L’IA Révolutionne la Formation des Robots à l’Université MIT
Imaginez un monde où les robots peuvent apprendre à réaliser n'importe quelle tâche, sans entraînement préalable. Un rêve qui pourrait bientôt devenir réalité grâce aux travaux novateurs des chercheurs du MIT ! En s'inspirant des avancées fulgurantes des grands modèles de langage comme GPT-4, ils ouvrent la voie à une nouvelle ère de la robotique.
Une Approche Révolutionnaire de l'Apprentissage Robotique
Traditionnellement, l'apprentissage par imitation, où le robot apprend en observant un humain effectuer une tâche, est limité. Dès que les conditions changent légèrement (éclairage, obstacles...), le robot est perdu. Les données d'entraînement classiques sont trop restreintes.
Les chercheurs du MIT ont alors eu l'idée d'appliquer aux robots l'approche "big data" des grands modèles de langage. Comme l'explique Lirui Wang, principal auteur de l'étude :
Dans le domaine du langage, les données sont juste des phrases. En robotique, vu l'hétérogénéité des données, il faut une architecture différente pour un pré-entraînement similaire.
– Lirui Wang, chercheur au MIT
L'Architecture HPT : La Clé de l'Adaptabilité
Pour relever ce défi, l'équipe a mis au point l'architecture Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT). Elle combine des données de différents capteurs et environnements. Un transformer, modèle d'IA utilisé dans les grands modèles de langage, synthétise ensuite ces informations hétérogènes en modèles d'entraînement.
Plus le transformer est grand, plus le robot apprend efficacement une large gamme de tâches. L'utilisateur n'a plus qu'à spécifier le type de robot, sa configuration et la tâche souhaitée.
Vers un Cerveau Robotique Universel
Cette percée enthousiasme David Held, professeur associé à la célèbre université Carnegie Mellon, également impliqué dans ces recherches :
Notre rêve est d'avoir un cerveau robotique universel, téléchargeable et utilisable sans entraînement. Bien que nous n'en soyons qu'aux prémices, nous allons continuer à travailler dur. Nous espérons que la montée en puissance mènera à une avancée des politiques robotiques, comme ce fut le cas avec les grands modèles de langage.
– David Held, professeur associé à Carnegie Mellon
Toyota et Boston Dynamics dans la Course
Ces travaux prometteurs ont été en partie financés par le Toyota Research Institute. Le géant automobile avait déjà fait sensation l'an dernier en présentant une méthode pour entraîner des robots en une nuit. Plus récemment, un partenariat majeur a été annoncé entre Toyota et Boston Dynamics, le leader de la robotique mobile, pour combiner leurs expertises.
Nul doute que la compétition va s'intensifier pour développer les robots les plus intelligents et polyvalents. Les modèles de langage géants, appliqués à la robotique, pourraient bien être le chaînon manquant vers des machines véritablement autonomes, capables de s'adapter à n'importe quel environnement et d'apprendre par elles-mêmes.
Un futur où les robots seront nos assistants flexibles et efficaces se profile. Ils pourraient révolutionner l'industrie, les services, l'exploration spatiale... Les possibilités sont infinies ! Nous n'en sommes qu'au début d'une passionnante aventure, qui va redéfinir notre relation aux machines intelligentes.
