À la différence des robots, les opérateurs de l’industrie peuvent reconnaître des objets distinctement même dans un espace désordonné. Et pour cause, l’être humain dispose d’une capacité de raisonnement qui s’appuie sur des conclusions fondées sur des expériences. Les IA, qui contrairement aux robots peuvent traiter des informations selon des algorithmes préprogrammés ou apprendre à partir de données, sont capables de reproduire de manière assez similaire ces caractéristiques. Elles peuvent, par exemple, prélever des objets non distincts dans un bac, une tâche que la robotique traditionnelle n’était pas habilitée à réaliser mais désormais possible grâce à l’IA.
De manière plus concrète, l’IA peut être dotée d’algorithmes de vision 3D ou 4D en temps réel qui permettent à des outils comme les robots collaboratifs (cobots) de fonctionner dans un environnement variable. Ces derniers, flexibles et mobiles, assistent l’opérateur en l’allégeant des tâches répétitives et pénibles. Cette nouvelle compétence a pour résultat une plus grande efficacité et rapidité, surtout dans les applications comme le pick & place, puisque les objets n’ont pas à être disposés de manière ordonnée.
Grâce à l'utilisation de scanners et de caméras, la technologie « vision 4D » peut identifier les objets les plus faciles à saisir et indiquer au cobot le chemin le plus rapide et sécurisé pour les manipuler. Le cobot reçoit des données sur l'estimation de la position et la planification de la trajectoire, ce qui lui garantit un chemin sûr et sans collision pour atteindre son objectif.