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Boston Dynamics et Toyota veulent passer la robotique dans une nouvelle ère


Boston Dynamics, l’entreprise américaine connue pour ses travaux de pointe en robotique, vient d’officialiser une collaboration avec Toyota — ou plus précisément avec sa filiale Toyota Research Institute. Leur objectif : accélérer le développement de robots humanoïdes généralistes, capables de réaliser de très nombreuses tâches pour rendre service aux humains en chaise et en os.

Pour y parvenir, les deux partenaires vont commencer par travailler sur un cobaye de première catégorie : Atlas, l’androïde le plus avancé de Boston Dynamics qui a progressé à un rythme époustouflant dans l’espace de quelques années. On se souvient notamment de ses incroyables enchaînements d’acrobaties qui n’ont aucun équivalent dans cette industrie.

Il est temps pour Atlas d’acquérir de nouvelles compétences et de mettre la main à la pâte. pic.twitter.com/osOWiiBlSh

– Dynamique de Boston (@BostonDynamics) 18 janvier 2023

Récemment, l’entreprise a remisé l’ancien modèle construit autour d’un système hydraulique pour se focaliser sur une version entièrement électrique, encore plus légère et mobile. Même si Boston Dynamics est resté assez discret sur ses progrès depuis ce grand virage, cette évolution marque le début d’une nouvelle phase de progrès, aussi bien sur la partie mécanique qu’au niveau du logiciel.

L’IA appliquée aux robots montés en puissance

C’est là qu’intervient le Toyota Research Institute, une filiale du constructeur japonais qui se spécialise dans la recherche appliquée à l’IA, la robotique, les véhicules autonomes, ou encore la science des matériaux. Elle revendique notamment un statut de leader mondial dans le développement de ce qu’elle appelle des Grands Modèles de Comportement, ou LBM (Large Behaviour Model). Ce terme créé par analogie avec les LLM (les grands modèles de langage qui sous-tendent les chatbots IA comme ChatGPT) désigne des modèles d’IA générative spécialement conçus pour permettre à des robots de passer à la vitesse supérieure en termes d’autonomie.

C’est un axe de recherche qui est resté plutôt discret jusqu’à présent — un constat étonnant dans le contexte actuel, où de nombreux types de modèles IA progressent très rapidement. Selon Gill Pratt, le directeur du TRI, c’est en grande partie parce qu’il était traditionnellement difficile de réconcilier les deux disciplines, à cause des limites inhérentes à l’entraînement de ces systèmes. « Dans le machine learning (appliqué à la robotique), jusqu’à tout récemment, nous devions faire des compromis », expliquait-il en septembre dans une interview à TechCrunch. « L’approche fonctionne, mais il faut des millions de cas de figure pour entraîner le modèle. Or, lorsque vous travaillez avec du matériel physique, vous n’avez pas le temps d’en obtenir autant ; la machine tombe en panne avant d’atteindre les 10 000. »

© Boston Dynamique

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Mais récemment, le vent a commencé à tourner. Les ingénieurs se sont progressivement écartés de cette approche qui relève plus ou moins de la force brute, et privilégient désormais la qualité à la quantité. En exploitant un nombre restreint d’exemples soigneusement sélectionnés pour leur diversité, ils peuvent désormais entraîner un LBM avec quelques dizaines de mouvements de référence.

L’aube d’une nouvelle ère pour Atlas

Or, il se trouve justement qu’Atlas est déjà un moteur extrêmement polyvalent au niveau purement mécanique. Les deux partenaires pourront donc lui assigner des tâches de nouvelles tâches variées afin de collecter des données d’excellente qualité. Ces dernières seront utilisées en complément de nouveaux systèmes de simulation pour entraîner des LBM de pointe.

À terme, Boston Dynamics et TRI espèrent ainsi démontrer que ces modèles préentraînés peuvent ouvrir la voie à « l’acquisition rapide de nouvelles compétences ». En pratique, cela permettra au robot de devenir de plus en plus robuste et adroit au fil du temps sans intervention humaine. L’équipe va également conduire des travaux de recherche conjoints pour répondre à des « questions fondamentales sur l’entraînement des robots humanoïdes et leurs interactions avec les humains ».

Il convient donc de suivre cette collaboration de près, car connaissant le pedigree des deux partenaires, on peut s’attendre à des résultats assez spectaculaires dans un futur relativement proche. Les autres androïdes généralistes à vocation commerciale, comme l’Optimus de Tesla, n’ont qu’à bien se tenir !

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Jc Banza

Je suis Jc Banza Ingénieur en système d'information passionne de la technologie et blogging

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