La robotique a le pouvoir d’aider notre société à gérer de nombreux défis actuels et prévisibles, et de contribuer à un avenir responsable, tel qu’il est formellement structuré dans l’initiative des objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies. Des travaux antérieurs ont déjà étudié l’impact de l’intelligence artificielle (IA) sur les ODD, à l’aide d’un processus systématique de consultation d’experts fondé sur le consensus. Cependant, la littérature existante ne s’est pas concentrée sur les complexités de la robotique et la dynamique unique que ce domaine présente en ce qui concerne les ODD. Dans cette optique, ce travail adapte une approche établie pour approfondir le domaine de la robotique et de la responsabilité sociale. Nous présentons une analyse multidisciplinaire des rôles favorables et défavorables de la robotique dans la réalisation des grandes priorités économiques, sociales et environnementales des ODD. Les 17 ODD des Nations unies et les 169 cibles ont été examinés individuellement dans le contexte de la robotique de pointe déjà documentée dans la littérature scientifique. L’importance et la qualité des preuves des impacts favorables/inhibiteurs ont été évaluées par un panel international d’experts, afin de quantifier l’effet positif ou négatif des systèmes robotiques appliqués.

Les résultats de cette étude indiquent que la robotique a le potentiel de permettre la réalisation de 46 % des objectifs, en particulier pour les ODD liés à l’industrie et à l’environnement, ce qui laisse présager un impact considérable sur nos systèmes de production et, partant, sur l’ensemble de notre société. Inversement, la robotique pourrait entraver 19 % des objectifs des ODD, principalement en exacerbant les inégalités et les tensions dans les ODD. L’objectif de ce document est d’évaluer et de classer l’impact actuel de la mégatendance robotique sur les ODD, de fournir des données comparables et d’encourager la communauté de la robotique à travailler sur ces objectifs, de manière unifiée, et finalement d’améliorer la qualité des résultats associés.

Auteurs: T. Haidegger, V. Mai, C.M. Mörch, D.O. Boesl, A. Jacobs, B. Rao R, A. Khamis, L. Lach, B. Vanderborght