Un robot humanoïde qui va chercher un colis au rez-de-chaussée, prend l’ascenseur, déballe les articles et les range dans le bon tiroir, le tout sans téléopérateur caché derrière l’écran. C’est la démonstration que met en avant Flexion Robotics, une start-up suisse fondée par d’anciens chercheurs en robotique de Nvidia.
Le problème : des robots doués pour une seule tâche
La plupart des vidéos de démonstration montrent des humanoïdes entraînés à accomplir une action précise, plier des chemises ou garnir des rayons. Dans bien des cas, un opérateur humain pilote en réalité les mouvements à distance, une technique appelée téléopération. Le procédé fonctionne en démonstration, beaucoup moins quand le robot se retrouve dans un environnement inconnu.
Flexion dit avoir pris le problème par l’autre bout. Plutôt que de copier des gestes humains pilotés à la main, l’entreprise apprend au robot des compétences élémentaires en simulation, ouvrir une porte, monter un escalier, porter une caisse, puis laisse une IA superviseuse décider comment les enchaîner pour répondre à une consigne en langage naturel.
Plusieurs IA empilées
Le système combine plusieurs briques. Le modèle principal apprend à organiser les tâches en analysant des vidéos d’humains en action. Le logiciel associe ensuite les compétences acquises en simulation aux séquences observées, puis les exécute dans le monde réel. Pour rejoindre une salle du courrier, par exemple, il déduit qu’il doit franchir certaines portes et emprunter l’ascenseur. Une couche logicielle pilote enfin les moteurs pour marcher, bouger les membres et garder l’équilibre.
Selon Nikita Rudin, cofondateur et patron de Flexion, ancien chercheur de Nvidia, l’ingrédient secret tient à un usage massif de l’apprentissage par renforcement, qui entraîne les machines par essais et erreurs. Chaque couche, du modèle superviseur à la simulation jusqu’au contrôle moteur, repose sur cette approche. Le robot utilisé dans la démonstration est un humanoïde Unitree modifié.
Le logiciel plutôt que le métal
La thèse de Flexion rejoint une idée qui gagne du terrain dans le secteur. « L’humanoïde en lui-même n’est pas la chose intéressante, ce sont les modèles d’IA qui le pilotent », résume George Chowdhury, analyste chez ABI Research. Son cabinet estime que le marché des modèles de fondation pour robots pourrait peser 150 milliards de dollars d’ici 2036.
Rudin précise que Flexion travaille avec plusieurs constructeurs et que son logiciel fonctionne sur différentes morphologies d’humanoïdes. Vu le nombre de machines qui arrivent sur le marché, cette neutralité matérielle pourrait devenir un argument commercial. La concurrence sera rude, prévient toutefois Chowdhury, mais sans une couche logicielle capable de programmer les humanoïdes comme le montre Flexion, « il n’y a pas vraiment de marché ».
