Tesla lance un robot humanoïde: est-ce bien réaliste ?

Tesla a présenté son robot humanoïde. Le CEO de Tesla, Elon Musk, sera toujours un visionnaire, mais la réalité est que nous sommes encore loin des robots qui prennent des décisions autonomes comme le citoyen lambda.

Le constructeur automobile américain Tesla a présenté la semaine dernière son robot humanoïde, un robot qui ressemble à un être humain. Elon Musk n’est pas le premier à s’attaquer à ce domaine. D’autres entreprises tentent de développer de tels robots.

Par exemple, Sophia, originaire de Hong Kong, détient la citoyenneté saoudienne depuis 2017. C’est remarquable. Non pas parce qu’elle ressemble à une femme non voilée, mais parce que c’est un robot humanoïde et social. Sophia a été construite par la société technologique Hanson Robotics ; qui commercialise des robots à des fins diverses.

Sophia a été l’invitée de talk-shows et de nombreuses vidéos la mettant en scène circulent sur Internet. Elle est présentée comme le premier robot humanoïde intelligent. Sommes-nous donc à l’orée d’une nouvelle ère ? Disposerons-nous tous bientôt de notre propre majordome ? “ Pas vraiment “, déclare Tony Belpaeme, professeur à l’Université de Gand, spécialisé dans la recherche sur l’interaction entre les humains et les robots. “ Sophia est surtout un joli coup de publicité de Hanson Robotics L’entreprise fabrique maintenant des robots à l’aspect très réaliste grâce à un type de caoutchouc spécial. Ils y accrochent des moteurs qui simulent les expressions faciales. Cependant, l’apparence n’est qu’un aspect d’un robot. Ce que Sophia dit est en partie préétabli. Si une question non programmée se présente, quelqu’un s’en occupe en coulisses.”

Il existe également de nombreux films sur les robots humanoïdes, mais la version romancée d’Hollywood (voir encadré Les robots à Hollywood) est très loin de la réalité. “Cela conduit souvent à des estimations optimistes “, explique Francis Wyffels, spécialiste de la robotique à l’UGent. “Il y a dix ans, Rethink Robotics a mis au point un bras robotique capable d’aider les humains. La société a fait faillite parce qu’elle était trop optimiste quant aux tâches qu’un tel robot pourrait accomplir. L’intelligence artificielle n’était pas assez avancée. Un exemple plus récent est celui des prédictions sur les voitures autonomes. Ceux qui prenaient pour argent comptant les déclarations d’Elon Musk il y a quelques années, pensaient que la voiture autonome parcourrait nos routes en 2020. Ce n’est pas le cas. “

De nombreux secteurs industriels ne peuvent plus se passer de robots dans leur chaîne de production. Mais les robots pourraient devenir indispensables dans d’autres secteurs. Dans le domaine des soins aux personnes âgées, des expériences sont menées avec des robots qui pourraient permettre aux personnes âgées de vivre plus longtemps de manière autonome. Ils servent d’interlocuteur pour combattre la solitude ou aident à accomplir les tâches du quotidien. Mais là aussi, la même règle s’applique : soit les compétences restent limitées, soit, une équipe d’humains est prête à prendre le contrôle à distance.

Contexte bien défini

Pour l’instant, l’autonomie des robots humanoïdes est encore limitée. Il n’existe pas encore de robot humanoïde prenant des décisions en fonction de la situation et faisant exclusivement appel à l’intelligence artificielle. En revanche, dans l’e-commerce, par exemple, les robots jouent déjà un rôle dans le traitement des commandes. Un autre exemple est celui des robots qui aident à la récolte dans l’agriculture. Pieter Abbeel, directeur du Berkeley Robot Learning Lab de l’université de Californie, voit une marge d’amélioration pour ce domaine dans les années à venir. “C’est l’intelligence artificielle qui fait la différence, pas l’apparence d’un robot”, explique-t-il. “Dans les usines, les robots existent depuis des décennies, mais ils font toujours les mêmes choses. Ils sont encore loin de l’éventail des tâches qu’un majordome doit être capable d’accomplir. La plus grande innovation à l’heure actuelle réside dans la manière dont nous pouvons rendre les robots plus intelligents. Les robots des grands magasins, du recyclage et de l’agriculture travaillent toujours dans un contexte clairement défini, mais réagissent aux informations qu’ils perçoivent grâce à leur système de vision par ordinateur “

Test de Turing

Dans le monde de l’intelligence artificielle et des robots humanoïdes, on parle souvent du test de Turing. Ce test, qui a vu le jour dans les années 1950, permet de déterminer si une machine répond de manière intelligente à un certain nombre de questions. Un robot réussit le test si une personne extérieure ne remarque pas qu’elle parle à une machine. “Ce test est déjà un peu dépassé “, explique Francis Wyffels de l’UGent. “Par ailleurs, un robot capable de répondre à des questions de base ne maîtrise qu’un aspect de l’intelligence humaine. Même si la parole est loin d’être anodine, on ne peut pas demander à Sophia de faire ses lacets, par exemple, alors qu’un tout-petit sait déjà le faire. “

Le paradoxe de Moravec, formulé dans les années 1980 par le spécialiste des robots Hans Moravec, est donc toujours d’actualité. Selon cette thèse, l’intelligence artificielle est très performante dans les domaines considérés comme difficiles, mais obtient de mauvais résultats dans ceux considérés comme acquis. Les ordinateurs peuvent déjà interpréter un scanner cérébral mieux que le médecin moyen, par exemple, mais ils ne sont pas encore capables de tenir une conversation sur des banalités.

Pour l’instant, l’intelligence artificielle est douée pour reconnaître des modèles, mais moins pour établir des liens. De plus, le cerveau humain est très flexible, alors que les robots ne peuvent pour l’instant rien faire qu’ils n’aient appris au préalable. Cet apprentissage prend généralement plus de temps qu’avec un être humain. L’un des projets de recherche de Francis Wyffels concerne des bras robotisés qui apprennent à plier des vêtements. Un sweat à capuche se plie différemment d’un T-shirt. Un humain peut apprendre cette différence plus facilement que l’algorithme d’un bras de robot. Tony Belpaeme : “Nous parlons aux robots en phrases structurées pour que l’intelligence artificielle puisse extraire les informations nécessaires. Il est encore impossible de mener une conversation vraiment fluide avec une intelligence artificielle ; C’est pourquoi le département de recherche d’Amazon offre un prix à toute personne capable de coder un logiciel qui permettrait à Alexa d’avoir une conversation de vingt minutes sur tout et n’importe quoi.“

Une prouesse apparemment plus difficile que prévu, ce qui est en fait logique. “L’interaction sociale entre les personnes requiert beaucoup de compétences cognitives “, explique Tony Belpaeme. “Il faut être capable de parler, d’entendre des phrases et de les convertir en mots dont on déduit le sens. Nous faisons alors appel à notre mémoire, nos émotions et notre interprétation des signaux visuels. La langue n’est qu’une petite partie de ce qui est dit. L’intelligence artificielle ne peut pas encore imiter toutes ces zones du cerveau.”

Et pourtant, les robots s’installent peu à peu dans notre vie quotidienne. Prenez les aspirateurs et les tondeuses autonomes, par exemple. Ces robots fonctionnent selon une série limitée de variables. Ils ne sont pas assez intelligents pour être qualifiés de robots humanoïdes, mais ils réduisent la distance entre les humains et les machines. Ils font appel au niveau intellectuel des oiseaux pour résoudre des problèmes, et nous avons tendance à leur attribuer des traits sociaux. “ C’est un peu comme nos animaux de compagnie “, explique Tony Belpaeme. “Nous pensons que le robot aspirateur est stupide parce qu’il ne cesse de se coincer, ou intelligent parce qu’il parvient à éviter le pied de table. En tout cas, chez moi tout le monde le qualifie de travailleur acharné.”

Retard moteur

Si les progrès de l’intelligence artificielle sont déterminants pour l’avenir de la robotique, les limitations physiques le sont aussi. Une avancée comme le chien dansant de la société robotique américaine Boston Dynamics, détenue en grande partie par la société sud-coréenne Hyundai, montre que la situation évolue également dans ce domaine. “ Les choses s’accélèrent”, explique Pieter Abbeel. “Jusqu’à il y a quelques années, la motricité était encore programmée, mais ces dernières années, les robots ont pu apprendre par eux-mêmes la motricité grâce au deep learning et à l’entraînement via de grands réseaux neuronaux. En fait, le robot essaie des techniques et évalue ensuite ce qui fonctionne. À long terme, c’est la meilleure approche.“

Les ordinateurs peuvent déjà interpréter un scanner cérébral mieux que le médecin moyen, par exemple, mais ils ne sont pas encore capables de tenir une conversation sur des banalités.

Ici, les progrès ne sont pas par essai/erreur. Cela coûterait trop cher. Les robots testent ces mouvements virtuellement, au cours d’une simulation. “ L’intelligence artificielle est donc également cruciale dans ce domaine “, précise Pieter Abbeel. “La question est de savoir si l’on dispose de suffisamment de données pour entraîner le réseau neuronal. Par exemple, la reconnaissance vocale ou d’images fonctionne bien de nos jours, mais les applications physiques restent plus difficiles à développer, car il y a moins de données disponibles.”

De plus, les danses du chien robot de Boston Dynamics sont relatives. L’expérience a lieu dans un environnement contrôlé et toute une équipe est impliquée dans les coulisses pour s’assurer que les sauts périlleux se déroulent sans problème. On estime que les capacités mécaniques des robots humanoïdes évolueront plus lentement que leur puissance de calcul au cours de prochaines années. C’est également l’avis de Jonathan Berte, CEO de l’entreprise flamande de robotique Robovision, qui développe des robots pour l’agriculture, les soins de santé et l’industrie manufacturière. “Un chatbox fonctionne avec un logiciel “, explique-t-il. Il évolue donc en fonction des capacités des puces et des mises à jour des logiciels. Les problèmes mécaniques se résolvent beaucoup moins rapidement qu’un problème de logiciel. L’envoi d’une mise à jour à un milliard de personnes ou le rappel de milliers de voitures en cas de dysfonctionnement ont un prix totalement différent. C’est pourquoi les robots mécaniques progressent moins vite. La création d’un robot humanoïde autonome, polyvalent et économe en énergie destiné aux consommateurs n’est pas pour demain. Dans les années à venir, des robots qui aident les enfants à étudier ou qui peuvent jouer avec un chat pourraient arriver sur le marché, mais ils ne sont pas encore au niveau des robots humanoïdes. Il est certain que dans le segment business-to-business, le nombre d’applications augmente. Les personnes qui ne connaissent rien à l’informatique pourront former des robots pour qu’ils prennent en charge certaines tâches, mais pour l’instant, il s’agit de business cases. C’est très différent d’un robot qui peut prendre en charge des tâches domestiques de manière flexible.”