Le projet de recherche AIPEX explore comment l’intelligence artificielle adaptative peut améliorer le pilotage des chaînes de production semi-automatiques. Mené au sein d’un consortium industriel et technologique, ce projet vise à mieux comprendre comment des mécanismes de décision dynamiques peuvent répondre aux incertitudes du terrain.
Dans ce cadre, OpenHub, le hub créatif de l’UCLouvain, a contribué au développement d’un environnement simulé permettant d’expérimenter des stratégies basées sur l’apprentissage par renforcement.
Du cas industriel à l’environnement simulé
AIPEX s’appuie sur un cas de production réel, servant de base concrète à l’expérimentation.
OpenHub a développé une simulation détaillée d’une chaîne de production semi-automatique. Cet environnement ne modélise pas uniquement les flux matériels et les contraintes opérationnelles : il intègre également des paramètres humains tels que l’expérience des opérateurs, leur progression dans le temps et l’impact de la fatigue sur la performance.
En combinant dimensions techniques et humaines, cette simulation permet de reproduire plus fidèlement la complexité des ateliers industriels dans un cadre contrôlé.
Expérimenter la prise de décision adaptative
Au sein de cet environnement, un agent d’apprentissage par renforcement est entraîné à prendre des décisions d’assignation dynamiques. À intervalles réguliers, il réaffecte les opérateurs aux différents postes afin de maintenir l’efficacité du système malgré les perturbations telles que les absences, les variations de charge ou les imprévus.
L’objectif n’est pas d’optimiser une organisation figée, mais d’explorer des mécanismes capables d’ajuster en continu les décisions en fonction de l’évolution du contexte.
AIPEX constitue ainsi une étape exploratoire vers des systèmes de production plus flexibles et plus résilients.
Partenaires du projet
Le projet AIPEX est mené en collaboration avec I-Care, Sagasify et Sirris, partenaires aux expertises complémentaires.