1X, la société de robotique à l’origine du robot humanoïde Neo, a publié un nouveau modèle d’IA conçu pour permettre aux robots d’apprendre à partir d’informations visuelles et textuelles, comblant ainsi le fossé entre les connaissances numériques et l’action physique. Le « 1X World Model » permet aux robots Neo d’acquérir de nouvelles capacités en traitant des vidéos du monde réel parallèlement aux invites des utilisateurs, ce qui pourrait accélérer le développement de robots de plus en plus adaptables.
L’innovation fondamentale : apprendre de l’observation
Contrairement à la programmation robotique traditionnelle, qui nécessite des instructions explicites pour chaque tâche, le modèle mondial 1X permet aux robots Neo de déduire des actions à partir de l’observation de séquences vidéo associées à des commandes textuelles. Cela signifie qu’au lieu d’être préprogrammé pour chaque scénario possible, un robot Neo pourrait théoriquement acquérir une nouvelle compétence simplement en regardant une démonstration et en recevant une invite correspondante.
Cependant, il est important de préciser que cela ne signifie pas une maîtrise instantanée. 1X a confirmé que le processus n’est pas immédiat : les robots ne se contentent pas de regarder une vidéo et d’exécuter parfaitement une tâche complexe (comme conduire une voiture). Au lieu de cela, la vidéo capturée et les invites sont réinjectées dans le modèle, améliorant ainsi la compréhension collective au sein du réseau de robots Neo.
Implications pour la robotique grand public
Cette version coïncide avec les préparatifs de 1X pour expédier des humanoïdes Neo aux consommateurs. Les précommandes ont ouvert en octobre et, même si les chiffres exacts ne sont pas divulgués, la société affirme que la demande a dépassé les attentes. Le modèle mondial vise à rendre Neo plus polyvalent et plus convivial pour un usage domestique, permettant au robot de s’adapter à de nouvelles tâches sans reprogrammation constante.
Le modèle offre également un aperçu du processus de prise de décision du robot : les utilisateurs peuvent observer comment Neo interprète et se prépare à réagir à certaines invites. Ces données sont cruciales pour affiner l’IA, visant à terme à créer des robots capables de répondre intelligemment à de nouvelles commandes.
Vue d’ensemble : vers des robots autodidactes
Bernt Børnich, PDG de 1X, déclare que c’est “le point de départ de la capacité de Neo à apprendre à maîtriser presque tout ce que vous pourriez demander”. Bien qu’il s’agisse d’une affirmation ambitieuse, l’approche de l’entreprise représente une étape importante vers une robotique plus autonome et adaptable.
La véritable signification ici n’est pas seulement l’apprentissage d’un nouveau tour par un robot ; il s’agit de la possibilité pour les robots de partager des connaissances au sein d’un réseau, accélérant ainsi le développement et réduisant le besoin d’intervention humaine.
Cette technologie soulève des questions plus larges sur l’avenir de la robotique, ainsi que sur la possibilité pour les machines basées sur l’IA d’acquérir des compétences de manière indépendante. L’accent est désormais mis sur la programmation explicite vers l’apprentissage par l’observation, ce qui pourrait considérablement accélérer l’évolution des robots humanoïdes.
