Comment la robotique peut-elle aider à l’apprentissage de l’IA ?

Les nouvelles technologies deep-tech telles que ChatGPT, Character.ai, Midjourney, Bard ou Capcut…, fascinent des milliards d’utilisateurs à travers le monde. Une véritable révolution de l’ère moderne, elles sont utilisées aussi bien par des professionnels que par des particuliers. Les intelligences artificielles ont soudainement envahi notre quotidien au point que leur apprentissage est devenu une évidence. À ce titre, la robotique peut être utilisée pour enseigner l’IA. Découvrez comment la robotique et l’IA se complètent.

L’année 2022 s’est achevée sur l’avènement d’une nouvelle ère : celle de l’intelligence artificielle. Depuis l’introduction du modèle de langage ChatGPT, l’intelligence artificielle a franchi une étape majeure dans la sphère des technologies numériques. Les modèles linguistiques sont programmés pour apprendre, trouver des solutions et prendre des décisions de la même manière que les humains. Dans le domaine de la robotique, l’IA est un catalyseur de productivité. La robotique alimentée par l’intelligence artificielle (IA robotique) a amélioré les performances des robots domestiques et industriels.

Le système inverse (robotique d’IA) est également possible, en ce sens que la robotique peut contribuer à l’apprentissage de l’intelligence artificielle. Les interactions robot-IA peuvent enrichir les modèles d’apprentissage automatique, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités dans la recherche en IA. Par exemple, l’apprentissage de l’IA à l’aide d’un bras robotique à 6 axes peut être idéal, quel que soit le niveau de la personne souhaitant améliorer ses compétences.

IA : un système qui fonctionne comme les humains et les animaux

L’intelligence artificielle n’est pas à l’abri des erreurs. Par conséquent, elle nécessite des ajustements réguliers pour répondre parfaitement aux demandes de ses utilisateurs. En tant que telle, l’IA doit apprendre chaque jour.

Comme les humains et les animaux, le processus d’apprentissage de l’IA est basé sur les erreurs. Par exemple, les animaux sont capables de reconnaître qu’ils ont commis une erreur. Ensuite, pour éviter de répéter la même erreur, ils sont capables de réfléchir et d’agir différemment. C’est exactement la même chose avec l’intelligence artificielle.

L’IA apprend grâce à des retours d’information différés. Ce processus permet à la machine de mieux adapter ses réponses aux demandes de l’utilisateur.

Compte tenu de cette capacité, l’IA peut être transformée en un outil vraiment puissant, capable de prendre des décisions réfléchies par elle-même. Pour y parvenir, elle peut s’appuyer sur diverses méthodes d’apprentissage, y compris ce que l’on appelle l’apprentissage par renforcement.

Comprendre l’apprentissage par renforcement

Comme indiqué précédemment, l’apprentissage par renforcement (AR) est une méthode permettant d’apprendre à l’IA à prendre des décisions par elle-même. Elle diffère donc des deux autres méthodes d’apprentissage de l’IA, à savoir l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.

Avec l’AR, l’IA doit apprendre par elle-même en interagissant avec son environnement. En d’autres termes, elle acquiert toutes les informations dont elle a besoin dans son environnement, puis les intègre dans sa mémoire. Après plusieurs pratiques, elle peut affiner son apprentissage. Pour permettre à l’IA d’assimiler les leçons, la technique repose sur un système de récompenses et de punitions.

Ce type d’approche est appliqué dans de nombreux domaines. Les IA de réseaux sociaux, par exemple, étudient le comportement et les informations des utilisateurs afin de leur proposer des contenus adaptés. La récompense dans ce cas concerne les actions des utilisateurs telles que les “j’aime” et les partages. Un autre exemple est l’AR, qui permet aux robots de ramasser automatiquement des objets, sans l’assistance humaine pour les guider. De nombreux autres domaines d’application peuvent bénéficier de l’apprentissage par renforcement de l’IA.

La robotique pourrait révolutionner l’apprentissage de l’IA

L’apprentissage par renforcement reste pratique pour résoudre des problèmes complexes grâce à une interaction directe avec l’environnement. En ce sens, la robotique s’avère être une alternative intéressante. Le robot est capable de fournir des instructions guidées, ce qui permet à l’IA de retenir des informations plus précises, et ainsi de limiter ses erreurs.

Les géants de la technologie d’aujourd’hui travaillent sur des robots humanoïdes capables de reproduire naturellement des tâches complexes. C’est le cas, par exemple, des techniciens  de l’ingénierie de Columbia. Ils utilisent des solutions de retour haptique pour apprivoiser le robot.

En pratique, un opérateur effectue des tâches que le robot doit imiter subtilement dans un premier temps, grâce à une connexion avec l’opérateur via des manettes de commande. L’IA du robot, quant à elle, enregistre les différentes actions réalisées par les manettes de commande grâce à son interaction avec l’opérateur, afin de les reproduire dans le futur.

Il existe également de nombreux exercices simples pour relier la théorie à la pratique, comme :

• reproduire les mouvements d’un bras humain par un robot utilisant l’IA,
• traduire le langage de programmation d’un robot pour le tester avec différents algorithmes d’IA, et bien d’autres sujets.

Robotique et IA : perspectives de recherche innovantes

Si l’IA peut être utilisée pour optimiser les performances des robots, dans quelle mesure est-il possible de s’entraîner avec l’IA via un bras robotique ? Bien que cela ne soit pas encore documenté, le transfert de connaissances et la collecte de données offrent des perspectives intéressantes. Voici quelques pistes que vous, en tant que chercheur, pouvez explorer.

Développer la robotique d’IA pour le transfert de compétences

Dans une université américaine, un robot a pu effectuer une tâche en s’appuyant sur les connaissances d’un autre robot situé dans une autre université. Le robot PR2 savait comment déplacer des tasses et les disposer d’une manière spécifique, une tâche pour laquelle il était programmé. En enregistrant ses connaissances sur la plateforme RoboBrain, il a permis à Baxter, un autre robot, d’y accéder. Baxter a capté les connaissances et a pu déplacer les objets de la même manière.

L’étude met en lumière le fait qu’un robot formé pour effectuer des tâches spécifiques peut ensuite transférer son “savoir-faire” à un autre robot. En entraînant les robots à effectuer des tâches spécifiques, les chercheurs et les développeurs pourraient améliorer les capacités des systèmes d’intelligence artificielle.

Utiliser la robotique pour la collecte de données

L’utilisation de la robotique peut également simplifier les tâches de collecte de données. Les robots mobiles autonomes (AMR) en sont des exemples. Équipés de caméras et de capteurs, ces robots peuvent enregistrer des images, des vidéos ou des mesures physiques d’objets dans un environnement donné. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour entraîner une IA.

Pour rappel, l’IA est programmée pour raisonner comme les humains. Pour permettre à l’IA d’évoluer et d’améliorer ses capacités d’apprentissage automatique, les chercheurs pourraient également faire appel à des robots. L’idée serait de les programmer pour qu’ils interagissent avec des êtres humains et d’enregistrer les réactions lors de leurs interactions. Une fois transférées à l’IA, les données de cette dernière pourront aider à comprendre le comportement humain et à améliorer les modèles d’apprentissage automatique.

Construire l’avenir de l’IA avec Ned2 : notre bras robotique à 6 axes

Dans le cadre de l’apprentissage de l’IA, le bras robotisé à 6 axes Ned2 que nous proposons s’avère être un outil très complet. Grâce à sa conception robuste et à ses nombreux accessoires, Ned2 offre une expérience idéale pour réaliser des exercices basés sur l’intelligence artificielle et le robot. Ce dernier permet aux étudiants d’interagir directement avec un système physique. Notre bras robotique ouvre de nouvelles perspectives pour apprendre et comprendre les fondamentaux de l’IA. En combinant la puissance de la robotique et de l’intelligence artificielle, Niryo ouvre la voie à un apprentissage complet dans ces domaines.