La doctorante Elena Jiménez Romanillo avec les étudiants de Master travaillant sur un robot avec l’aide de l’IA générative. Crédit photo : Thor Balkhed.
Par Ulrik Svedin
Comment développer un produit avec un minimum d’implication humaine ? Des étudiants de l’Université de Linköping ont relevé ce défi en construisant un robot utilisant l’intelligence artificielle générative.
Depuis l’idée initiale avec des images générées par l’IA jusqu’aux dernières étapes d’optimisation, l’IA générative (GAI) a accompagné les étudiants tout au long du processus de conception.
« J’ai principalement utilisé ChatGPT pour programmer la navigation et le contrôle du robot », explique Arad Jafari, étudiant en master de conception technique.
La programmation
Le robot, qui ressemble à une voiture radiocommandée, est équipé d’un petit bras et d’un grappin à l’avant. Grâce à ses capteurs, il peut suivre un chemin balisé, s’arrêter à un endroit désigné, ramasser une petite boîte et la transporter ailleurs.
Arad Jafari, étudiant à la maîtrise. Crédit photo : Thor Balkhed.
« J’ai toujours été intéressé par la programmation, mais mes connaissances étaient limitées. Ce projet a augmenté mon intérêt et mes compétences. La robotique et le codage étaient nouveaux pour moi. En plus de l’aide que j’ai reçue de l’IA, ChatGPT a également agi en tant que mentor numérique », explique Arad Jafari.
Comment cela s’est-il passé en pratique ?
« Par exemple, nous avons reçu le soutien de l’IA pour le brainstorming et diverses solutions aux exigences que nous avions concernant le robot. Quels composants électroniques sont nécessaires ? Comment fonctionnent-ils et comment doivent-ils être connectés ? ChatGPT a aidé à générer tout le code des différentes solutions. »
La tâche à laquelle ils étaient confrontés dans le cours « Conception et production » était de développer une preuve de concept, c’est-à-dire de prouver que quelque chose est réalisable, en concevant, construisant et programmant à l’aide de l’IA générative – et sans trop de connaissances préalables.
La curiosité des étudiants
Les étudiants étaient accompagnés par un doctorant et un superviseur externe du fabricant de chariots élévateurs Toyota Material Handling. Leur superviseur, Tomas Jankauskas, designer senior, explique pourquoi l’industrie doit coopérer avec LiU : « Nous risquons de nous transformer en dinosaures si nous ne profitons pas de la curiosité des étudiants. Ils représentent l’avenir. Je leur ai donné un cadre et des conseils, mais les étudiants ont été le moteur de ce projet », dit-il.
En posant des questions aux outils Open AI et à d’autres outils (tels que ChatGPT, Vizcom et autres), ils ont conçu un véhicule avec un châssis ouvert au style futuriste. Avec l’aide de l’IA, ils ont également reçu des instructions de montage. Pour fixer le châssis, ils ont dû effectuer de petits ajustements manuellement. Mais ils sont essentiellement passés des images générées par l’IA et des modèles 3D sur écran à l’impression 3D sur place. C’était difficile au début.
Défis
« Il y avait des produits qui avaient trois roues d’un côté et deux roues de l’autre. Ou un bras qui ne passait pas par-dessus le capot. Beaucoup de choses n’ont pas fonctionné. L’avantage est que c’est un processus rapide, vous pouvez donc échouer plusieurs fois. La difficulté réside dans la décision sur quoi aller de l’avant », explique Vivaldus Berglund.
Avez-vous des conseils sur la façon d’écrire des questions à une IA ?
« Nous avons vu que vous pouvez demander à l’IA comment saisir au mieux une invite pour obtenir un certain résultat. Cela a rendu l’invite finale bien meilleure. Un autre conseil est d’être précis. L’IA recherchera des formes en fonction de ce qu’elle pense que nous voulons dire », explique Ville Jonsson.
Pourquoi est-il important d’essayer de faire en sorte que l’IA fasse tout le travail ?
« Dessiner et programmer prend du temps et coûte de l’argent. Si un fabricant découvre qu’il est possible d’automatiser, c’est bien sûr intéressant », déclare Johan Asp.
Mais la doctorante Elena Jiménez Romanillos s’y oppose :
« Vous devez surveiller très attentivement l’ensemble du processus et y réfléchir. Il faut comprendre ce qui se passe à tout moment et repérer les erreurs. Sinon, vous perdrez toutes les améliorations d’efficacité qui peuvent résulter de l’IA », dit-elle.
Elena Jiménez Romanillos, doctorante. Crédit photo : Thor Balkhed
Dans le même temps, le projet sera transformé en recherche. Le professeur associé Torbjörn Andersson et Elena Jiménez Romanillos étudient les méthodes d’apprentissage utilisant l’IA. Ils notent que ces outils changent la façon dont les étudiants abordent différents défis de conception.
« Il s’agit de la façon dont vous prenez en compte les faits, voyez les liens, tirez vos propres conclusions, évaluez et enfin produisez et créez quelque chose de nouveau », explique Elena Jiménez Romanillos. « Par exemple, l’utilisation de l’IA varie en fonction des connaissances préalables des étudiants. »
« L’intelligence artificielle dans le processus d’apprentissage est encore une nouveauté. Il est intéressant de voir comment les étudiants recherchent des informations et découvrent des outils complètement nouveaux, presque jour après jour », explique Torbjörn Andersson.
Exposition
Les étudiants et les enseignants ont participé à la Milan Design Week, du 15 au 21 avril 2024, aux côtés des exposants de Toyota. Ils ont fait la promotion du programme de maîtrise en conception et développement de produits et ont partagé leurs expériences en matière de programmation et de conception utilisant l’intelligence artificielle générative.
Université de Linköping
