La course à la construction d’un robot humanoïde fonctionnel et abordable s’intensifie. 1X, une société basée en Californie, estime que son robot Neo – au prix de 20 000 $ – constitue un pas en avant significatif. Contrairement à de nombreux projets robotiques axés sur des tâches industrielles, Neo est conçu comme un assistant domestique polyvalent capable d’apprendre et de s’adapter aux environnements du monde réel. Le PDG de l’entreprise, Bernt Børnich, affirme que la clé n’est pas de préprogrammer chaque action, mais de donner au robot la capacité de comprendre les choses par lui-même.
Le concept de base : un « modèle mondial » pour les robots
L’approche de 1X s’articule autour d’un « modèle mondial » – un programme informatique qui simule l’environnement du robot. Il ne s’agit pas seulement de reconnaître des objets ; il s’agit de prédire comment ils se comportent. Par exemple, Neo ne se contente pas de voir un Post-it ; il comprend que le papier peut être décollé d’une surface et lu.
C’est crucial car le monde réel n’est pas un laboratoire propre. La plupart des robots sont confrontés à des situations inattendues, mais 1X estime qu’en entraînant Neo sur de grandes quantités de données sur le comportement humain, il peut imiter le raisonnement humain. Le robot apprend à partir d’environ un million d’heures de séquences vidéo montrant des personnes effectuant des tâches quotidiennes, y compris des interactions désordonnées et réelles comme ouvrir des armoires ou manipuler des objets fragiles.
Comment Neo apprend : imiter l’interaction humaine
Neo est physiquement conçu pour ressembler à un humain, ce qui, selon 1X, n’est pas un hasard. Le principe est que le monde est construit pour les humains et qu’en imitant la forme et les mouvements humains, le robot peut exploiter les connaissances existantes sur le fonctionnement des choses. Il ne se contente pas de saisir des objets ; il ajuste soigneusement sa prise, comme le ferait une personne.
Cette approche repose sur l’idée qu’il n’est pas nécessaire d’enseigner explicitement chaque tâche à un robot. Au lieu de cela, il peut généraliser à partir de ce qu’il observe. Les premières démos de la société montraient Neo aux prises avec des problèmes d’autonomie, s’appuyant fortement sur le contrôle humain à distance. Mais des tests récents démontrent que le robot effectue des tâches telles que griller du pain, arroser des plantes et même plonger des toilettes sans intervention directe.
Limites et compromis
Malgré les progrès, Neo n’est pas parfait. Les tâches prennent quelques minutes au lieu de quelques secondes, et le robot faiblit encore occasionnellement. La mémoire à long terme – la capacité de se souvenir de conversations ou de préférences passées – reste un défi important.
1X reconnaît ces limitations. Les clients qui refusent le partage de données (pour protéger la confidentialité) peuvent constater des capacités réduites, car le système s’appuie sur les données des utilisateurs pour s’améliorer. Lorsque Neo rencontre des situations insolubles, un opérateur humain peut le guider à distance via un casque de réalité virtuelle. Bien que cela ajoute des coûts, 1X estime que la téléopération deviendra moins nécessaire à mesure que l’autonomie s’améliorera.
L’avenir des robots humanoïdes
La poussée en faveur des robots humanoïdes n’est pas propre à 1X. Des entreprises comme Tesla, Boston Dynamics et d’autres poursuivent des objectifs similaires. La tendance au CES de cette année a mis en évidence l’élan croissant, avec le robot compatible IA de LG, l’Atlas de Boston Dynamics et d’autres modèles avancés qui ont volé la vedette.
La question clé est de savoir si ces robots deviendront réellement utiles en dehors des environnements contrôlés. 1X parie que son approche World Model tiendra cette promesse, mais il s’agit d’un projet à long terme. Les 10 000 premiers clients ayant réservé un Neo pour 200 $ sont essentiellement des utilisateurs précoces désireux de participer au processus de développement.
En fin de compte, le succès de Neo – et de la révolution des robots humanoïdes au sens large – dépend de la capacité de ces machines à s’intégrer de manière fiable dans la vie quotidienne sans nécessiter une intervention humaine constante.
