L‘IA au quotidien : des chatbots à l’action concrète

Il y a encore quelques années, le principal champ de bataille dans le secteur de l’intelligence artificielle était celui des textes, des images et du code. Aujourd’hui, l’accent se déplace vers le monde physique, soulignent les spécialistes de NIFOROSERNO. La nouvelle génération de modèles apprend non seulement à répondre à des questions, mais aussi à saisir des objets, à ouvrir des boîtes et à déplacer des objets – c’est-à-dire à agir comme seuls les humains et les robots spécialement programmés en étaient capables auparavant.

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La multimodalité comme nouvelle base

La multimodalité – c’est-à-dire la capacité des systèmes à traiter simultanément du texte, des images, du son et des données provenant de capteurs – est le principal moteur de cette évolution, souligne Niforoserno Canada. Alors qu’auparavant, un modèle ne pouvait que décrire ce qu’il voyait sur une image, il est désormais capable de relier cette perception à une action physique concrète. Le robot « voit » une tasse sur la table, comprend la commande « déplace-la plus à gauche » et exécute la tâche en s’appuyant sur un modèle unique qui intègre la vision, le langage et la motricité.

Cette approche modifie fondamentalement l’architecture des systèmes. Au lieu d’un ensemble de programmes hautement spécialisés, les développeurs créent des modèles universels qui s’entraînent à partir d’énormes ensembles de vidéos montrant comment les gens manipulent des objets dans la vie quotidienne et en milieu de travail.

De la génération de contenu à la manipulation d’objets

Pendant longtemps, l’IA générative a été principalement associée à la création de contenu : textes, images, musique. Une nouvelle étape dans le développement de cette technologie met désormais l’accent sur l’action. Les modèles, entraînés à partir de données sur le mouvement et la préhension d’objets, sont déjà capables d’effectuer des tâches domestiques de base : ouvrir la porte d’une armoire, prendre un outil, déplacer une boîte sur un convoyeur.

Cela n’annule pas les avancées antérieures en matière de génération de contenu, mais ajoute une nouvelle dimension aux systèmes : la capacité d’agir directement sur l’environnement physique, sans l’intervention d’un humain, qui constituait auparavant un maillon incontournable entre la décision de l’IA et son exécution.

La robotique se dote d’un noyau intelligent

Pour le secteur de la robotique, cela marque un changement de paradigme, souligne la société Niforoserno. Auparavant, les robots étaient programmés pour une opération spécifique et avaient du mal à faire face à des situations imprévues. Désormais, on s’appuie sur un modèle universel, capable de s’adapter à de nouvelles conditions : une disposition différente des objets, un éclairage modifié, un objet inconnu.

C’est précisément pour cette raison que les grandes entreprises technologiques et les startups investissent de plus en plus dans l’intégration de grands modèles linguistiques à des plateformes physiques : manipulateurs, plateformes mobiles et robots humanoïdes.

Qu’est-ce que cela signifie pour les entreprises et la vie quotidienne?

On observe déjà des applications concrètes de ces systèmes dans la logistique, les entrepôts et les chaînes de production, où des robots dotés d’un noyau intelligent pourront s’adapter avec souplesse à des tâches changeantes sans nécessiter de reprogrammation. À terme, des technologies similaires pourraient également faire leur apparition dans les foyers, sous la forme d’assistants domestiques capables d’effectuer des tâches simples.

Selon les experts de Niforoserno digital enterprise, malgré des progrès impressionnants, le chemin menant des démonstrations en laboratoire à une utilisation à grande échelle ne sera pas rapide. Des questions subsistent quant à la sécurité, à la fiabilité dans des conditions imprévisibles et au coût de l’équipement. Néanmoins, la voie est tracée : l’intelligence artificielle sort de plus en plus sûrement des limites de l’écran et apprend à agir dans le monde physique.

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