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L’apprentissage automatique ouvrira bientôt la voie à des applications qui dépassent les frontières du numérique en s’attaquant aux aspects désordonnés et imprévisibles de la réalité.
Les modèles d’IA modernes se distinguent par leur capacité impressionnante à générer du texte, de l’audio et de la vidéo à la demande. C’est pour cette raison que l’on pense que ces modèles peuvent rivaliser avec les performances humaines. Néanmoins, ces algorithmes restent largement confinés au domaine numérique, bien loin du monde physique tridimensionnel dans lequel nous évoluons. Lorsqu’il s’agit de transposer ces modèles dans la réalité, même les plus avancés peinent à fonctionner correctement. Prenons l’exemple des voitures autonomes, qui ont du mal à comprendre les lois physiques et souffrent d’hallucinations, entraînant des erreurs inexplicables malgré leur intelligence artificielle.
L’IA va dépasser ses limites numériques ? L’intelligence physique à la clé ?
Cette année marque une étape majeure pour l’IA ! En fait, elle s’apprête à dépasser ses limites numériques pour s’intégrer pleinement au monde réel. Pour cela, il est nécessaire de repenser la manière dont les machines réfléchissent, en combinant l’intelligence numérique de l’IA avec les capacités mécaniques de la robotique.
C’est ce que l’on appelle « l’intelligence physique ». Il s’agit d’une nouvelle forme d’IA ancrée dans les principes fondamentaux du monde physique. Ces principes incluent la causalité, la compréhension des environnements dynamiques et la prise de décision en temps réel face à l’imprévisibilité.
Des chercheurs développent des modèles basés sur cette approche appelés « réseaux liquides » dans un laboratoire au MIT. Lors d’une expérience, ils ont comparé deux drones : l’un équipé d’un modèle d’IA classique, l’autre d’un réseau liquide.
Notons que tous deux ont été formés à localiser des objets dans une forêt en été. Si leurs performances étaient similaires dans cet environnement, seul le drone doté du réseau liquide a su s’adapter à des contextes différents, comme une forêt en hiver ou un milieu urbain.
Ce qui n’était pas le cas des systèmes d’IA traditionnels, qui sont restés figés après leur phase d’entraînement. De plus, les réseaux liquides continuent de s’améliorer grâce à l’expérience, à l’image du cerveau humain.
L’intelligence physique va-t-elle conduire au développement des machines véritablement autonomes ?
L’intelligence physique représente une avancée majeure en comblant le fossé entre les instructions numériques et leur exécution dans le monde réel. Cette forme d’intelligence est capable d’interpréter et de réaliser des commandes complexes issues de textes ou d’images. De ce fait, elle ouvre la voie à des machines plus autonomes et polyvalentes.
Dans ce même laboratoire, par exemple, ces scientifiques ont mis au point un système capable de concevoir, en moins d’une minute, puis d’imprimer en 3D de petits robots à partir d’instructions simples. Ils ont utilisé des instructions comme « un robot capable de marcher » ou « un robot qui peut saisir des objets ».
D’autres laboratoires innovent également dans ce domaine. La start-up Covariant, fondée par Pieter Abbeel de l’Université de Californie à Berkeley, développe des chatbots capables de contrôler des bras robotisés pour des tâches de tri en entrepôt. Rappelons que ce projet a déjà levé plus de 222 millions de dollars.
De son côté, une équipe de l’Université Carnegie Mellon a démontré qu’un robot équipé d’une simple caméra et d’un actionnement imprécis pouvait réaliser des mouvements complexes de parkour. Parmi ces exploits, le robot peut sauter des obstacles deux fois plus hauts que lui ou franchir de larges écarts, grâce à un réseau neuronal entraîné par apprentissage par renforcement.
Pour rappel, 2023 a été marquée par le texte en image et 2024 par le texte en vidéo. 2025 s’annonce ainsi comme l’année de l’intelligence physique. Une nouvelle génération de technologies comme des robots aux réseaux électriques ou encore des maisons intelligentes. Ils seront ainsi capables de comprendre nos demandes et d’agir directement dans le monde réel.
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