Au cours de leur 2e année (bac+4) de formation d'ingénieur généraliste, les étudiants spécialisés dans le domaine des technologies de l'information travaillent chaque mardi, en groupe, sur un projet applicatif. Cette année, une équipe de 5 élèves-ingénieurs, se mobilisent pour reproduire l'architecture numérique d'une usine moderne en tenant compte de différents paramètres.
Quel est le cahier des charges du projet "Goldorak" ?
Le projet est à la croisée de plusieurs domaines : systèmes embarqués et robotique, objets connectés et internet des objets, usine du futur et jumeau numérique, cyber-sécurité et intelligence artificielle.
Le but est de concevoir, programmer et simuler une architecture représentative d’une chaîne de production moderne constituée de robots DOBOT Magician. Pour ce faire, nous avons dû étudier le fonctionnement des robots, développer des programmes (en Python et en C) permettant de les contrôler et créer un environnement sécurisé. De plus, nous avons mis en place un environnement de simulation et un environnement de commande à distance (broker MQTT). Cela nous a permis de poursuive notre travail sur le projet sans interruption durant le confinement de l'automne 2020.
Quelles compétences avez-vous mobilisées ?
Nous mobilisons des compétences développées dans nos 2 voies d'approfondissements : "Systèmes d'observation et Intelligence Artificielle" (SOIA) et "Systèmes Numériques et Sécurité" (SNS) : lorganisation AGILE pour la gestion de projet, le développement en Python et en C, le traitement d’images et l’apprentissage supervisé principalement.
Quelles difficultés avez-vous rencontrées ?
Une difficulté a bien entendu été la large couverture thématique du projet mais nous avons su nous organiser pour nous répartir les tâches. De fait, la principale difficulté́ que nous avons rencontrée a été́ l’adaptation de notre méthode de travail lors du confinement.
En effet, nous n’avions plus accès à notre salle de travail et nous ne pouvions donc plus travailler physiquement avec les robots pendant un mois et demi. Nous avons donc été amenés à modifier nos objectifs et à développer une simulation des robots et de notre environnement de travail. Malgré le temps supplémentaire que cela nous a pris, c’est tout de même un atout indéniable pour notre projet puisqu’il se rapproche ainsi de la philosophie « Hardware-in-the-loop » : simuler les systèmes imaginés avant de les réaliser concrètement.
Comment se passe le travail en équipe ?
Nous sommes une équipe de 5 étudiants : Marie-Amélie Defresne et Adrien Grivey sont en filière "Systèmes d'Observation et Intelligence Artificielle" (SOIA), Mahdi Salameh, Ayman Al Hajjar, Ayrwan Guillermo en filière "Systèmes Numériques et Sécurité" (SNS).
Conformément à la méthode AGILE, en amont de chaque Sprint, nous établissons un Backlog dans lequel nous indiquons l’ensemble des tâches à réaliser durant les deux semaines de travail. Ensuite nous nous répartissons le travail en accord avec les compétences et aspirations de chacun.
Quel bilan dressez-vous ?
Compte tenu des conditions particulières dans lesquelles nous avons dû travailler cette année, il n’a pas toujours été facile de respecter les objectifs de Sprint mais dans l’ensemble nous avons su nous adapter.
De ce fait, nous avons aujourd’hui atteint une majorité d’objectifs : maîtriser le fonctionnement du robot, avoir des codes de commandes fonctionnels et avoir un algorithme de détection de l’environnement efficace. Les dernières semaines du projet seront consacrées à la finalisation des tâches restantes, notamment le lien entre simulation et réalité.
Sur le plan personnel, nous sommes tous d’accord pour dire que ce projet nous a beaucoup appris sur la gestion de projet AGILE et l’organisation en équipe.
De plus, concernant l’apport technique nous avons eu l’opportunité de découvrir de nouveaux outils de travail tels que Coppelia Sim, l’apprentissage supervisé, la mise en place de brokers MQTT ou encore l’utilisation d’API de contrôle pour DOBOT Magician.
