{"id":6390,"date":"2023-04-02T16:06:28","date_gmt":"2023-04-02T16:06:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/guinee-equatoriale\/politique\/google-donne-des-instructions-en-textes-et-en-images-a-un-robot-chatbot"},"modified":"2023-04-02T16:46:59","modified_gmt":"2023-04-02T16:46:59","slug":"google-donne-des-instructions-en-textes-et-en-images-a-un-robot-chatbot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/guinee-equatoriale\/toutes-les-actualites\/google-donne-des-instructions-en-textes-et-en-images-a-un-robot-chatbot","title":{"rendered":"Google donne des instructions en textes et en images \u00e0 un robot-chatbot"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Guinee Equatoriale. <\/strong><\/span>Robotique, vision par ordinateur et mode\u0300le de langage. C\u2019est la combinaison de\u0301tonante du projet PaLM-E d\u2019une e\u0301quipe de chercheurs de Google et de l\u2019universite\u0301 technique de Berlin (Allemagne). Un mode\u0300le de langage appele\u0301 Pathways, pre\u0301sente\u0301 par une e\u0301quipe de Google en 2022, a e\u0301te\u0301 inte\u0301gre\u0301 a\u0300 un robot mobile conc\u0327u par la division robotique de Google. L\u2019utilisateur interroge ou donne des instructions en langage naturel, l\u2019agent conversationnel ba\u0302ti sur Pathways re\u0301pond et cette re\u0301ponse de\u0301clenche une action de la part de la machine, sorte de version incarne\u0301e, mate\u0301rielle, d\u2019un chatbot. D\u2019ou\u0300 le nom du projet : Pathways Language Model-Embodied (incarne\u0301, en anglais).<\/p>\n

Mais, a\u0300 l\u2019instar du projet de robot-peintre FRIDA de l\u2019universite\u0301 Carnegie-Mellon, e\u0301voque\u0301 par Sciences et Avenir re\u0301cemment, les instructions sont dites \u00ab multimodales \u00bb, a\u0300 savoir que l\u2019on peut interagir avec l\u2019agent conversationnel en lui envoyant une combinaison de texte et d\u2019images. Par exemple, comme on le voit sur la page de de\u0301mos du site du projet, la photo d\u2019un e\u0301tal de donuts est associe\u0301e a\u0300 la question \u00ab A quel parfum est le donut sur la gauche ? \u00bb pour ge\u0301ne\u0301rer la re\u0301ponse \u00ab A la myrtille \u00bb.<\/p>\n

\u00ab Comment re\u0301partir les blocs par couleurs ? \u00bb<\/b><\/p>\n

Google a mene\u0301 plusieurs expe\u0301rimentations de manipulations d\u2019objets avec un bras robotique pre\u0301hensible monte\u0301 sur roue. Il est e\u0301quipe\u0301 d\u2019une came\u0301ra qui lui permet d\u2019envoyer des informations visuelles sur l\u2019environnement. Tandis que l\u2019appareil cadre une table sur laquelle sont dispose\u0301s des petits blocs colore\u0301s de diverses formes, l\u2019agent conversationnel rec\u0327oit comme question : \u00ab Comment re\u0301partir les blocs par couleurs dans chaque coin ? \u00bb Ce qui de\u0301clenche toute une se\u0301quence ou\u0300 le robot agit e\u0301tape par e\u0301tape.<\/p>\n

Premie\u0300re re\u0301ponse de PaLM-E : \u00ab pousse le rond rouge dans le coin haut gauche \u00bb, suivi du mouvement correspondant du robot. Le flux vide\u0301o te\u0301moigne maintenant d\u2019un nouvel e\u0301tat sur la table, ce qui ame\u0300ne une deuxie\u0300me instruction du chatbot : \u00ab pousse l\u2019e\u0301toile rouge vers le rond rouge \u00bb. Puis \u00ab pousse le c\u0153ur jaune dans le coin haut a\u0300 droite \u00bb, et ainsi de suite.<\/p>\n

Sur ce principe, l\u2019e\u0301quipe a fait accomplir a\u0300 la machine quelques ta\u0302ches plus complexes, comme celle consistant a\u0300 aller chercher un paquet de chips dans un tiroir de cuisine (qu\u2019il faut trouver et ouvrir) et l\u2019apporter a\u0300 quelqu\u2019un (voir la vide\u0301o ci-dessous). Or, quand l\u2019e\u0301quipe tente de perturber l\u2019accomplissement de sa mission, en lui reprenant le paquet pour le remettre dans le tiroir, le robot persiste, comme prisonnier d\u2019une boucle, tant qu\u2019il n\u2019a pas apporte\u0301 l\u2019objet a\u0300 son destinataire comme le chatbot le lui a indique\u0301.<\/p>\n

Pour une de ses expe\u0301rimentations, Google a cre\u0301e\u0301 l\u2019environnement d\u2019une cuisine. Le robot doit se repe\u0301rer et trouver un paquet de chips dans un tiroir avant de l\u2019apporter a\u0300 un ope\u0301rateur. Cre\u0301dits : Robotics at Google, Google Research, TU Berline<\/p>\n

Sur le plan moteur, le re\u0301sultat est encore tre\u0300s lent (les vide\u0301os de de\u0301mo sont acce\u0301le\u0301re\u0301s quatre fois sans que les sce\u0300nes aillent a\u0300 une vitesse folle) mais il ouvre les perspectives. Le projet montre en effet que l\u2019entrainement initial de l\u2019algorithme suffit et que le robot peut accomplir ses ta\u0302ches sur des objets qu\u2019il ne connai\u0302t pas, dans la mesure ou\u0300 la combinaison texte- flux vide\u0301o apporte les informations ne\u0301cessaires.<\/p>\n

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