13 mars 2024 - Covariant, une société issue d'OpenAI, a annoncé avoir réussi à créer un nouveau modèle d'intelligence artificielle qui permet aux robots d'apprendre à effectuer diverses tâches comme les humains. Ce développement marque une évolution vers une robotique plus flexible et plus autonome.
À l’été 2021, OpenAI a fermé son équipe de robotique, invoquant un manque de données de formation qui avait entravé ses progrès. Cependant, trois chercheurs en début de carrière chez Covariant ont trouvé une solution dans leur startup, fondée en 2017. Ils ont utilisé des années de données provenant de flottes de robots de prélèvement dans des entrepôts du monde entier, ainsi que du texte et des vidéos provenant d’Internet, pour créer un nouveau modèle appelé RFM-1. Ce modèle combine la puissance de raisonnement d’un grand modèle linguistique avec la flexibilité physique d’un robot avancé.
Les capacités du RFM-1 sont impressionnantes. Les utilisateurs peuvent guider le modèle pour effectuer des tâches à l'aide de cinq types d'entrées différents, notamment du texte, des images, des vidéos, des instructions pour le robot et des mesures. Par exemple, un utilisateur peut montrer au modèle l'image d'une poubelle remplie d'équipements sportifs et lui demander de ramasser un sac de balles de tennis. Le robot exécute ensuite la tâche correspondante et s'ajuste selon les besoins.
Bien que le modèle dispose de capacités de raisonnement « de type humain », il présente néanmoins des limites. Au cours de la démonstration, il a été découvert que lorsque certains nouveaux concepts sont présentés, le modèle peut ne pas être entièrement compris. Cela indique que le modèle nécessite davantage de données d'entraînement et d'améliorations supplémentaires.
Covariant prévoit de déployer le modèle auprès de ses clients dans les mois à venir et espère continuer à améliorer ses performances et son efficacité dans des environnements réels. Ils déploient les modèles dans des environnements tels que des entrepôts pour les tester et interagir avec des instructions, des objets et des environnements réels.
À mesure que la technologie de l’IA progresse, la concurrence entre les entreprises qui utilisent l’IA pour alimenter les systèmes robotiques s’intensifie. Bien qu’il reste encore quelques problèmes à résoudre, Covariant s’engage à apprendre et à améliorer en permanence ses modèles afin que les robots puissent mieux s’adapter aux environnements changeants.
Dans un avenir proche, on peut s’attendre à voir des applications plus larges de la robotique dans divers domaines, et à mesure que davantage de données et d’améliorations seront disponibles, la capacité des robots à apprendre et à effectuer des tâches continuera de s’améliorer.