Le monde scientifique est en pleine mutation, propulsé par l'intégration croissante de la robotique et de l'intelligence artificielle dans les laboratoires. Autrefois cantonnés aux tâches répétitives, les robots sont aujourd'hui au cœur d'une révolution qui non seulement automatise les expériences, mais ouvre également la voie à la génération autonome d'hypothèses et à la découverte scientifique. Cette évolution promet de libérer les chercheurs des contraintes des travaux astreignants pour leur permettre de se concentrer sur la conceptualisation d'expériences toujours plus audacieuses et la validation des résultats, ce qui redéfinit l'efficacité, la reproductibilité et la qualité de la recherche.
L'Automatisation des Tâches Répétitives : Une Révolution Opérationnelle
L'utilisation de machines pour automatiser des expériences scientifiques répétitives n'est pas une nouveauté. Depuis des années, les laboratoires pharmaceutiques recourent aux robots pour des tâches longues et fastidieuses, notamment au début du développement d'un médicament. La biotechnologie, en forte expansion, utilise également des automates pour la manipulation de l'ADN, un domaine où des fabricants d'appareils tels que Tecan, basé près de Zurich, répondent à une demande croissante. Ces machines peuvent désormais exécuter presque toutes les tâches qu'un être humain effectue en laboratoire, souligne Ross King, biologiste et informaticien à l'Université de Manchester en Grande-Bretagne.
Le séquençage de l'ADN représente probablement l'archétype de cette automatisation. Par le passé, seuls quelques laboratoires se chargeaient du travail fastidieux nécessaire pour déterminer l'ordre des paires de bases nucléiques. Aujourd'hui, cette tâche est effectuée par des automates capables de lire le matériel génétique des millions de fois. Ces plateformes technologiques centralisées font en sorte que les laboratoires assurent rarement eux-mêmes cette procédure, note Justin Siegel, expert en biologie synthétique à l'Université de Californie à Davis.
Le Cloud Laboratory : La Recherche à Distance
Une avancée majeure dans l'automatisation est l'émergence des laboratoires basés sur le cloud. Des sociétés comme Emerald Cloud Laboratory offrent aux chercheurs la possibilité de mener leurs travaux via Internet. Biologistes et chimistes peuvent formuler les protocoles et les superviser, modifier les paramètres des réactions et analyser les résultats, sans avoir à quitter leur bureau, remplir la moindre éprouvette ou jeter un œil dans un microscope. Cette approche étend le concept de cloud computing de la simple gestion des données au contrôle de processus à distance. L'objectif principal est de libérer les chercheurs des travaux astreignants afin de leur laisser le temps de concevoir de meilleures expériences.
Le service est fourni depuis un entrepôt situé dans la région de San Francisco. Là, des robots manipulateurs de liquides, des incubateurs automatisés et des centrifugeuses traitent les échantillons selon les instructions détaillées soumises par les utilisateurs via une interface en ligne. Les automates travaillent en continu de manière plus ou moins autonome, et les résultats arrivent sur l'ordinateur du chercheur, en général dans les 24 heures suivant la requête. Peu d'entreprises proposent ce type de prestations, la première, Transcriptic, ayant été fondée en 2012 et ayant ses locaux à une vingtaine de kilomètres d'Emerald.
La communauté scientifique accueille ce service avec enthousiasme. Justin Siegel rapporte que ses étudiants chercheurs sont ainsi en mesure de tester davantage d'hypothèses et d'en formuler de plus audacieuses que s'ils effectuaient eux-mêmes les expériences. Cela permet également à des étudiants des degrés inférieurs de participer, car ils peuvent se concentrer sur l'élaboration des expériences sans s'inquiéter de leur habileté à les exécuter. Emerald, ayant démarré son service cloud en octobre, a déjà une liste d'attente de plusieurs centaines de laboratoires. Son co-fondateur, Brian Frezza, estime que la société sera en mesure d'effectuer d'ici un an environ les cent expériences les plus courantes dans les sciences de la vie, contre une quarantaine actuellement, avec l'ambition d'être rentable à ce moment-là.
Ce que réalise Emerald est fondamentalement différent des approches classiques. Au lieu de répéter peut-être un million de fois la même expérience comme dans une usine automobile, ils font un million d'expériences différentes à la fois, explique Brian Frezza. Cependant, l'entreprise n'a pas l'ambition de concurrencer les prix des sociétés de recherche contractuelle qui combinent travail humain et automatisé. Les robots d'Emerald ont de la peine avec les séries d'étapes successives, contrairement aux procédures analogues menées simultanément. Au final, ils travaillent en général moins vite que des laborantins et reviennent plus cher.
Le Grand Avantage : La Reproductibilité et la Précision
Le grand avantage offert par les robots réside dans la reproductibilité, avance Brian Frezza, car ils manipulent toujours leurs pipettes exactement de la même manière. Cela a nécessité le développement d'un jeu d'instructions permettant aux scientifiques de définir précisément et sans la moindre ambiguïté les différentes étapes à accomplir par le robot pour une expérience donnée. Brian Frezza affirme avoir réussi, après des années de travail, à développer un ensemble robuste de commandes, mais l'interface doit devenir plus conviviale, car l'idée d'écrire en code tend à rebuter les gens.
Richard Whitby, chercheur à l'Université de Southampton en Grande-Bretagne, souligne également l'importance de la reproductibilité. La flexibilité des humains représente certes un avantage de taille pour réaliser des réactions complexes dans son domaine, la chimie organique. Pourtant, les publications scientifiques rendent souvent mal compte de cette complexité : ils omettent par exemple de préciser à quelle vitesse un réactif a été ajouté. Sans connaître tous les paramètres d'une réaction, il est difficile de quantifier l'effet de la modification d'une variable précise dans le but d'améliorer le processus chimique, note le chercheur.
Le chimiste dirige le projet Dial-a-Molecule, qui vise à construire une machine capable de synthétiser à la demande n'importe quel composé organique, à l'instar de ce qui se passe aujourd'hui en génétique, où des fragments spécifiques d'ADN peuvent être simplement commandés par la poste. Richard Whitby ne se fait pas d'illusions sur la difficulté du projet : l'appareil devra réaliser des dizaines de milliers de réactions différentes, contre seulement quatre dans le cas des synthétiseurs d'ADN. Il se donne de trente à quarante ans pour y parvenir.
Exemples d'Applications et Avantages des Robots de Laboratoire
Les robots de laboratoire modernes offrent une large gamme de capacités et d'avantages. Alsys International propose des solutions d'automatisation pour la préparation d'échantillons en laboratoire afin d'analyser le contenu et la qualité des échantillons de production et des produits finaux. Leur robot d'automatisation intègre une gamme de techniques analytiques, notamment le titrage, l'analyse de l'humidité, la chromatographie ionique, l'ICP et la spectrométrie NIR et Raman. Il est conçu pour fonctionner dans des environnements de laboratoire corrosifs et est équipé de multiples capteurs, de mesures de sécurité contre les vapeurs corrosives et de la conformité aux normes de qualité modernes. Ce robot autonome peut nettoyer et sécher la verrerie, lui permettant de travailler jusqu'à quatre jours sans intervention humaine.
La plateforme modulaire d'Alsys est conçue pour un fonctionnement continu 24h/24 et 7j/7, permettant un débit élevé avec un minimum d'intervention humaine. Grâce à un logiciel intelligent, une surveillance chimique et des technologies de contrôle avancées, le système offre une précision et une reproductibilité inégalées. La plateforme s'intègre parfaitement à une large gamme d'analyseurs de fabricants de premier plan, améliorant l'efficacité et réduisant considérablement les erreurs. L'échantillon peut être introduit par des opérateurs en usine ou par des employés du laboratoire, fonctionnant avec un système RFID ou un code-barres. Une fois l'échantillon introduit, le robot sait exactement quels échantillons sont présents et quelles analyses doivent être réalisées.
Le robot Alsys est doté d'une pince spécialement conçue pour saisir toutes sortes de formats d'échantillons, verreries et boîtes de Pétri de différentes tailles, et est équipée de dizaines de capteurs pour éviter les erreurs. Parmi ses modules clés, on trouve l'unité de dosage de solides, capable de doser des poudres solides sur une balance gravimétrique, et une unité entièrement automatisée et intégrée pour la mesure de l'humidité. L'homogénéisation de l'échantillon, essentielle pour la précision et la fiabilité de l'analyse, est assurée par des modules dotés de fonctions d'agitation et des positions d'agitation. Le robot est également équipé de plusieurs options de chauffage pour la préparation des échantillons, incluant des positions de reflux et d'agitation. L'automatisation de l'ensemble du processus, y compris l'analyse, est possible, avec l'intégration d'équipements nouveaux ou existants. Le robot peut être intégré aux équipements analytiques, ainsi qu'aux systèmes SAP et LIMS, grâce à des collaborations avec des marques analytiques de haute qualité telles que Metrohm, Mettler Toledo, Avantes, Thermo Fisher, Shimadzu, Agilent et Sartorius.
Robots Mecademic : Précision et Flexibilité dans les Petits Espaces
Les robots Mecademic sont une solution pour améliorer l'efficacité, l'évolutivité, la qualité et le délai de mise sur le marché des processus d'automatisation de laboratoire. Conçus pour effectuer des opérations délicates avec précision et minimiser les erreurs humaines, ces bras robotisés sont idéaux pour la manipulation et l'analyse d'échantillons dans le cadre de tests biotechnologiques et de la fabrication de produits pharmaceutiques. Leur grande précision, la plus élevée du marché, permet de maximiser la cohérence tout en économisant le temps de l'opérateur lors de l'exécution de tâches répétitives.
La taille réduite des robots Mecademic et leur capacité à être montés dans différentes orientations permettent aux utilisateurs d'intégrer facilement plusieurs robots dans n'importe quelle installation, maximisant le rendement en reproduisant des cellules robotisées compactes dans un espace réduit. Ces bras robotiques sont faciles à utiliser et à interfacer avec d'autres équipements, permettant aux utilisateurs de démarrer en quelques minutes. Ils peuvent être mis en service via n'importe quel PC et le langage de programmation de leur choix, ne nécessitent aucune maintenance, et peuvent être réoutillés et réaménagés sans effort d'une tâche à l'autre.
L'utilisation des bras robotisés Mecademic a permis d'atteindre une plus grande flexibilité dans les processus d'automatisation et de construire des systèmes à plus haut débit. Leurs robots Meca500 ou SCARA peuvent également accueillir plusieurs stations de travail, ce qui accélère l'analyse et l'acquisition des données. De plus, ces bras robotiques sont propres de par leur conception, sans générateurs de particules ni courroies, avec des réducteurs de vitesse scellés et lubrifiés à vie. Ils peuvent être utilisés dans des zones de quarantaine où l'accès humain est limité, y compris les salles blanches et les applications stériles, et des tests effectués par des tiers peuvent vérifier leur conformité à la norme ISO relative aux salles blanches.
L'un des principaux défis de l'automatisation des laboratoires est de s'assurer que les différents équipements communiquent efficacement. Les bras robotiques prêts à l'emploi de Mecademic permettent aux utilisateurs de consacrer moins de temps à l'intégration, à la manipulation et à la maintenance, ce qui ouvre davantage de possibilités pour l'analyse des données et l'innovation.
Les applications courantes des robots Mecademic incluent la manipulation d'échantillons (préparation automatisée d'échantillons ou de solutions, extraction, pesage, ajout de réactifs, dosage, manipulation de centrifugeuses, thermocycleurs et incubateurs), la distribution de précision, le pipetage automatisé avec un positionnement précis et des mouvements de résolution fine allant jusqu'à 1 micromètre, le capsulage et décapsulage de flacons avec un contrôle précis de la force et du couple, et le chargement/déchargement robotisé avec des équipements tels que des spectromètres de masse, des lecteurs de microplaques, des luminomètres et des fluoromètres.
Le Robot Laborantin : Un Acteur Clé au Cœur de l'Hôpital
Au sein du laboratoire de chimie clinique de l’Institut Central des Hôpitaux à Sion, un robot sans nom est devenu le pivot d'une nouvelle chaîne analytique. Ce bras articulé, au centre du dispositif, ouvre la petite porte d'un réfrigérateur, où un chariot de transport présente plusieurs tubes. Le robot se saisit de l’échantillon souhaité, le contrôle et le transmet à l’instrument qui analysera son contenu. Cette opération est répétée des centaines, voire des milliers de fois par jour.
Le Dr PD Michel F. Rossier, chef du Service de chimie clinique & toxicologie et chef des laboratoires de l’Institut Central des Hôpitaux, explique que plusieurs raisons ont dicté le choix d’une telle installation, notamment l'efficience d'utilisation du laboratoire et l'économicité. Cette chaîne automatique permet de réaliser les bonnes analyses au bon moment, grâce notamment à la prescription connectée. Auparavant, les médecins devaient remplir un formulaire papier pour demander des analyses, ce qui les incitait à demander un large panel d’analyses, pas toujours utile ni économique.
Aujourd'hui, la prescription connectée, associée au stockage et à l’accès robotisé aux échantillons, permet des analyses séquentielles sur le même échantillon, à la demande et en ligne. Les échantillons sont conservés durant une semaine, période pendant laquelle le médecin peut demander des analyses complémentaires directement depuis son ordinateur. Le Dr Rossier l'illustre : le médecin prend la main sur le système du laboratoire, comme s’il disposait d’une télécommande. Le robot va alors immédiatement chercher le tube en question dans l’espace réfrigéré, le transporte à l’instrument d’analyse concerné, avant de replacer l’échantillon au frigo une fois l’opération terminée.
Ce système permettra à la prescription en laboratoire de devenir plus séquentielle, en suivant le raisonnement diagnostique du médecin. Une première série d’analyses plus restreinte sera réalisée avant d’effectuer d’autres tests choisis en fonction des premiers résultats obtenus, ce qui introduit une logique médicale dans cette manière de procéder. Le système informatique de prescription connectée est en outre doté d’outils pour assister les demandeurs d’analyse. Par exemple, pour un même patient, certaines analyses ne devraient pas être demandées plus d’une fois par mois. Si cela se produit, une alerte demande au médecin de confirmer cette nouvelle demande, qui peut être justifiée dans certains cas. Tous ces éléments permettent également de limiter les coûts en ne réalisant que les analyses vraiment utiles.
La chaîne analytique automatisée permettra aussi de faire face à l’augmentation prévisible de la demande, qui arrivera avec l'extension prochaine de l’hôpital de Sion, tout en facilitant déjà aujourd’hui le travail du personnel de laboratoire. Il n’y a plus besoin de vérifier sans cesse l’arrivée de demandes complémentaires ni de se déplacer pour manipuler les échantillons dans le frigo. Les techniciens en analyses biomédicales peuvent ainsi se concentrer sur la validation et l’évaluation des résultats, une véritable valeur ajoutée par le laboratoire.
L’informatique, les algorithmes et l’intelligence artificielle entrent également en jeu par le biais du logiciel « Valab ». Ce système expert évalue les résultats à la sortie de la chaîne analytique, en libérant automatiquement 70 % des résultats s’ils s’avèrent cohérents. Il filtre tout ce qui est plausible et le technicien peut se concentrer sur les 20 à 30 % des cas restants où les résultats ne sont pas tout à fait ceux que l’on attendrait. Un tel système expert, basé sur de l’intelligence artificielle, s’avère nécessaire car si l’on automatise l’analyse des échantillons et que tout va plus vite, on ne peut pas être tributaire de la disponibilité des personnes qui doivent valider les résultats. Le logiciel aide par ailleurs à identifier les cas plus complexes en signalant les anomalies qui peuvent résulter parfois d’interférences analytiques dues à la présence de médicaments spécifiques ou d’anticorps particuliers dans l’échantillon.
On pense souvent que l’automatisation permet de faire plus, mais ici, l’idée est surtout de faire mieux. La disponibilité et la qualité de ces résultats sont en effet cruciales dans la médecine moderne. Deux décisions médicales sur trois sont prises sur un résultat de laboratoire, rappelle le spécialiste. Les coûts de laboratoire ne pèsent pourtant que 2 à 3 % des coûts de la santé. C’est peu, mais nous pouvons encore améliorer le bilan, sourit le Dr Rossier. L'objectif est de faire encore davantage et encore mieux.
Le Robot de Transport : Optimisation Logistique et Sécurité des Échantillons
Les avancées rapides des technologies médicales ont accéléré l'intégration de la logistique intelligente au cœur du fonctionnement des laboratoires. Face aux limites d'efficacité des méthodes traditionnelles de transfert manuel des échantillons et à la demande croissante de tests diagnostiques, une solution novatrice se dessine : le robot de transport d'échantillons de laboratoire. Ce robot innovant, qui intègre l'intelligence artificielle et l'automatisation, transforme en profondeur les flux de travail en laboratoire, offrant une optimisation multidimensionnelle de la qualité des soins, de la sécurité des patients et des coûts opérationnels.
Le transfert traditionnel des échantillons de laboratoire repose largement sur des processus manuels. Le personnel médical prélève les échantillons manuellement et les transporte au laboratoire. Cette approche laborieuse est sujette à divers problèmes, notamment l'erreur d'identification, la perte ou l'endommagement des échantillons, ce qui compromet directement la précision des résultats. De plus, la manipulation manuelle comporte un risque important de contamination croisée, en particulier lors de la manipulation d'échantillons provenant de patients infectieux, ce qui représente une menace directe pour la sécurité des soignants. L'inefficacité inhérente aux méthodes traditionnelles entraîne également des délais d'obtention des résultats prolongés, ne répondant pas aux exigences du diagnostic rapide moderne. Le confinement sécurisé des échantillons dans un Sac de 95 kPa ou une robuste sac de transport d'échantillons est primordial, mais la manipulation manuelle introduit toujours des points de vulnérabilité.
Les robots de transport d'échantillons exploitent l'intelligence artificielle et l'automatisation avancées pour assurer un transfert autonome des échantillons. Lors du prélèvement de sang ou d'autres liquides biologiques, le personnel médical les place dans des conteneurs spécialisés, les informations relatives au patient et à l'échantillon étant téléchargées sur un serveur cloud via le système d'information hospitalier (SIH). Des armoires intelligentes de collecte et de livraison, stratégiquement placées à chaque étage de l'hôpital, reçoivent des instructions et activent automatiquement les systèmes de contrôle d'accès aux emplacements désignés pour le dépôt des échantillons. Une fois placés en toute sécurité, généralement dans un délai de 95 minutes, les échantillons sont acheminés vers le centre de tri.
Que l'échantillon soit dans un Sac Kpa ou, pour plus de sécurité, dans un sac de transport d'échantillons dédié, le robot suit un itinéraire préprogrammé pour collecter des échantillons supplémentaires. Lors du transport, ces robots présentent des avantages considérables. Tout d'abord, ils évitent les obstacles de manière autonome et planifient leurs trajectoires de façon optimale, naviguant dans les environnements hospitaliers complexes pour garantir une livraison rapide et précise des échantillons au laboratoire. Ensuite, les robots surveillent en permanence leur état de fonctionnement, alertant le personnel en cas d'anomalie et prenant les mesures correctives nécessaires pour assurer un service continu. À leur arrivée au laboratoire, ils transfèrent les échantillons vers les appareils de test sans interruption grâce à des systèmes d'amarrage intégrés. Ce processus entièrement automatisé réduit considérablement les risques de contamination croisée et diminue significativement le délai d'obtention des résultats en éliminant toute intervention manuelle.
Ces robots de transport d'échantillons sont parfaitement adaptés à la logistique des prélèvements dans divers services des établissements de santé, notamment les centres de prélèvement sanguin, les postes de soins infirmiers, les consultations externes, les centres d'examens médicaux et les services d'urgences. Différentes modalités de transmission peuvent être intégrées pour faciliter le déplacement des échantillons entre les étages, entre les laboratoires et sur de longues distances. Parmi celles-ci figurent les systèmes de transport mécaniques, les systèmes de tubes pneumatiques et les robots de transport flexibles eux-mêmes. Par exemple, dans les grands réseaux hospitaliers, les systèmes de transport mécaniques permettent de transporter rapidement et efficacement les échantillons entre les étages. Les systèmes logistiques pneumatiques fonctionnent comme un tri express, acheminant avec précision les échantillons par des canalisations vers les zones désignées. Les robots de transport offrent une flexibilité inégalée, se déplaçant de manière autonome dans différentes zones de l'hôpital pour effectuer les tâches de prélèvement et de livraison, garantissant ainsi que, quel que soit le contenu de l'échantillon (poche 95 kPa ou sac de transport), il parvienne à destination en toute sécurité.
Le déploiement de robots de transport d'échantillons améliore considérablement l'efficacité de la logistique des prélèvements en laboratoire. Fonctionnant 24 h/24 et 7 j/7 sans interruption, ces robots ne sont pas affectés par la fatigue humaine ni par les contraintes liées aux horaires de travail, contrairement au transport manuel qui peut subir des retards dus aux pauses et aux changements de personnel. Capables de gérer simultanément plusieurs échantillons et de les transporter efficacement selon des protocoles prédéfinis, les robots réduisent significativement les temps de transit et rationalisent l'ensemble du processus d'analyse.
En minimisant les manipulations manuelles, les robots de transport d'échantillons réduisent les risques d'erreur d'identification, de perte ou d'endommagement, garantissant ainsi l'exactitude et la fiabilité des résultats diagnostiques. Ceci est comparable à la précision obtenue grâce à l'utilisation d'instruments de haute précision plutôt que de méthodes manuelles dans les expériences scientifiques, minimisant les erreurs et améliorant l'intégrité expérimentale. Des résultats d'analyse précis sont essentiels pour un diagnostic et un traitement cliniques éclairés, permettant en définitive d'offrir aux patients des soins médicaux de qualité supérieure.
Dans le fonctionnement et la gestion hospitalière, une allocation rationnelle des ressources est essentielle à l'efficacité. L'intégration de robots de transport d'échantillons réduit la dépendance aux ressources humaines, libérant ainsi le personnel médical de la tâche fastidieuse du transport des prélèvements. Cela leur permet de consacrer davantage de temps et d'énergie aux soins directs aux patients et à leurs responsabilités médicales fondamentales. Parallèlement, le fonctionnement efficace du robot optimise l'utilisation des équipements de laboratoire et améliore l'efficience globale des ressources hospitalières. Véritable avancée en matière de logistique intelligente, le robot de transport d'échantillons de laboratoire révolutionne l'efficacité des laboratoires. Il répond à de nombreux défis inhérents au transport traditionnel d'échantillons et contribue au développement de la qualité des établissements de santé. Cette technologie devrait se généraliser dans un avenir proche, participant ainsi à l'avènement d'un secteur médical plus performant et plus efficace.
L'Exemple de la Clinique Universitaire d'Aalborg
La clinique universitaire à Aalborg, au Danemark, utilise un système de robots de chargement et de boîte de transport intelligente afin de contrôler et de trier automatiquement des échantillons de sang. C'est le plus grand hôpital de la région danoise du Jutland du Nord, et tous les jours, jusqu’à 3 000 échantillons de sang y arrivent au laboratoire. Jusqu'à présent, le contrôle et le tri de ces échantillons étaient un processus lent et monotone, effectué manuellement. À présent, la clinique a automatisé le processus.
Avant l'automatisation, les employés du laboratoire ouvraient les boîtes de transport, prélevaient les échantillons de sang et les triaient pour les analyses cliniques à effectuer. Du fait du nombre élevé de boîtes, les employés de l’hôpital se plaignaient souvent de blessures aux tendons ou aux muscles résultant du caractère répétitif de cette activité. Annebirthe Bo Hansen, chef de service à la clinique universitaire d’Aalborg, explique : « Nous voulions automatiser ce processus afin de soulager nos employés ».
Afin d’optimiser les séquences, LT Automation et Intelligent Systems ont développé une solution robotisée ainsi qu’une boîte de transport innovante. Deux robots KUKA de la série KR AGILUS, un de type KR 3 et un de type KR 10, sont intégrés dans l’application de prélèvement et de placement. Lasse Thomsen, directeur général chez LT Automation, précise que le choix s’est porté sur des robots de KUKA pour plusieurs raisons, notamment leur conformité aux conditions techniques nécessaires. La particularité de la « boîte de transport intelligente » est l’enregistreur de données RFID intégré qui permet, entre autres, le suivi de l’itinéraire de chaque boîte. L’enregistreur sauvegarde également la température à l’intérieur de la boîte à divers moments.
Annebirthe Bo Hansen explique le facteur décisif : « La température doit rester constante à 21°C afin de garantir la qualité des échantillons de sang. La nouvelle technique nous a aidé à détecter des sources d’erreurs et à les éliminer. » Les échantillons de sang sont prélevés dans les cabinets médicaux de généralistes dans les environs de la clinique. En allant les chercher, le coursier scanne les boîtes afin que leur acheminement puisse être suivi. Dans le laboratoire, une employée place les boîtes de transport sur le convoyeur d’alimentation de l’installation robotisée. À ce moment, un scanner RFID monté dans la pièce lit l’enregistreur de données. « Si le scanner détecte que la température d’une boîte a dévié de la température prescrite, à un moment ou à un autre lors de son trajet, il envoie automatiquement une information au robot », explique Lasse Thomsen.
Si l’enregistreur de données n’indique aucune température erronée, le premier robot de chargement ouvre la boîte, prélève les échantillons de sang et les dépose pour le tri. Le deuxième robot de chargement trie les tubes en verre déballés en fonction de la couleur de leur bouchon, qu’il est en mesure d’identifier à l’aide d’un scanner. Les échantillons ayant ainsi été triés au préalable ressortent alors de l’installation et l’employé de laboratoire peut effectuer l’analyse de sang.
Annebirthe Bo Hansen résume : « Nous sommes très satisfaits de cette solution. L’environnement de travail et les séquences d’opérations ont pu être nettement améliorés. » Les employés du laboratoire ont à présent plus de temps pour l’analyse des échantillons de sang et pour les patients. « En temps de pénurie de compétences, l’automatisation permet de simplifier les séquences de travail et de garantir le maintien de la qualité. » C’est la raison pour laquelle la solution robotisée a un grand potentiel, selon Lasse Thomsen.
Les Hypothèses Automatiques : Vers une Science Autonome
La vision de Ross King à Manchester est encore plus ambitieuse : il veut automatiser le cycle complet de la recherche scientifique. Son équipe utilise, comme les entreprises du cloud, des robots commerciaux mais va plus loin en les connectant à des systèmes d'intelligence artificielle. Formé dans un domaine spécifique par la logique et la théorie des probabilités, un robot devra de lui-même élaborer des hypothèses afin d'expliquer une série d'observations. Dans un deuxième temps, le système développe des expériences afin de tester ses hypothèses, qu'il mène tout seul, avant de générer de nouvelles pistes. Le cycle pourra se répéter plusieurs fois dans le but d'apprendre quelque chose de nouveau sur le monde.
Ces idées, Ross King les a développées à l'Université d'Aberystwyth, dans le pays de Galles. Il y a construit le robot Adam qui a identifié en 2008 de nouveaux gènes responsables de l'encodage de certaines enzymes de la levure. Le chercheur s'est ensuite attelé à Eve, un robot d'un million de dollars. Ce dernier a découvert le mécanisme antipaludéen du triclosan, un produit antibactérien et antifongique courant, et a ainsi ouvert la voie vers son éventuelle homologation.
La science des matériaux recourt elle aussi de plus en plus aux robots. En 2016, les ingénieurs du laboratoire de recherche de l'armée de l'air américaine dans l'Ohio ont présenté les résultats d'essais effectués par un robot doté d'intelligence artificielle sur des nanotubes de carbone, des molécules cylindriques résistantes, légères et bonnes conductrices de chaleur et d'électricité. La machine a réalisé de manière autonome plus de 600 expériences où elle a modifié les paramètres pour essayer d'accélérer la croissance des nanotubes. Ses résultats ont confirmé des prévisions théoriques sur le taux de croissance maximal.
D'autres scientifiques veulent même automatiser les découvertes en physique, bien qu'ils n'utilisent pas des robots en tant que tels. Hod Lipson de l'Université Cornell a développé un algorithme qui génère au hasard des équations avant de sélectionner, selon un processus évolutionniste, celles qui correspondent le mieux à des données expérimentales. En 2009, son équipe a annoncé avoir formulé de cette manière un modèle du pendule double (un système mécanique relativement simple) et être parvenue à ce qu'elle décrit comme des lois de conservation pertinentes en physique. Deux ans plus tard, elle a utilisé des données sur le métabolisme de la levure pour dériver des équations décrivant l'énergie libérée par la dégradation du sucre.
Débats et Perspectives sur l'Automatisation de la Découverte Scientifique
Mais tout le monde n'est pas convaincu. Dans une lettre envoyée en 2009 à la revue Science, les physiciens américains Philip Anderson et Elihu Abrahams ont accusé les équipes de Ross King et de Hod Lipson de se tromper gravement sur la nature de l'entreprise scientifique. Ils relèvent que les machines contribuent à ce que le philosophe Thomas Kuhn appelle la science normale, mais ne découvriront jamais de nouvelles lois physiques capables de la transformer. Ils soutiennent que les lois physiques pertinentes et les variables sont connues d'avance dans les recherches de Hod Lipson sur les pendules.
Ross King reconnaît que les machines ont leurs limites et relève qu'un robot qui mène à bien une expérience ne sait pas pourquoi il le fait. Il raconte aussi que son équipe souhaitait inclure Adam et Eve dans la liste des auteurs de leurs contributions mais qu'on leur a répondu que c'était impossible parce qu'ils ne pouvaient pas donner leur accord. Il ne doute cependant pas que les automates intelligents prendront toujours plus de place dans les sciences, portés par le pouvoir croissant des ordinateurs, de meilleurs algorithmes et les progrès de la robotique. Les machines s'améliorent sans cesse alors que les hommes ne changent pas, dit-il. Il n'y a pas de raison que cette évolution s'arrête.
Lexique de l'Intelligence Artificielle (IA)
Pour mieux comprendre les mécanismes sous-jacents à ces avancées, il est utile de se familiariser avec certains termes clés de l'intelligence artificielle :
- Apprentissage automatique (Machine learning) : Ce domaine de l'IA développe des algorithmes capables d'apprendre par eux-mêmes à résoudre un problème donné (reconnaissance, classification, prédiction, traduction, etc.).
- Apprentissage supervisé : Des données d'entraînement (par exemple des paires liant les propriétés d'un objet à sa catégorie) nourrissent l'algorithme qui peut ainsi créer un modèle lui permettant de classer de nouveaux objets.
- Apprentissage non-supervisé : Peut révéler des structures cachées dans des données, sans passer par des exemples.
- Apprentissage par renforcement : Le système attribue une "récompense" liée aux résultats générés par l'algorithme. Celui-ci s'adapte pour la maximiser. Une application typique est l'apprentissage aux échecs.
- Réseau de neurones artificiels : Ce modèle inspiré par l'architecture du cerveau comprend une grande collection de neurones artificiels interconnectés. Il recombine les propriétés de l'objet analysé pour en créer des représentations de plus en plus complexes et abstraites et, par exemple, le classer.
tags: #robot #recolte #echantillon #labo