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MÉMOIRE
MASTER II Management de la qualité
Unité Formation Recherche
Institut d'Administration des entreprises
METZ
Les impacts de la robotisation sur l'industrie.
Ludovic
HERGOTT
Tuteur académique : Omar BENTAHAR Tuteur d'entreprise :
Martin SCHISSLER Jury : Omar BENTAHAR, Houssam TAZI Date de la soutenance : 17
septembre 2018
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Résumé
La robotisation est une technologie qui participe activement
à la modification du travail. Elle joue un nouveau rôle et permet
à la fois de répondre à différents enjeux. Nous
nous proposons de répondre à travers ce mémoire : comment
intégrer au mieux la robotisation en prenant compte les effets
potentiels de cette technologie sur l'industrie, en y évoquant à
la fois les impacts économiques sociaux et environnementaux. Pour se
faire une analyse approfondie de la littérature a été
mené afin d'en cerner les principes et hypothèses conduites par
les chercheurs. Cette étude sera confrontée à
l'expérience du réel en y analysant une industrie automobile qui
est le secteur industriel disposant du parc robotique le plus important. Seize
entretiens semi-directifs ont été menés sur un
échantillon issu de différentes catégories
socioprofessionnelles, ce qui permet d'établir des constats
intéressants et de proposer des pistes d'accompagnement à ce
changement, complémentaire de l'apport théorique initial.
Abstract
Robotization is a technology that actively participates in the
modification of work. It plays a new role and allows both to answer different
issues. We propose to answer through this thesis: how best to integrate
robotization by taking into account the potential effects of this technology on
the industry, by evoking both social and environmental economic impacts. To do
a thorough analysis of the literature was conducted to identify the principles
and assumptions led by researchers. This study will be confronted with the
experience of reality by analyzing an automobile industry which is the
industrial sector with the largest robotic fleet. Sixteen semi-structured
interviews were conducted on a sample from different socio-professional
categories, which makes it possible to draw up interesting observations and to
suggest ways of supporting this change, complementary to the initial
theoretical contribution.
Remerciements.
Je tiens à remercier dans un premier temps
l'Université de Lorraine et son établissement IAE de Metz ainsi
que toutes les personnes du corps professoral et ses intervenants pour m'avoir
enseigné les connaissances fondamentales du domaine de la qualité
et du management et de façon plus particulière à :
Mr. BENTAHAR Omar : Responsable
pédagogique pour m'avoir guidé dans l'élaboration du
présent mémoire.
Mr. SCHISSLER : tuteur de formation, pour son
soutien au quotidien, son expertise et pour avoir parfaitement tenu son
rôle de tuteur.
A l'entreprise Faurecia Hambach Automotive Exteriors pour
m'avoir accordé leur confiance lors de mon admission en tant
qu'alternant mais également tout au long de mon projet.
Je remercie également les services de production,
logistique, administratif, maintenance ainsi que le personnel ayant
participé aux projets en amenant une expérience
complémentaire dans ma démarche, notamment à ceux qui ont
participé aux entretiens me permettant d'avoir une analyse approfondie
vis-à-vis de ma problématique.
Je n'oublie pas tous les partenaires avec lesquels j'ai pu
collaborer tout au long de mon alternance sans qui, ce projet de recherche
n'aurait pas abouti.
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A tous, merci pour le temps que vous m'avez accordé dans
l'élaboration de ma recherche.
SOMMAIRE
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1. Introduction 5
PARTIE THÉORIQUE 13
2. La robotisation au coeur d'une nouvelle
révolution industrielle. 14
3. Les enjeux de la robotisation dans l'industrie.
16
4. Les apports positifs de la robotisation dans
l'industrie 22
5. Les problèmes soulevés par la
robotisation 31
6. Pistes de solutions apportées par la
théorie 42
7. L'apport de la théorie dans la
problématique 48
PARTIE EMPIRIQUE 49
8. Contexte de l'étude empirique
50
9. Méthodologie de recherche 57
10. Résultats de l'étude :
61
11. Les problèmes soulevés dans
l'entreprise Faurecia 66
12. Les solutions pour pallier aux problèmes
soulevés dans l'entreprise. 71
CONCLUSION 77
ANNEXES 82
Bibliographie 104
Table des illustrations 111
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1. Introduction
Lorsque nous entendons le mot « robot », notre
imaginaire nous renvoie généralement à une vision de
compagnon servile, androïde ou encore ennemi de l'homme. Nous imaginons
moins les robots qui peuplent notre quotidien et qui améliorent notre
vie personnelle et professionnelle. Ces derniers visibles ou non, sont
constitués d'une nouvelle forme de connaissance : l'intelligence
artificielle.
En observant notre quotidien, nous constatons que les robots
sont partout et prennent de plus en plus de place dans nos vies. Ce n'est plus
un mythe et on constate qu'il a émergé en peu de temps, une forme
de réalité sociale suscitant autant de fascination que
d'inquiétudes. (Schweitzer, Puig-Verges, 2018).
Le domaine du travail, par son histoire, tend à
évoluer et intègre de plus en plus cette nouvelle technologie
robotique. Le monde industriel a profondément changé depuis ces
dernières années : l'évolution des marchés et la
mondialisation impacte les entreprises. Pour répondre aux
critères normatifs, à une clientèle exigeante, les
entreprises utilisent désormais ces nouveaux alliés robotiques
car leur évolution à son stade actuel permet de répondre
à de nombreux enjeux.
1.1 L'évolution de la
robotisation
La technologie de robotisation puise ses origines dans la
science-fiction, plus particulièrement dans la cinématographie,
mais est devenue depuis une réalité pour chacun d'entre nous.
Avant les robots, il y avait les automates, c'est à dire des dispositifs
capable d'agir uniquement selon un programme mais n'ayant aucune
capacité de réaction envers leur environnement. C'est en 1920 que
le terme robot apparaît pour la première fois, lors d'une
pièce de théâtre (Rossum's Universal Robots) mise en
scène par Karel Capek où les hommes et les robots (appelés
Robota dans la pièce, signifiant «corvée» en
Tchèque) cohabitent mais dès le début ces robots
considérés comme des «esclaves de métal» sont
destinés à réaliser des tâches ingrates, et
finissent par se rebeller contre les humains. Ainsi c'est la première
mise en scène évoquant la peur de l'homme envers les robots.
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De nos jours le robot est défini comme un
système intelligent qui perçoit son environnement à
travers des capteurs et qui crée son propre modèle du monde
(Kuipers, 2017). Burton, et al. (2017) ajoutent qu'ils ont la capacité
à réaliser exactement ce qui a été instruit par
l'humain mais dont la résultante n'est pas toujours certaine car ces
derniers sont dotés d'un sens de réaction algorithmique
extrêmement rapide rendant la compréhension de l'acheminement des
étapes de l'algorithme très difficile. La HAX (le plus grand
accélérateur du monde) complète la définition comme
« un objet pouvant s'adapter à son environnement de
façon autonome que ce soit à travers ses mouvements ou ses
décisions». Cependant il n'est pas doté d'un sens
moral, éthique ou d'une capacité déterminée ce qui
pourrait avoir des conséquences catastrophiques pour son environnement
(Burton, et al. 2017). Dans l'industrie automobile ils effectuent
désormais des tâches de plus en plus variées, tel que
assemblage de composants à la chaîne, la vérification de la
conformité des pièces, l'acheminement par convoyage des
pièces, la mise à disposition des produits sur la ligne
(systèmes de logistique AGV) ou encore l'élimination des
rebuts.
Les robots bénéficient au moins de l'un des
attributs suivants (Becker, 2012) :
l Equipé d'un corps transportant l'ensemble du
matériel informatique
l Alimentation électrique et/ou hydraulique,
pneumatique
l Dispose de moteurs permettant à l'ensemble de se
déplacer
l Perçoit son environnement par le biais de capteurs.
l Capable d'interagir ou de modifier son environnement avec
intelligence.
l Agit suivant un comportement intelligent en imitant le
comportement humain (on parle alors d'androïde) ou animal (bioide).
l Se mouvoir sans l'intervention humaine, de manière
autonome
Le robot est donc un système doté
d'intelligence artificielle, issu d'algorithmes introduits par l'homme, capable
de générer leurs propres objectifs et interaction en fonction de
la situation (Kuipers, 2017). La plus perfectionnée de ces intelligences
peut même être capable de prendre ses propres décisions sans
avoir besoin d'une intervention humaine.
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Il existe différents types de catégories de robot,
notons par exemple :
l Mobiles : Se déplacent dans son environnement, ex :
drones,
l Domestiques : Utilisés pour réaliser des
tâches du quotidien, ex : robots aspirateurs.
l Industriels : Utilisés pour réaliser des
tâches industrielles de manière automatique, programmable,
polyvalente et autonome (objet de l'étude).
l collaboratifs (cobots) : Les hommes et les robots
réalisent des tâches en coactivité permettant
d'améliorer les conditions de travail de l'homme, sans le remplacer.
l Anthropomorphiques-Humanoïdes : Robots ressemblant
à l'homme (bipédie, présence de bras, d'une tête)
l Bioides : Robots ressemblant à la faune
sauvage...
L'automate est quant à lui un système capable de
réaliser des tâches induites par l'homme par le biais d'un
algorithme dont les conditions initiales et terminales ne peuvent être
modifiées par une forme d'intelligence artificielle (Kuipers, 2017). Ils
ne sont pas capables de réagir à leur environnement et
n'exécutent qu'une suite de tâches bien définies, sous
forme de syntaxe informatique, leur programmation étant donc très
primaire. La frontière entre l'automate et le robot est donc
l'intelligence artificielle. Ainsi, la robotique et l'intelligence artificielle
se rapprochent et convergent vers un mouvement technique et social qui impacte
une grande partie des secteurs d'activité actuels. (Schweitzer,
Puig-Verge, 2018)
Au quotidien nous utilisons de plus en plus ces
systèmes doté d'intelligence artificielle : traducteurs,
correcteurs orthographiques, assistants smartphones, etc., et il est
intéressant de savoir que ces machines peuvent développer une
forme de libre arbitre. Le meilleur exemple réside dans la voiture
autonome qui est capable en cas d'urgence de prendre des décisions
permettant d'éviter ou de limiter les conséquences des situations
graves. Nous constatons alors à tous niveaux (industriels, domestiques,
etc..) une migration des « robots d'interventions (exécution de
taches par imitation de l'homme) à une robotique
d'évaluation/action-décision » (Schweitzer,
Puig-Verges, 2018, p 292). Nous parlons plutôt de « processus et
d'attitudes évolutives définies par auto-apprentissage
» (Dolbeau-Bandin, 2016, p.128). La principale composante de cette
évolution étant l'intelligence artificielle.
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1.2 Le concept de l'intelligence
artificielle
L'intelligence artificielle est le cerveau même de ces
machines de nouvelle génération et sont programmées
initialement par des ingénieurs et technicien permettant aux machines de
disposer d'un savoir préétabli (Ruskper, 2017). La voiture
autonome est par exemple en capacité de définir les
priorités de conduite (vitesses, distances, réactions, etc.)
selon les données programmées initialement.
La puissance de calcul des processeurs et autres composants
électroniques n'est plus l'unique facteur pour que le robot soit capable
de s'adapter à son environnement. Cela dépend d'une nouvelle
forme d'intelligence robotique conçue sur le modèle
d'intelligence en essaim (en référence aux insectes) (De Lacoste,
2017). Ce concept met en avant l'idée que les liaisons entre plusieurs
robots peuvent converger vers un « modèle global, complexe et
évolutif susceptible d'agir en collectif » introduisant alors
le modèle « d'intelligence collective ». (Schweitzer,
Puig-Verges, 2018, p 292).
Le Cunn (2015), spécialiste en intelligence
artificielle et directeur du secteur recherche et développement de
l'intelligence artificielle chez Facebook, décrit cette intelligence
comme la capacité du robot à constituer un ensemble d'actions
telle que les reconnaissances d'images, l'assemblage de pièces, la
conversation, etc. Cette dernière a également la capacité
de résoudre les problèmes en utilisant une méthodologie de
résolution propre à l'homme en s'inspirant de concepts et
schémas de fonctionnement humain. (Ganascia, 2017). Elle permet
également d'identifier et de résoudre les problèmes de
traitement de l'information. Ces problèmes peuvent être d'ordre
quantitatif : un trop grand nombre d'informations rend le traitement trop long,
fastidieux voire impossible dans les délais demandés (Marr, 1977)
et sous-entend un besoin d'algorithmes qui permet une extrapolation des
données des tendances (Federica Minichiello 2017).
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1.2.1 Psychologie des robots.
Dans les années 50, le célèbre Alan
Turing réalise le test portant son nom dont l'objectif est de
déterminer la présence d'une intelligence dans une machine. Il
existe deux catégories distinctes : l'intelligence faible (la moins
évoluée, proche de l'automate : basé sur un apprentissage
fondé sur un système de règles et comportements ou
algorithmes) et l'intelligence artificielle forte (la plus
évoluée, proche du robot autonome basée sur un
système d'apprentissage de réseau neuronal - profond).
L'apprentissage des robots mène sur une voie de
recherche nouvelle provenant de trois facteurs de développement
différents (voir fig.1 (Gonzalez et Carlos, 2016)).
Figure 1 : Gonzalez, Carlos M.Machine Design. Dec 2016,
Vol. 88 Issue 12, p241
L'apprentissage automatique (machine
learning): Les ingénieurs instaurent un programme de base
comportant des données issues du monde humain sur lequel apprenant son
contenu le robot acquiert une « capacité de
généralisation ». (Federica Minichiello 2017 p.2).
Celui-ci permet au robot d'apprendre en fonction de son environnement et de
l'observation des comportements aux alentours. (Schweitzer, 2010).
1 Mis en forme et traduit par l'auteur, à
partir du document original.
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L'apprentissage profond (Deep Learning) : La
machine acquiert elle-même du contenu grâce à un
réseau de neurones artificiels et s'inspire du cerveau humain, «
qui hiérarchise les unités de l'information, les ordonne des
plus simples aux plus complexes en toute autonomie et qui peut ainsi «
apprendre ». La difficulté principale pour la machine réside
dans l'apprentissage non supervisé, la connaissance que seul un
être vivant sait traduire de l'observation du monde ou, tout simplement,
de l'imprévu » (Federica Minichiello 2017 p.2).
Ainsi nous pouvons distinguer deux formes :
? L'intelligence artificielle faible :
Comparable à un automate, ne réalise qu'une simulation du
comportement humain.
? L'intelligence artificielle forte : C'est
une évolution des concepts et permet au robot d'avoir une conscience
d'elle-même.
Ainsi ces facteurs d'intelligence caractérisent le
robot et sa singularité qui le « rendent unique », il est la
combinaison de quatre capacités (Gelin et Guilhem, 2016, p.8) :
1. La polyvalence du système.
2. La capacité d'interaction avec l'homme.
3. Son degré d'autonomie décisionnelle (adaptation
face à une situation).
4. Son aptitude d'apprentissage. (intelligence artificielle)
Pour l'industrie automobile, l'exemple le plus concret
réside dans la voiture autonome. Ces voitures de haute technologie sont
munies d'intelligence artificielle forte permettant en cas d'urgence de prendre
leurs propres décisions, permettant de minimiser la gravité d'un
accident. Cette décision initialement programmée par des
ingénieurs n'est pas figée et peut évoluer en fonction de
son environnement et de ses expériences passées.
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1.3 Les enjeux de demain
Pour garantir sa pérennité dans le temps,
l'entreprise doit respecter l'équilibre des secteurs de
l'économie, de l'environnement et social (Puesh, 2015). La robotisation
est l'une des innovations majeures de notre époque et se voit
l'être pour les années à venir (Attali, 2007). Elle permet
de développer le caractère « durable » de l'entreprise.
Mais il est important de l'utiliser de manière équitable. La
modernisation paraît être un axe prioritaire des entreprises
automobile qui veulent être plus compétitives et plus attractives
pour une clientèle recherchant l'originalité et la
customisation.
D'après l'université d'Oxford, plus de
47% des métiers aux Etats-Unis seront robotisés
d'ici 2025. Cette technologie offre de grandes opportunités
économiques. Elle est donc destinée à prendre une place de
plus en plus importante dans notre société et
particulièrement dans l'industrie automobile. Il est intéressant
de noter que la multiplicité de pratiques et la capacité infinie
de programmation permettent d'intégrer cette technologie à de
nombreux secteurs : automobile, aérospatial, agroalimentaire,
biotechnologie, chimie, électronique, plasturgie, recherche
&développement, métallurgie... Cette évolution
interroge, par sa nouveauté, mais également pour des questions
éthique et morale. Elle pousse à se demander s'il est
envisageable de confier du travail à une machine alors que ce même
travail était réalisé jusqu'alors par l'homme. On remarque
une forte tendance à la crainte sociale car l'homme et la machine sont
désormais intimement liés, l'un peut remplacer l'autre. L'un
peut-il être dépendant de l'autre ? Le destin de ce monde
industriel semble tout tracé mais il est encore temps pour se poser les
bonnes questions et essayer de comprendre cette nouvelle mutation pour pouvoir
anticiper d'éventuelles dérives.
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Dans ce mémoire de recherche, nous utiliserons et
étudierons la littérature proposée et nous
compléterons ces recherches à l'aide d'exemples concrets
d'entreprises industrielles et celles du monde automobile qui est l'un des
secteurs les plus robotisés.
Schweitzer et. Puig-Verges (2018, p 293) indiquent dans leur
article « On a longtemps considéré que l'espace de choix
du robot se réduisait à quelques options en raison des limites de
leur autonomie ; avec l'augmentation de cette capacité, la
possibilité des tâches susceptibles d'être accomplies
augmente comme l'imprévisibilité des conséquences de leurs
résultats. » d'autant plus que les robots dépendent
fortement du milieu dans lequel il opère : « le robot
industriel évolue dans un milieu conçu et organisé pour le
rendement » (Dolbeau-Bandin, 2016, p.128) ce qui nous amène
à nous réfléchir sur la problématique suivante
:
Comment intégrer au mieux la robotisation dans
l'industrie en prenant compte les effets potentiels de cette technologie?
Il s'agira alors de déterminer les effets de la robotisation
sur la performance de l'entreprise, les obstacles à surmonter et les
moyens d'intégrer au mieux cette technologie, pour optimiser son
efficacité.
1.4 Structuration du mémoire
:
Ce mémoire sera structuré en trois grandes
parties : la première partie théorique permettra, grâce
à une analyse approfondie de la littérature de comprendre les
différents aspects et les effets de cette technologie sur le
fonctionnement de l'entreprise. La seconde partie, empirique, permet
grâce à une recherche établie sur l'expérimentation
terrain de déterminer si les concepts clés
déterminés en première partie s'appliquent dans le cadre
d'une industrie automobile. Pour y répondre, le mémoire sera
conduit par 16 entretiens semi-directifs. Nous disposerons d'une vision
approfondie sur le sujet en y évoquant des conclusions originales sur la
robotisation et ses effets sur l'industrie. Enfin, la dernière partie :
conclusion générale replace les résultats, les grandes
tendances, les défis et enjeux qui découlent de l'analyse de ce
mémoire.
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