{"id":97345,"date":"2025-04-10T19:55:52","date_gmt":"2025-04-10T19:55:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/cotedivoire\/politique\/de-lintelligence-physique-dans-les-robots"},"modified":"2025-04-10T19:55:52","modified_gmt":"2025-04-10T19:55:52","slug":"de-lintelligence-physique-dans-les-robots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/cotedivoire\/toutes-les-actualites\/de-lintelligence-physique-dans-les-robots","title":{"rendered":"De l’intelligence physique dans les robots"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – C\u00f4te d’Ivoire. <\/strong><\/span>Lorsqu’un me\u0301dia traite d’intelligence artificielle (IA), il y a de fortes chances qu’il illustre le sujet par un robot, humanoi\u0308de de pre\u0301fe\u0301rence, avec le sous-entendu que la machine est en train de devenir un e\u0301quivalent de l’humain. C’est encore loin d’e\u0302tre le cas. Les robots actuels restent tre\u0300s spe\u0301cialise\u0301s, sur des chai\u0302nes industrielles ou dans des entrepo\u0302ts comme chez Amazon. Et dans ces contextes, l’environnement a e\u0301te\u0301 adapte\u0301 pour eux (sols plats, espace de\u0301gage\u0301), et non l’inverse, avec des interactions humain-machine limite\u0301es pour des raisons de se\u0301curite\u0301.<\/p>\n

Les progre\u0300s de l’apprentissage automatique ouvrent toutefois de re\u0301elles perspectives. La start-up californienne Physical Intelligence applique la me\u0301thode des mode\u0300les de langage (LLM) a\u0300 son algorithme p (pi-zero) destine\u0301 a\u0300 ge\u0301rer les mouvements de robots autonomes. Sauf qu’au lieu de collecter des masses de donne\u0301es d’Internet comme le font OpenAI, Google ou Meta, elle met en sce\u0300ne et filme quantite\u0301 de situations ou\u0300 des robots te\u0301le\u0301ope\u0301re\u0301s re\u0301alisent toutes sortes de ta\u0302ches. La logique e\u0301tant, comme pour les LLM, d’avoir une base d’apprentissage suffisamment riche pour que l’algorithme puisse extrapoler des gestes de manie\u0300re a\u0300 se de\u0301placer en toute situation.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Mais le robot n’est pas autonome de\u0300s lors qu’il s’agit de faire e\u0301merger des concepts pour la manipulation ou la locomotion, puisqu’il re\u0301plique ce que l’humain lui a montre\u0301, tempe\u0300re Justin Carpentier, responsable de l’e\u0301quipe Willow a\u0300 l’Institut national de recherche en sciences et technologies du nume\u0301rique (Inria). Le robot imite correctement mais, pour nous, ce n’est pas de l’intelligence physique. \u00a0\u00bb Sans compter que, comme pour les LLM, cette approche est vulne\u0301rable aux hallucinations. On imagine sans peine les dangers d’un robot qui \u00ab\u00a0ge\u0301ne\u0300re\u00a0\u00bb des mouvements aberrants…<\/p>\n

Les machines ont d’abord beaucoup expe\u0301rimente\u0301<\/b><\/p>\n

C’est pourquoi nombre d’autres projets reposent non plus sur les donne\u0301es mais sur l’essai-erreur, a\u0300 savoir l’apprentissage par renforcement. Le robot bipe\u0300de Cassie, d’Agility Robotics (issue de l’universite\u0301 d’E\u0301tat de l’Oregon, aux E\u0301tats-Unis), a appris de cette manie\u0300re a\u0300 marcher, a\u0300 courir ou a\u0300 emprunter des escaliers.<\/p>\n

A\u0300 l’automne 2023, des chercheurs en robotique ame\u0301ricains et chinois de\u0301voilaient un robot quadrupe\u0300de enchai\u0302nant les e\u0301preuves du parkour (une discipline athle\u0301tique inspire\u0301e du parcours du combattant) et l’an dernier, DeepMind (division IA de Google) pre\u0301sentait des mini-robots footballeurs. Dans tous ces projets, les machines ont beaucoup expe\u0301rimente\u0301 et se sont beaucoup trompe\u0301es, avant de trouver d’elles-me\u0302mes les mouvements les plus efficaces pour un contexte donne\u0301.<\/p>\n

La me\u0301thode a pour grand inte\u0301re\u0302t d’ouvrir la voie a\u0300 des comportements contre-intuitifs, qu’un codeur humain n’aurait pas imagine\u0301 et qui n’existent dans aucun exemple en image. Elle implique ne\u0301anmoins d’innombrables ite\u0301rations, un algorithme e\u0301tant incapable d’apprendre, comme un humain, apre\u0300s un ou deux essais. D’ou\u0300 un entrai\u0302nement se de\u0301roulant d’abord en simulation. \u00ab\u00a0Il faut plusieurs ‘e\u0301quivalents-anne\u0301es’ pour obtenir quelque chose de pertinent, note Justin Carpentier. Nous sommes en train de travailler sur ce que l’on appelle les de\u0301rive\u0301s de la simulation, des objets mathe\u0301matiques qui permettraient d’acce\u0301le\u0301rer cet apprentissage, mais c’est complique\u0301. \u00a0\u00bb<\/p>\n

L’e\u0301quipe Willow a obtenu en septembre 2024 un financement europe\u0301en (ERC), a\u0300 hauteur de 1,5 million d’euros sur cinq ans, pour le projet Artefact, reposant sur l’apprentissage autosupervise\u0301: l’algorithme est entrai\u0302ne\u0301 sur des donne\u0301es non annote\u0301es puis est applique\u0301 a\u0300 un jumeau nume\u0301rique du robot, en environnement simule\u0301. \u00ab\u00a0La simulation doit e\u0302tre suffisamment fide\u0300le a\u0300 la re\u0301alite\u0301 physique pour que nous puissions tester, ta\u0302tonner et corriger l’algorithme lorsqu’il se trouve dans une situation absente de sa base d’apprentissage \u00ab\u00a0, explique Justin Carpentier. C’est ce que l’on appelle la commande pre\u0301dictive (par opposition a\u0300 la commande instantane\u0301e des robots d’usine), qui consiste a\u0300 anticiper la chute d’un robot pour rectifier a\u0300 temps sa trajectoire.<\/p>\n

Des travaux qui, a\u0300 terme, rendront les machines adaptables a\u0300 plus de situations que celles qui existent actuellement. Elles seront sans doute moins rapides mais plus polyvalentes.<\/p>\n

Apprentissage par renforcement<\/b><\/p>\n

Cette me\u0301thode s’applique surtout a\u0300 l’apprentissage d’un comportement, non a\u0300 la production d’une pre\u0301diction. D’ou\u0300 son usage en robotique ou dans la programmation d’agents capables de jouer a\u0300 un jeu. Elle a me\u0302me servi a\u0300 la tenue de route de ve\u0301hicules autonomes. Un algorithme d’apprentissage par renforcement ne s’appuie sur aucune instruction ou exemple pre\u0301alable mais sur l’expe\u0301rience, par ta\u0302tonnement.<\/p>\n

Il de\u0301clenche au de\u0301part des actions ale\u0301atoires, mais celles qui s’ave\u0300rent efficaces pour le but recherche\u0301 (avancer, tenir en e\u0301quilibre) s’accompagnent d’un signal dit de re\u0301compense. En fonction de quoi, les comportements s’ame\u0301liorent au fur et a\u0300 mesure. Mais un tel algorithme obe\u0301it a\u0300 un compromis: il ne doit pas se contenter de refaire les me\u0302mes actions re\u0301compense\u0301es ; il doit en trouver d’autres en explorant de nouveaux comportements, quitte a\u0300 e\u0301chouer de temps en temps.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la C\u00f4te d’Ivoire<\/span>, suivez Africa-Press<\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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