Le géant mondial du e-commerce Amazon a annoncé avoir déployé jusqu'à un million de robots dans son réseau logistique, un chiffre qui approche la taille de sa main-d'œuvre dans les entrepôts. Parallèlement, Amazon a lancé un système d'intelligence artificielle nommé DeepFleet, qui optimise les itinéraires de déplacement des robots, réussissant ainsi à augmenter l'efficacité de son fonctionnement de 10 % tout en réduisant efficacement les coûts de livraison.
Actuellement, Amazon compte environ 1,5 million d'employés dans le monde, dont environ 1,2 million travaille dans des entrepôts. La société déploie des robots dans plus de 300 sites logistiques, avec 75 % de ses centres de distribution bénéficiant de l'assistance de robots. Selon des rapports, le nombre moyen d'employés par installation chez Amazon a chuté l'année dernière à 670, atteignant un niveau record en seize ans. Avec la promotion de l'automatisation, le nombre de colis gérés par chaque employé a presque quintuplé en dix ans, passant de 175 à près de 3 870, illustrant l'efficacité accrue apportée par l'automatisation.
DeepFleet, en tant que modèle d'IA générative, utilise les données logistiques internes d'Amazon et des outils AWS comme Amazon SageMaker pour construire un système qui coordonne les mouvements des robots dans tout le réseau d'exécution, à l'image d'un système de contrôle du trafic. En imitant le concept de gestion intelligente du trafic, ce système permet de réduire considérablement la congestion dans les entrepôts et d'optimiser les itinéraires, augmentant ainsi l'efficacité du traitement des commandes clients.
Amazon a déclaré que DeepFleet permettrait de mieux placer les produits près des clients, afin d'assurer des livraisons plus rapides et de réduire les coûts. Ce modèle d'IA continuera d'apprendre et de s'améliorer, découvrant de nouvelles méthodes d'optimisation de la collaboration des robots, améliorant ainsi l'efficacité et la sécurité au travail, tout en créant de nouveaux postes liés à la maintenance et à l'exploitation technique. Depuis 2019, plus de 700 000 employés ont participé à des formations pour ces rôles.
Le déploiement des robots chez Amazon a commencé en 2012 avec le lancement de robots mobiles pour étagères d'entrepôt, et actuellement, 11 types différents de robots sont effectivement en service. Parmi eux, le robot phare, Hercules, est chargé de déplacer l'unité entière de rayonnage à proximité des employés, réduisant ainsi le temps de marche et accélérant le processus de picking des articles ; tandis que Pegasus, équipé d'unités à roulettes, se charge d'acheminer les colis efficacement entre les centres de distribution.
De plus, le premier robot mobile entièrement autonome d'Amazon, Proteus, est désormais capable de collaborer en toute sécurité avec les humains dans les entrepôts, tandis que le robot tactile Vulcan utilise des capteurs de force et une technologie d'IA pour faciliter les opérations tactiles et alléger la charge de travail répétitive des ouvriers. Le robot bipède Digit, développé par Agility Robotics, est actuellement en phase de test et devrait être en mesure d'assumer des tâches telles que le déchargement de camions à l'avenir.
Dans le système robotique Sequoia, ces robots mobiles, systèmes de porte-à-faux, bras robotiques et postes de travail ergonomiques sont efficacement intégrés pour réaliser la gestion en conteneurs des stocks. Le bras robotique Robin est capable de trier et de transférer des colis entre différents systèmes grâce à la vision et à la succion ; tandis que Cardinal est chargé de soulever des objets lourds et de les charger sur le camion de livraison, Sparrow utilise des ventouses et la vision par ordinateur pour sélectionner des articles individuels dans des sacs à main.
La version plus puissante de Titan est conçue pour transporter des stocks plus lourds, tandis que la plateforme robotique mobile modulaire Xanthus peut s'adapter aux besoins variés des opérations d'entrepôt grâce à ses accessoires interchangeables. Rowan Curran, analyste chez Forrester, souligne que DeepFleet démontre la maturation croissante des fournisseurs d'IA générative dans l'établissement de modèles non linguistiques, mettant en lumière la valeur d'expansion de ces modèles et le potentiel d'un grand nombre de cas d'utilisation.
D'autres entreprises du secteur, comme Netflix et Microsoft, développent également activement des modèles de base pour de nouvelles utilisations. Le premier a déjà lancé un modèle de recommandation basé sur l'historique de visionnage de ses abonnés, tandis que le second propose un modèle d'IA générative axé sur les mécaniques de jeu. Les experts estiment que tant que les entreprises disposent de données riches et d'une capacité de formation solide, elles pourront créer une multitude de cas d'application à partir de ces modèles de base.
