Les innovateurs en IA canadiens

Voilà le paradoxe auquel Haply Robotics est confrontée : une technologie transformatrice qui demeure confinée derrière les murs des laboratoires et des coûts prohibitifs.

Félix Désourdy, cofondateur et directeur du design chez Haply Robotics, voit les choses autrement.

« Pendant des décennies, la technologie n'existait que dans les milieux de recherche », explique M. Désourdy. « On s'est demandé : et si on pouvait l'amener dans le monde réel? Et si on pouvait la rendre abordable ? Et si on pouvait la rendre portable ? »

Comprendre l'expertise par le toucher

Fondée à Montréal, Haply Robotics repose sur une conviction fondamentale : les humains apprennent par leurs sens, particulièrement le toucher. Un chirurgien d'expérience développe son intuition au fil de milliers d'heures à ressentir la résistance des tissus. Un manufacturier qualifié comprend les propriétés des matériaux grâce à la rétroaction tactile. Pourtant, les robots ont été largement privés de ce mécanisme d'apprentissage fondamental.

Haply est née d'une question : et si les robots pouvaient apprendre par la démonstration experte, comme les apprentis apprennent des maîtres—en observant et en absorbant la dimension tactile du savoir-faire ?

La robotique traditionnelle exigeait une programmation explicite. Les ingénieurs codaient chaque action et chaque arbre décisionnel possible. Mais l'expertise incarnée ne se traduit pas facilement en lignes de code. Elle réside dans la sensation, dans les décisions prises en quelques millisecondes, dans les intuitions développées au fil d'années de pratique.

« Le premier langage qu'on apprend, c'est le toucher », souligne M. Désourdy. « On oublie que les robots doivent l'apprendre aussi. »

Haply a reconnu que la voie vers la mise à l'échelle de l'expertise ne passait pas par davantage de programmation—mais par la captation de la réalité sensorielle de la performance qualifiée.

Bâtir l'infrastructure pour le transfert des connaissances

Pour transformer cette intuition en capacité opérationnelle, Haply avait besoin d'une plateforme capable de capter des données haptiques riches issues de démonstrations expertes, de les interpréter, et de déployer des modèles exploitables vers des systèmes sur le terrain à l'échelle mondiale.

« On a travaillé avec AWS pour construire l'architecture sous-jacente », explique Antoine Weill-Duflos, directeur de la technologie et des applications chez Haply Robotics.

AWS fournit des ressources de calcul évolutives, des pipelines de données sophistiqués et des services d'apprentissage automatique qui ont permis à Haply d'ingérer des enregistrements haptiques, d'en extraire des tendances et de distribuer des systèmes entraînés à l'échelle mondiale. Ce qui n'existait auparavant qu'au sein d'établissements de recherche individuels—la technique raffinée d'un chirurgien, la précision instinctive d'un ingénieur, les décennies de jugement accumulé d'un spécialiste—pouvait désormais être enregistré, analysé et rendu accessible.

« AWS nous permet d'héberger des modèles dans le nuage, de les entraîner à partir de démonstrations accumulées et de les déployer auprès de nos partenaires et clients », affirme M. Weill-Duflos. « Nos clients accèdent à ces systèmes sans avoir à acheter du matériel spécialisé coûteux. »

L'intelligence artificielle : traductrice du savoir tacite

Le traitement des enregistrements haptiques bruts n'était qu'un début. Le véritable défi : en extraire le sens. Comprendre pourquoi les experts exécutent leurs actions avec une telle précision.

Haply a développé un système d'IA s'appuyant sur l'infrastructure d'IA générative d'AWS pour analyser les démonstrations haptiques et en distiller une intelligence exploitable. Le système identifie non seulement ce que font les experts, mais pourquoi—la logique sous-jacente de la précision, la relation entre la force et le résultat, les patterns qui distinguent la maîtrise de la compétence.

« L'IA nous permet de capter le talent spécialisé et de s'assurer que les gens puissent continuer à exécuter un travail remarquablement complexe. On rend les habiletés motrices complexes reproductibles et évolutives », explique M. Weill-Duflos.

Les implications pratiques sont considérables. Des interventions chirurgicales qui exigeaient autrefois des années de pratique supervisée peuvent être apprises par démonstration guidée. Des processus de fabrication nécessitant un savoir-faire artisanal deviennent standardisés et reproductibles. Les organisations accèdent à des capacités de calibre mondial auparavant réservées aux institutions d'élite.

Et tout cela grâce à un contrôleur portable qui permet la navigation et une interaction 3D intuitives.

Transformer ce qui est possible, tous secteurs confondus

L'impact se matérialise de façon mesurable dans de multiples domaines :

Pratique médicale : Les chirurgiens s'entraînent aux interventions mini-invasives avec une véritable simulation tactile. Les spécialistes en diagnostic ressentent une rétroaction précise lors d'échographies et d'examens. Les cliniciens en régions mal desservies accèdent au mentorat de praticiens de premier plan, sans barrières géographiques. « On insuffle davantage d'humanité dans la pratique clinique », note M. Désourdy.

Opérations industrielles : Le travail d'assemblage exigeant une dextérité de maître devient enseignable et uniforme. Les processus qualité qui dépendaient autrefois du jugement individuel se transforment en systèmes reproductibles. Les manufacturiers déploient des capacités sophistiquées dans l'ensemble de leurs opérations, plutôt que de les concentrer chez quelques experts.

Développement de la main-d'œuvre : La localisation géographique ne détermine plus l'accès à une formation de premier plan. Les habiletés manuelles complexes deviennent accessibles à des populations plus larges. Le parcours traditionnel—des années d'apprentissage auprès de mentors rares—s'accélère considérablement.

« Les applications couvrent véritablement tous les secteurs », dit M. Désourdy. « Le manufacturier, le médical, le paramédical, des industries qu'on n'a pas encore imaginées. »

Redéfinir les attentes des organisations envers l'automatisation

« On bâtit des solutions pour des organisations de toutes tailles », souligne M. Désourdy. « Cette expansion nous fait passer d'un bénéfice pour des entreprises spécifiques à la transformation de secteurs entiers. On recalibre ce que les gens croient que l'automatisation devrait accomplir. »

Les contraintes habituelles du déploiement d'une automatisation avancée—coûts d'équipement, rareté des talents, courbes d'apprentissage mesurées en années—peuvent sembler immuables. Haply démontre que les systèmes peuvent être à la fois plus puissants pour les organisations et plus accessibles pour les travailleurs—ancrés dans des données supérieures et un apprentissage plus naturel.

Le savoir spécialisé auparavant confiné au sein d'institutions individuelles ou détenu par des praticiens individuels peut maintenant être préservé, raffiné et déployé universellement.

« À Montréal, on crée la prochaine génération de la robotique. Et on transforme l'automatisation physique avec le sens le plus humain qui soit—le toucher », conclut M. Désourdy.