Une avancée majeure dans le domaine de la robotique.

Le bras robotisé apprend à préparer le café automatiquement grâce à son intelligence artificielle. Photo : Physical Intelligence .

Le domaine de la robotique vient de franchir une étape importante avec l'annonce par Physical Intelligence, une start-up technologique basée à San Francisco, d'un nouveau modèle d'intelligence artificielle appelé « π0.7 ».

La principale différence de ce modèle réside dans sa capacité à « généraliser par combinaison ». Cela signifie que le robot ne se contente plus de répéter mécaniquement ce qu'on lui a appris, mais qu'il peut désormais raisonner de manière indépendante pour résoudre des situations inédites.

Lors de tests en conditions réelles, les chercheurs ont constaté des résultats surprenants. Notamment, un bras robotisé qui n'avait jamais été entraîné à utiliser une friteuse à air chaud a réussi à cuire des patates douces de manière autonome.

Ce robot a appris de manière autonome à ouvrir le couvercle, à y placer des aliments et à utiliser l'appareil avec précision. Cette capacité est comparable à celle des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4, capables de traiter des questions complexes grâce à leurs connaissances acquises.

Physical Intelligence vise à lever 1 milliard de dollars, pour une valorisation de 11 milliards de dollars . Photo : Physical Intelligence.

« Ce fut un moment surprenant pour nous de voir comment le modèle pouvait combiner les compétences de cette manière », a déclaré Lucy Shi, chercheuse en IA chez Physical Intelligence.

Elle a souligné que la capacité à développer spontanément de nouveaux comportements sans données d'échantillon spécifiques est essentielle pour que les robots s'adaptent à un environnement réel en constante évolution.

Un autre avantage significatif de π0.7 réside dans sa flexibilité sur différentes plateformes matérielles. Le modèle peut appliquer efficacement les connaissances acquises avec un type de bras robotique à un autre, même avec une structure physique différente. Le robot peut même ajuster automatiquement l'angle de sa préhension aux caractéristiques du nouvel appareil, sans intervention humaine.

« Nous avons constaté que le modèle peut appliquer les stratégies apprises d'un robot à un autre robot de forme complètement différente », a ajouté Lucy Shi à propos de la capacité à partager les connaissances entre différentes lignes de machines.

En termes de performances, le nouveau modèle a obtenu des résultats impressionnants. Pour certaines tâches, le π0.7 a atteint un taux de réussite d'environ 85,6 %, un chiffre très proche des 90,9 % obtenus par les opérateurs de robots professionnels cumulant des centaines d'heures d'expérience. Cette performance ouvre la voie à une intégration plus rapide des robots multifonctionnels dans notre quotidien.

La formation est désormais plus simple, car les utilisateurs peuvent ajuster le comportement du robot grâce à des commandes en langage naturel au lieu de devoir charger des milliers d'heures de données vidéo comme auparavant.

Cette avancée majeure réside non seulement dans la technologie, mais aussi dans l'intérêt considérable qu'elle suscite auprès des investisseurs internationaux. Grâce au soutien de Jeff Bezos, d'OpenAI et de Thrive Capital, Physical Intelligence est désormais valorisée à 2 milliards de dollars .

L'entreprise ambitionne de créer un « cerveau » unifié capable de contrôler tous types de robots et de leur faire accomplir n'importe quelle tâche physique dans le monde réel. Il s'agit d'une avancée majeure, qui permet à l'intelligence artificielle de sortir des écrans d'ordinateur pour avoir un impact concret et assister les humains dans des tâches complexes.