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Les robots et les appareils de vision par ordinateur (machine vision) utilisent divers mécanismes de rétroaction pour garantir la précision. Les techniques utilisées jusqu’à présent suffisaient à répondre aux problèmes qui se posent. La nouvelle génération de conceptions basées sur la vision entend détecter la profondeur et des volumes avec un degré de précision plus élevé.

Les communications optiques sont l'une des plus anciennes méthodes pré-technologiques de transmission de signaux à longue distance. Les surfaces réfléchissantes permettent de refléter les rayons du soleil et les diriger vers un endroit spécifique en tant que signal ou alerte. Les communications optiques sont toujours utilisées aujourd'hui, principalement dans les fibres optiques et les télécommandes de télévision, même si de nos jours, les radiofréquences sont le support électromagnétique privilégié pour les communications unidirectionnelles et omnidirectionnelles à haut débit. Mais l'optique n'a pas encore dit son dernier mot.

Nous nous reposons sur nos sens pour nous aider à comprendre le monde qui nous entoure. Chacun d’entre eux fournit des informations spécifiques que notre cerveau associe entre elles pour créer une image de notre environnement. Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML, pour machine learning), nous nous appuyons de plus en plus sur la technologie pour prendre des décisions complexes.

L'adoption de dispositifs de surveillance des soins de santé qui sont à la fois souples et adaptés à l'utilisateur a gagné du terrain1. Stimulés par le besoin de soins à distance pendant la pandémie de COVID-19 et par les progrès technologiques en matière de précision des capteurs, les dispositifs de surveillance des soins de santé wearables sont de plus en plus répandus dans de nombreux domaines de la santé.

Des solutions avancées de détection 3D, des capteurs spectraux multicanaux et des systèmes d'éclairage par projection permettent aux robots de « voir » le monde et d'utiliser la lumière pour communiquer avec les personnes.

Dans les années 70, l'« industrie 3.0 » était le nom du changement de paradigme dans l'industrie manufacturière qui a adopté les technologies de l'information pour stimuler l'automatisation et améliorer la productivité, la précision et la flexibilité. Avec le développement de l'industrie 4.0, l'automatisation à grande échelle de l’industrie grâce aux technologies intelligentes, à la communication de machine à machine (M2M) et à l'apprentissage automatique (machine learning, ML), est devenue réalité.

L’intelligence artificielle (IA) se répand comme une traînée de poudre dans la société actuelle. Amélioration des analyses scientifiques et des techniques d’imagerie, maintenance prédictive, surveillance des environnements industriels, sans oublier l’agent conversationnel vedette, j’ai nommé ChatGPT ; l’IA s’installe déjà dans de nombreux aspects de la société et ses capacités ne sont limitées que par le matériel et la puissance de calcul disponibles pour alimenter les algorithmes logiciels.

Robots pour particuliers et robots industriels, lunettes de réalité augmentée, accès intelligent aux bâtiments ou aux données, véhicules autonomes… Les exemples ne manquent pas pour démontrer que les produits dotés d’une intelligence artificielle (IA) seront bientôt des éléments essentiels de notre société.

Les systèmes LiDAR seront bientôt indispensables dans toutes les applications automobiles visant le niveau 3 (et supérieurs) d’autonomie selon le référentiel de la SAE. Utilisés en combinaison avec des capteurs d’images radar et CMOS, ils sont l’avenir des modes de conduite avancés tels que la conduite autonome.

Si l’on commence aujourd’hui à entendre parler de véhicules à délégation de conduite, la véritable conduite autonome en conditions réelles est encore loin d’avoir fait ses preuves. Le conducteur humain doit toujours être attentif à la route et l’habitacle du véhicule semble présenter un poste d’observation relativement statique, aux allures de laboratoires. EyeRIS, une entreprise d’intelligence artificielle (IA) axée sur l’humain créée en 2013, s’est donné pour mission de rendre la conduite plus sécurisée et plus confortable.