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Pepper, le robot humanoïde, est né en 2014. Il a connu une brève vague de battage médiatique, notamment une visite au Financial Times pour rencontrer le rédacteur en chef. “C’est un robot qui se comporte de manière autonome, alimenté par l’amour”, a déclaré Masayoshi Son, chef de son principal bailleur de fonds, SoftBank. Alibaba et Foxconn ont également investi des centaines de millions pour faire de la robotique un élément omniprésent dans la vie quotidienne. Pourtant, cela ne devait pas être le cas. On trouve encore occasionnellement Pepper dans une bibliothèque publique au Japon, débranché, la tête baissée, comme un Pinocchio de quatre pieds de haut qui rêvait de devenir un vrai garçon mais ne l’a jamais fait. La production s’est arrêtée en 2021 et seulement 27 000 unités ont été fabriquées.
Pourtant, la vision de robots humanoïdes – de machines si semblables à nous qu’elles peuvent effectuer tout le travail que nous ne voulons pas – est trop séduisante pour être abandonnée pour longtemps. Les progrès récents et spectaculaires de l’intelligence artificielle ont déclenché une nouvelle vague de enthousiasme pour la robotique. « La prochaine vague d’IA est l’IA physique. Une IA qui comprend les lois de la physique, une IA qui peut fonctionner parmi nous », a déclaré plus tôt cette année Jensen Huang, directeur général du concepteur de puces Nvidia. Nvidia a profité du boom de la formation de modèles d’IA pour devenir la deuxième entreprise mondiale en termes de capitalisation boursière.
Des milliards de dollars de capital-risque sont investis dans les start-ups de robotique. Ils visent à appliquer le même type de techniques de formation de modèles qui permettent aux ordinateurs de prévoir comment une protéine se repliera ou de générer un texte réaliste et surprenant. Leur objectif est, premièrement, de permettre aux robots de comprendre ce qu’ils voient dans le monde physique, et deuxièmement, d’interagir naturellement avec lui, résolvant ainsi l’énorme tâche de programmation incarnée par une action aussi simple que ramasser et manipuler un objet.
Tel est le rêve. Cependant, la dernière vague d’investisseurs et d’entrepreneurs risque d’être tout aussi déçue que ceux qui ont soutenu Pepper. Ce n’est pas parce que l’IA n’est pas utile. C’est plutôt parce que les obstacles à la création d’un robot économiquement viable capable de préparer le dîner et de nettoyer les toilettes sont une question de matériel, pas seulement de logiciel, et que l’IA en elle-même ne les aborde pas, et encore moins les résout.
Ces défis physiques sont nombreux et difficiles. Par exemple, un bras ou une jambe humaine est déplacé par des muscles, alors qu’un membre robotique doit être actionné par des moteurs. Chaque axe de mouvement sur lequel le membre doit se déplacer nécessite davantage de moteurs. Tout cela est réalisable, comme le démontrent les bras robotisés dans les usines, mais les moteurs, engrenages et transmissions hautes performances impliqués créent des besoins en termes d’encombrement, de coût, de puissance et de multiples composants qui peuvent et vont tomber en panne.
Après avoir créé le mouvement souhaité, reste le défi de la détection et du feedback. Si vous ramassez un fruit, par exemple, les nerfs humains de votre main vous diront à quel point il est doux et avec quelle force vous pouvez vous permettre de le presser. Vous pouvez goûter si les aliments sont cuits et sentir s’ils brûlent. Aucun de ces sens n’est facile à fournir à un robot et, dans la mesure où ils sont possibles, ils entraînent un coût supplémentaire. La vision industrielle et l’IA peuvent compenser, en observant si le fruit est écrasé ou si la nourriture dans la poêle a pris la bonne couleur, mais elles constituent un substitut imparfait.
Reste ensuite la question du pouvoir. Toute machine autonome a besoin de sa propre source d’énergie. Les bras robotisés des usines sont branchés sur le secteur. Ils ne peuvent pas se déplacer. Un robot humanoïde est plus susceptible d’utiliser une batterie, mais il y a ensuite des compromis en termes d’encombrement, de puissance, de résistance, de flexibilité, de durée de fonctionnement, de durée de vie utile et de coût. Ce ne sont là que quelques-uns des problèmes. De nombreuses personnes intelligentes s’efforcent de les résoudre et font des progrès. Mais le fait est qu’il s’agit de défis physiques, difficiles et de longue date. Même une révolution dans le domaine de l’IA ne les fera pas disparaître.
Alors, que rend l’IA possible dans le monde physique ? Plutôt que d’imaginer comment la technologie permettra de créer de nouvelles machines, il est plus pratique d’imaginer comment les machines existantes évolueront une fois que l’IA leur sera appliquée.
L’exemple évident est celui des véhicules autonomes. Dans ce cas, la machine n’a pas besoin de changer du tout : le mouvement d’une voiture à travers le monde physique et sa source d’énergie fonctionneront comme ils l’ont toujours fait, tandis que la détection impliquée dans la conduite d’une voiture est presque entièrement visuelle. Avec la nouvelle vogue de l’IA, le cycle de battage médiatique autour des véhicules autonomes s’est calmé. Ce devrait en réalité être le contraire : la conduite autonome est un vaste marché et c’est le défi du monde réel que l’IA peut le plus facilement relever, un point sur lequel toute personne tentée d’investir dans d’autres applications à la robotique devrait réfléchir.
Il est également logique de réfléchir à la façon dont les robots qui existent déjà – des bras robotiques industriels aux robots aspirateurs – évolueront. La vision industrielle basée sur l’IA augmentera subtilement la gamme de tâches qu’un bras robotique peut effectuer et rendra plus sûr le travail aux côtés des humains. Les appareils légers et à usage unique tels que les robots aspirateurs deviendront progressivement plus utiles. Dans les hôtels chinois par exemple, il est déjà assez courant qu’un robot effectue les livraisons dans votre chambre. Ce type d’autonomie limitée et contrôlée est le plus facilement réalisable.
De cette façon, l’IA nous rapprochera lentement des androïdes. Quant à un robot comme Pepper qui peut nettoyer les toilettes, il est malheureusement beaucoup plus facile d’en créer un qui écrit de la mauvaise poésie, et il est peu probable que cela change de si tôt.