Comment l’intelligence artificielle va propulser la robotique vers de nouveaux sommets
![](https://www.presse-citron.net/app/uploads/2024/02/pexels-alex-knight-2599244.jpg)
La robotique, comme l’IA, sont deux domaines en pleine effervescence. D’un côté, nous avons des robots de plus en plus capables : Figure 01 qui utilise le LLM d’Open AI, Atlas, l’acrobate de Boston Dynamics ou encore les robots tueurs d’Onyx Industries. De l’autre, des chatbots alimentés avec des modèles de langage toujours plus avancés comme Claude 3 ou le futur ChatGPT-5. La synergie entre ces deux secteurs pourrait bien complètement renverser certains domaines : industrie, assistance personnelle, logistique ou agriculture.
Les fondations de l’IA au service de la robotique
Les géants de la tech comme OpenAI et Google DeepMind se consacrent désormais à incorporer des algorithmes d’apprentissage avancés au cœur même des robots. Ces derniers, communément désignés sous l’appellation de « foundation models », confèrent aux robots la capacité d’acquérir des connaissances générales et, par conséquent, de s’adapter aisément à une vaste gamme de tâches. Pour Gerard Andrews, un responsable marketing chez Nvidia, un vent de changement souffle. « Nous avons la conviction profonde que nous nous trouvons au seuil d’une transformation radicale en robotique ».
Ces foundation models exploitent des réseaux de neurones mimant la structure du cerveau humain. Ils sont dotés d’une faculté singulière : celle d’apprendre à partir de vastes ensembles de données hétéroclites, englobant textes et images. Cette immense quantité d’informations leur permet d’acquérir une compréhension contextuelle approfondie. À titre d’illustration, Gr00t, le modèle généraliste lancé par Nvidia en mars dernier, conçu spécifiquement pour les robots humanoïdes, manifeste une disposition à l’apprentissage et à l’adaptation assez stupéfiante.
Google DeepMind, quant à elle, a développé un modèle avancé baptisé Robotic Transformer 2 (RT-2). Celui-ci est capable de manœuvrer un bras robotique mobile fabriqué par sa société sœur, Everyday Robots. En puisant dans des données glanées sur Internet et à partir de vidéos de robots en action, RT-2 est en mesure de suivre des instructions, même pour des tâches auxquelles il n’a jamais été confronté.
Enrichir l’IA par l’expérience physique
L’expérience tangible des robots s’avère fondamentale pour enrichir les facultés cognitives de l’intelligence artificielle. Selon Akshara Rai, chercheur en IA chez Meta, « La dernière marche à gravir vers une véritable intelligence réside indéniablement dans l’intelligence physique ». Une opinion proche de celle du PDG de Huawei.
En d’autres termes, les interactions physiques des robots avec leur environnement immédiat sont nécessaires pour développer une intelligence artificielle véritablement générale et efficace. L’intégration des données physiques permet aux robots d’affiner considérablement leur compréhension et leur capacité d’adaptation à des environnements variés, conférant ainsi à l’IA une robustesse et une polyvalence accrues. Un échange de bons procédés, en somme.
Boston Dynamics illustre parfaitement cette approche en déployant ses robots comme Atlas, lequel, grâce à une cartographie détaillée de son environnement, peut exécuter des mouvements complexes très complexes : parkour, transport d’objet, danse, etc.
L’IA et la robotique : un avenir encore à construire
Malgré les immenses progrès réalisés dernièrement, la route est encore longue. Harold Soh, spécialiste en interactions humain-robot, exprime son scepticisme quant à l’impact immédiat de ces technologies. Selon lui, les foundation models pour la robotique doivent certes être explorés, mais il reste tout de même prudent à propos de la prétendue révolution prédite par certains chercheurs enthousiastes. Parmi les obstacles à surmonter figurent la nécessité de disposer de vastes quantités de données spécifiques pour l’apprentissage des robots, ainsi que les préoccupations légitimes liées à la sécurité et à la fiabilité des systèmes robotiques.
De plus, les chercheurs soulignent avec insistance que les foundation models requièrent des ensembles de données massifs et diversifiés pour former efficacement les robots. Justement, à l’heure actuelle, il n’existe aucun ensemble de données suffisant comme on peut le voir pour les chatbots.
L’IA va-t-elle révolutionner la robotique ? La perspective est séduisante, mais il nous faudra encore une bonne dose de patience. Certes, les démonstrations de certains robots sont à n’en pas douter très impressionnantes, mais il convient de garder à l’esprit qu’elles ne sont finalement que de simples démonstrations. Un déploiement opérationnel à grande échelle de ces technologies reste encore une réalité assez lointaine. Réalité de laquelle nous nous rapprochons tout de même de plus en plus chaque jour grâce aux efforts des chercheurs et autres professionnels de ces secteurs.
- Actuellement, certains géants de la tech développent des modèles d’IA spécifiquement conçus pour s’intégrer dans des robots : les foundations models.
- Le lien physique du robot avec son environnement est ce qui conférera plus tard à l’IA une toute autre efficacité.
- La mage de progrès reste cependant encore assez large avant d’imaginer et de voir le développement à grande échelle de robots doués d’une véritable intelligence.
📍 Pour ne manquer aucune actualité de Presse-citron, suivez-nous sur Google Actualités et WhatsApp.