Logiciel et IA
L’IA dans les robots : perception, commande apprise et modèles de fondation
Comment l’intelligence artificielle est utilisée aujourd’hui dans les robots : reconnaître des objets, marcher grâce à des contrôleurs appris, acquérir des compétences à partir de démonstrations, et la nouvelle génération de modèles de fondation pour la robotique.
Les robots utilisent des algorithmes depuis des décennies, mais l’apprentissage automatique change ce qu’ils savent faire en dehors des usines strictement maîtrisées. Voici où l’IA intervient dans un robot moderne.
Perception
Les réseaux de neurones transforment les images des caméras et des capteurs de profondeur en informations utiles : quels objets sont présents, où se trouvent les personnes, à quoi ressemble le sol. C’est l’usage le plus mûr de l’IA en robotique ; on le trouve dans les systèmes de picking, les robots de service et les robots d’inspection.
Locomotion apprise
De nombreux quadrupèdes et humanoïdes récents marchent grâce à des contrôleurs entraînés par apprentissage par renforcement en simulation : le robot s’exerce des millions de fois dans un monde virtuel aux terrains et perturbations variés, puis le contrôleur obtenu est transféré sur le robot réel. Les robots à pattes sont ainsi devenus bien plus robustes dans les escaliers, les pentes et sur les sols irréguliers.
Apprendre à partir de démonstrations
Avec l’apprentissage par imitation, une personne montre une tâche, par exemple en téléopérant le robot ou en le guidant à la main, et un modèle apprend à la reproduire. Il devient ainsi moins laborieux d’enseigner de nouvelles compétences de manipulation, en particulier pour des tâches difficiles à programmer à la main, comme plier du linge.
Les modèles de fondation pour robots
L’approche la plus récente consiste à entraîner de grands modèles sur d’énormes volumes de données robotiques et issues d’internet, afin qu’un seul modèle puisse suivre des instructions en langage naturel et accomplir de nombreuses tâches. Plusieurs fabricants d’humanoïdes construisent leurs produits autour de tels modèles. Ils sont prometteurs, mais restent un domaine de recherche actif : fiabilité, rapidité et sécurité en conditions réelles varient beaucoup entre les démonstrations et l’usage quotidien.
Ce qu’il faut vérifier quand un robot est « doté d’IA »
- Ce que fait exactement l’IA : perception, navigation, locomotion ou apprentissage de tâches.
- Si elle s’exécute sur le robot ou nécessite une connexion au cloud.
- Quel ordinateur est embarqué (voir la plateforme de calcul dans les caractéristiques).
- Si vous pouvez entraîner ou modifier les modèles vous-même.
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