L’ambitieuse vision d’intégrer les robots humanoïdes dans notre vie quotidienne rencontre des obstacles significatifs, principalement en raison d’un impressionnant “écart de données de 100 000 ans”, selon le roboticien de l’UC Berkeley, Ken Goldberg. Dans de récentes découvertes publiées dans Science Robotics, l’argument révèle que les robots humanoïdes sont encore loin d’atteindre la dextérité et la fiabilité nécessaires pour effectuer des tâches complexes dans le monde réel. La comparaison se fait avec les progrès des grands modèles de langage (LLMs), qui ont réussi à exploiter l’immense quantité de données textuelles disponibles sur Internet. Mais lorsqu’il s’agit pour les robots de maîtriser des tâches physiques, Goldberg soutient que le chemin n’est pas aussi simple.
Pourquoi le Langage a Dépassé la Dextérité
Goldberg souligne que le principal goulot d’étranglement pour les robots ne réside pas seulement dans les logiciels ou les données, mais dans les tâches complexes nécessitant de fines compétences motrices, comme manipuler des objets délicats ou effectuer des ajustements subtils. Les humains le font sans effort, instinctivement, mais pour les robots, ces tâches représentent des défis monumentaux. Cette disparité rappelle le paradoxe de Moravec : les tâches simples pour les humains peuvent s’avérer extrêmement complexes pour les machines. Les propositions d’utiliser des données vidéo en ligne pour entraîner les robots ne sont pas suffisantes car elles manquent des interactions physiques détaillées nécessaires pour une véritable compréhension et reproduction.
Simulation et Téléopération : Aides Actuelles mais Pas la Solution
Bien que les simulations fassent progresser les robots dans les exploits dynamiques comme la course, les traduire en tâches complexes reste difficile. La téléopération, où les humains contrôlent directement les robots, génère des données utiles mais à un rythme très lent. Ces méthodes montrent du potentiel mais restent en retard sur les courbes d’apprentissage observées dans l’IA basée sur le langage. Selon Goldberg, l’approche devrait se situer entre la collecte de données et “l’ingénierie à l’ancienne”, en se concentrant sur des solutions pratiques et réalisables pour recueillir des données du monde réel qui entraînent une amélioration continue.
L’Ingénierie à l’Ancienne Rencontre la Robotique Moderne
Goldberg plaide pour une approche hybride d’ingénierie et de collecte de données du monde réel. Des entreprises comme Waymo et Ambi Robotics utilisent cette méthode, collectant en continu des données durant l’opération pour améliorer la performance de manière itérative. Cela dépeint un tableau non pas d’une révolution du jour au lendemain mais d’une évolution diligente. Un tel progrès progressif en robotique pourrait atténuer le battage médiatique qui fausse souvent la perception et les attentes du public.
Le Vrai Travail Ne Fait que Commencer
Le débat sur le remplacement des emplois par des robots est nuancé. Selon Goldberg, les emplois manuels complexes de la classe ouvrière restent à l’abri de l’automatisation. En revanche, les tâches de routine, notamment dans les secteurs des cols blancs, pourraient connaître une plus grande perturbation alors que les systèmes basés sur le langage automatisent de plus en plus ces fonctions. Néanmoins, les emplois nécessitant de l’empathie et une interaction humaine sont moins susceptibles de devenir totalement automatisés.
Au-delà des Logiciels : des Corps Intelligents sont Essentiels
Les contraintes physiques ne se limitent pas aux carences algorithmiques ou de données. Goldberg et ses collègues soulignent que les robots humanoïdes doivent également évoluer physiquement. Les améliorations dans la conception des articulations et l’intelligence mécanique sont tout aussi cruciales que les mises à niveau logicielles. Les observations du monde réel montrent que de nombreux robots actuels dépensent une énergie excessive en raison de conceptions matérielles désuètes et rigides, soulignant le besoin d’un passage à des conceptions inspirées par le vivant.
Conclusion : Un Appel à un Progrès Équilibré
Bien que le progrès actuel soit palpable, Goldberg promeut des attentes modérées. Maîtriser ces compétences n’est pas imminent mais plutôt un voyage méticuleux combinant ingénierie et conception adaptative. Protéger le domaine de la robotique du battage médiatique mal informé préservera les avancées pratiques et constantes nécessaires pour faire passer les robots de prototypes innovants à des aides fiables dans la vie quotidienne.
Comme indiqué dans Interesting Engineering, des approfondissements peuvent être obtenus à partir d’une interview avec Ken Goldberg sur UC Berkeley News.