Vous souvenez-vous de l'époque où vous étiez enfant et essayiez d'apprendre quelque chose de nouveau, comme lacer des chaussures ou résoudre un casse-tête ? Le parcours humain est fait d'essais et d'erreurs, de frustration et, finalement, de triomphe. Maintenant, imaginez une machine passant par le même parcours d'apprentissage.
Guidé par Boston Dynamics et son fondateur Marc Raibert, ces robots apprennent, tout comme nous. Chaque mouvement, chaque décision est le résultat d'algorithmes sophistiqués et d'une profonde compréhension de l'environnement qui l'entoure. L'approche pédagogique de Raibert façonne l'avenir de la robotique, mais comment imagine-t-il cet avenir ?
Apprentissage robotique : un parcours "humain"
Vous souvenez-vous des premières fois où vous avez essayé d'assembler un meuble en suivant ces instructions qui semblaient écrites dans une langue étrangère ? Ou lorsque vous avez essayé de préparer cette recette compliquée, vous vous retrouvez avec un… dirons-nous un résultat inattendu ? Des moments faits d'essais, d'erreurs et de "juste au cas où gagner la Coupe du monde", dirait Ligabue (pour les lecteurs des éditions en d'autres langues : c'est un rocker italien).
Et si je vous disais que les robots vivent aussi ces moments ? Pas seulement dans Google DeepMind, Je prévois. Aussi Boston Dynamics, sous la direction visionnaire de Marc Raibert, essaie de rendre chaque robot un peu plus "humain". Pas au sens littéral, bien sûr, mais dans la façon dont il apprend et interagit avec le monde.
En 1992, Raibert fonde Boston Dynamics, dans le but de transformer ses recherches académiques en applications pratiques. Sous sa direction, l'entreprise a développé certains des robots les plus avancés et les plus impressionnants au monde, tels que Atlas e Spot. Ces robots sont connus pour leur capacité à se déplacer dans des environnements complexes et pour leur agilité, résultat direct des recherches de Raibert sur le mouvement des robots.
L'art d'apprendre
Avant de devenir le génie derrière Boston Dynamics, Marc Raibert il a été professeur à Carnegie Mellon et au MIT. Et comme tout bon éducateur, il savait que l'apprentissage ne se fait pas toujours de manière linéaire. Parfois, il faut reculer d'un pas pour avancer de deux pas. Et c'est exactement ce qui se passe avec les robots Boston Dynamics.
Prenez, par exemple, leur tentative d'apprendre aux robots à… verser une tasse de thé. Cela peut sembler une tâche simple? Pensez à toutes les variables en jeu : la température du thé, le poids de la tasse, la quantité de liquide… Evitez bien sûr de tout renverser !
Comment faites-vous? L'un des aspects les plus fascinants de l'approche de Boston Dynamics à l'apprentissage robotique est… la curiosité. Oui, les robots peuvent être "curieux" ! Bien sûr, pas de la façon dont nous sommes les humains, mais par le biais d'algorithmes et de programmation. Marc Raibert et son équipe enseignent un "jeu électronique" à leurs robots. Une organisation qui les pousse à explorer, à expérimenter et surtout à apprendre de leurs erreurs.
Vers un avenir "humain"
La distance entre les deux mondes reste sidérale, mais devient de plus en plus mince. Et grâce à des visionnaires comme Marc Raibert, nous pouvons espérer un avenir où les robots ne seront pas seulement des outils, mais des aides fiables capables d'apprendre, de s'adapter et, d'une certaine manière, de "sentir" le monde qui les entoure d'une manière presque humaine.
Lorsque Raibert fonde la Institut d'IA de Boston Dynamics en août 2022, il décide de poursuivre sa vision de la robotique du futur. Les premiers projets de l'Institut viseront à rendre les robots utiles en dehors du laboratoire en leur apprenant à mieux comprendre le monde qui les entoure.
La prochaine fois que vous verrez un robot Boston Dynamics en action, souvenez-vous de la courbe d'apprentissage qu'il traverse. Un jour, nous prendrons peut-être le thé avec l'un d'entre eux, célébrant ensemble les grands et les petits succès qui rendent l'expérience d'apprentissage si agréable.
