par l'équipe R&D, mais sans calendrier de déploiement industriel ni client nommé à ce stade : il s'agit d'un partage de méthodologie et de retour d'expérience technique, non de l'annonce d'un produit ou d'un pilote commercial.