L’Avenir de l’IA Incarnée : Pourquoi l’Intelligence Artificielle Aura un Corps
L’IA Incarnée : Une Révolution en Marche
L’intelligence artificielle prend une nouvelle dimension avec l’émergence de l’IA incarnée, également connue sous le nom de robotique avancée. Cette semaine, la sortie du robot humanoïde Figure 03 illustre parfaitement cette évolution majeure. Contrairement aux modèles d’IA traditionnels qui fonctionnent uniquement dans le domaine numérique, ces systèmes have la capacité d’interagir physiquement avec notre monde.
Figure, l’une des startups robotiques les plus établies aux États-Unis, a déjà déployé ses robots dans des environnements industriels, notamment dans l’usine BMW de Caroline du Sud. Cette progression rapide démontre que nous sommes sur une trajectoire d’amélioration accélérée dans le domaine de la robotique humanoïde.
Figure 03 : Les Innovations That Changent la Donne
Le nouveau Figure 03 représente la troisième itération du robot phare de l’entreprise, avec des améliorations significatives axées sur la fonctionnalité et la préparation au déploiement à grande échelle. Parmi les innovations notables, on trouve la recharge inductive qui élimine le besoin de remplacer les batteries ou de se brancher sur une prise électrique.
Le robot intègre également un revêtement en tissu souple lavable sur tous les points de pincement, offrant une couche de sécurité supplémentaire pour l’interaction humaine. Ces améliorations montrent que les ingénieurs think désormais à la production de masse et à l’utilisation quotidienne.
Système Audio et Modèle IA Propriétaire
Figure 03 dispose d’un système audio amélioré permettant le raisonnement vocal et la tenue de conversations avec les humains. Le robot utilise Helix, le modèle d’IA propriétaire de Figure qui combine vision, langage et action. Cette approche like celle adoptée par Figure montre l’importance de développer des modèles spécialisés pour l’IA incarnée.
Les Défis Techniques de la Manipulation Robotique
L’un des défis les plus complexes en robotique concerne l’interaction entre les mains mécaniques, les capteurs et le système d’IA. Saisir un objet fragile avec suffisamment de force pour éviter de le faire tomber, mais pas assez pour l’écraser, représente un défi technique majeur que les humains résolvent naturellement grâce au toucher.
Les capteurs de pression traditionnels n’ont généralement pas été assez sensibles pour ces calibrations fines. Figure semble avoir fait des progrès significatifs sur ce problème particulier, comme en témoignent les vidéos impressionnantes du robot pliant des vêtements et empilant des objets dans un lave-vaisselle.
La Compétition Mondiale dans la Robotique
Plusieurs entreprises américaines développent leurs propres robots humanoïdes. Boston Dynamics travaille sur Atlas depuis environ 12 ans, tandis qu’Appronic, une startup texane, a reçu des investissements de Google. Cette diversité d’acteurs montre que l’industrie reconnaît le potentiel transformateur de this technologie.
SoftBank a récemment annoncé l’acquisition de la division robotique industrielle d’ABB pour 5,4 milliards de dollars, démontrant l’importance stratégique accordée à l’IA physique. Masayoshi Son, PDG de SoftBank, a déclaré que « la prochaine frontière de SoftBank est l’IA physique ».
L’Avance Chinoise en Robotique
La Chine semble avoir une longueur d’avance significative sur les États-Unis en matière de robotique. En 2023, la Chine a installé 276 000 robots industriels contre 38 000 aux États-Unis. Cette différence d’échelle reflète l’engagement massif de la Chine dans l’automatisation manufacturière.
Les Applications Actuelles et Futures
Actuellement, plus de 500 000 robots ont été déployés mondialement en 2024, avec les États-Unis représentant plus de 35 000 unités. L’automobile, l’électronique et la métallurgie sont les secteurs principaux utilisant la robotique en fabrication.
Amazon déploie massivement la robotique dans ses entrepôts avec 750 000 robots actuellement en service dans son réseau logistique. Cette adoption massive démontre la viabilité économique de ces technologies dans des environnements contrôlés.
L’Avenir de l’IA Incarnée
L’idée derrière l’IA incarnée est simple : associer des modèles d’IA similaires à ceux qui alimentent les LLM avec des corps robotiques. NVIDIA développe ce qu’ils appellent des « modèles d’action larges », tandis que Google travaille sur des modèles de raisonnement incarné utilisant l’apprentissage par renforcement.
Bien que des progrès considérables aient été réalisés, il reste encore du chemin à parcourir. Les données sur le mouvement physique sont beaucoup plus rares que les données textuelles, ce qui complique l’entraînement de ces modèles. Cependant, l’intersection entre l’IA avancée et la robotique est perçue comme la voie vers une intelligence physique beaucoup plus généralisée.