Les nouvelles technologies deep tech telles que ChatGPT, Character.ai, Midjourney, Bard ou Capcut…, fascinent des milliards d’utilisateurs dans le monde. Véritable révolution de l’ère moderne, leur utilisation concerne tant les professionnels que les particuliers. Les intelligences artificielles ont soudainement envahi notre quotidien au point que leur apprentissage s’impose de lui-même. À ce titre, la robotique peut servir dans l’enseignement de l’IA. Découvrez la complémentarité entre robotique et IA.
L'année 2022 s’est achevée avec l'avènement d'une nouvelle ère : celle des intelligences artificielles. Depuis l'introduction du modèle de langage ChatGPT, l’Intelligence artificielle a franchi une étape majeure dans la sphère des technologies digitales. Les modèles de langage sont programmés pour apprendre, trouver des solutions et prendre des décisions comme des 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 IA) est également possible, en ce sens que la robotique peut aider dans l’apprentissage de l’intelligence artificielle. Les interactions robots-IA peuvent en effet enrichir les modèles de machine learning, ce qui laisse place à de nouvelles possibilités dans la recherche en matière d’IA. Par exemple, l'apprentissage de l'IA à l'aide d'un bras robotisé 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. De ce fait, elle nécessite des ajustements réguliers afin de pouvoir répondre parfaitement aux requêtes de son utilisateur. A ce titre, l’IA doit apprendre tous les jours.
Tout comme les humains et les animaux, le processus d’apprentissage de l’IA se base sur les erreurs. Par exemple, ces derniers sont capables de reconnaître lorsqu’ils ont commis une faute. Ensuite, afin de ne pas reproduire la même erreur, ils sont en mesure de réfléchir pour agir différemment. C’est exactement le même schéma avec l’intelligence artificielle.
L’IA apprend grâce à un retour d’information différé. Ce processus permet à la machine de mieux adapter ses réponses aux demandes de l’utilisateur.
Compte tenu de cette capacité, l’IA peut se transformer en un outil réellement puissant, en mesure de prendre des décisions réfléchies en toute autonomie. Pour y parvenir, elle peut reposer sur différentes méthodes d’apprentissage dont fait partie ce qu’on appelle l’apprentissage par renforcement.
Mieux comprendre l'apprentissage par renforcement
Comme mentionné précédemment, l’apprentissage par renforcement (AR) est une méthode d’apprentissage de l’IA en vue de lui permettre de prendre des décisions de façon tout à fait autonome. Il s’agit donc d’une approche qui diffère des deux autres méthodes d’apprentissage de l’IA, à savoir : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
À travers l’AR, l’IA doit apprendre toute seule grâce à l’interaction avec son environnement. Autrement dit, elle acquiert toutes les informations dont elle a besoin dans son environnement et les intègre par la suite dans sa mémoire. Au bout de multiples pratiques, elle pourra affiner son apprentissage. Pour permettre à l’IA d’assimiler les leçons, la technique repose sur un système de récompense et de punition.
Ce type d’approche est appliqué dans différents domaines. Les IA des réseaux sociaux étudient par exemple le comportement et les informations des utilisateurs en vue de leur proposer des contenus adaptés. La récompense concerne dans ce cas les actions des utilisateurs à l’instar des likes et des partages. Autre exemple, l’AR permet aux robots de saisir automatiquement des objets, sans assistance humaine pour les guider. Bien d’autres champs d’application peuvent tirer profit de l’apprentissage par <strong>renforcement de l’IA</strong>.
La robotique pourrait révolutionner l'apprentissage de l'IA
L’apprentissage de l’IA par renforcement demeure pratique pour la résolution de problèmes complexes grâce à une interaction directe avec l’environnement. Dans ce sens, la robotique se révèle être une alternative intéressante. Le robot est en mesure de dispenser un enseignement guidé, ce qui permet par la suite à l’IA de retenir des informations plus précises, et donc, de limiter ses erreurs.
De nos jours, les géants de la tech travaillent sur des robots humanoïdes capables de reproduire naturellement des tâches complexes. C’est par exemple le cas des techniciens chez Columbia Engineering. Ils utilisent des solutions de retour haptique pour dompter le robot.
Dans la pratique, un opérateur effectue des tâches que le robot doit imiter subtilement au début grâce à une connexion via des manettes avec l’opérateur. L’IA du robot, de son côté, enregistre les différentes actions effectuées par les manettes grâce à son interaction avec l’opérateur afin de les reproduire dans l’avenir.
Il existe également de nombreux exercices simples pour relier théorie et pratique, tels que :
- reproduire les mouvements d'un bras humain par un robot grâce à 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 : les perspectives d’innovation en matière de recherche
Si l’IA permet d’optimiser les performances en robotique, dans quelles mesures est-il possible de s’entraîner à l’IA via un robot ? Bien que non encore documenté, le transfert de connaissances et la collecte de données offrent des perspectives intéressantes. Ci-dessous quelques pistes que vous pouvez explorer en tant que chercheurs.
Développer la robotique IA pour le transfert de compétences
Au sein d'une université américaine, un robot a pu exécuter une tâche en se basant sur les connaissances d’un autre robot situé dans une autre université. Le robot PR2 savait déplacer des mugs 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. Ce dernier s’en saisit et parvient à déplacer ces objets de la même façon.
L’étude met ainsi en évidence un fait : un robot entraîné à des tâches spécifiques peut, par la suite, transférer son « savoir-faire » à un autre robot. En exerçant les robots à des tâches spécifiques, chercheurs et développeurs pourraient renforcer les capacités des systèmes d’IA.
Utilisation de la robotique pour la collecte de données
L’utilisation de la robotique peut également simplifier les tâches relatives au domaine de la collecte de données. Les Robots Mobiles Autonomes (AMR) sont des exemples de cette technologie. Équipés de caméras et de capteurs, ces robots peuvent enregistrer des données images, vidéos ou des mesures physiques d’objets dans un environnement donné. Les données en question peuvent par la suite servir à entraîner une IA.
Pour rappel, l’IA est programmée pour raisonner comme l’Homme. Afin de permettre aux IA d’évoluer et d’améliorer les compétences de machine learning, les chercheurs pourraient également faire appel aux robots. L’idée serait de les programmer pour interagir avec des êtres humains et d’enregistrer les réactions au cours de leurs interactions. Une fois transférées à l’IA, les données sur ces dernières peuvent aider à comprendre le comportement humain et à améliorer les modèles de machine learning.
Bâtir l'avenir de l'IA avec Ned2 : notre bras robotique 6 axes
Dans le contexte de l’apprentissage de l’IA, le bras robotisé 2 axes Ned6 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 avec l’intelligence artificielle, Niryo ouvre la voie à un apprentissage complet dans ces domaines.
