La start-up IntuiCell : La vision d’un système nerveux numérique et d’un cerveau virtuel pour les robots – Image : Xpert.Digital
Des robots dotés de capacités d'auto-apprentissage : une avancée suédoise révolutionne la technologie des machines
La nouvelle génération de robots apprend par l'expérience plutôt que par la programmation.
La start-up suédoise IntuiCell explore une approche révolutionnaire de la robotique, susceptible de transformer en profondeur la manière dont les machines apprennent et interagissent avec leur environnement. Au cœur de cette innovation se trouve le développement d'un système nerveux numérique et d'un cerveau virtuel permettant aux robots d'apprendre par l'expérience, à l'instar des humains et des animaux. Ce concept dépasse largement les limites de la programmation conventionnelle et pourrait ouvrir la voie à une nouvelle génération de machines capables de s'adapter et d'interagir de manière autonome avec leur environnement.
IntuiCell est née il y a environ quatre ans d'un groupe de recherche de l'Université de Lund, en Suède. L'entreprise s'appuie sur près de 30 ans de recherche neuroscientifique sur le cerveau et de recherche technique sur la pensée numérique. Ces connaissances portent notamment sur le transport des signaux de stimulation entre les synapses, les propriétés de l'activation neuronale et la coordination globale du corps pour la locomotion autonome – autant d'aspects fondamentaux qui contribuent à comprendre comment le cerveau perçoit et interagit avec le monde.
Luna – Le chien robot avec capacité d'apprentissage
Au premier abord, Luna, le chien robot d'IntuiCell, ne semble pas particulièrement original. Avec ses quatre pattes, son corps fin et fuselé, et sa tête équipée d'un scanner laser, d'une caméra et d'accéléromètres, il ressemble à de nombreux autres chiens robots actuellement sur le marché. En réalité, Luna est basé sur le modèle GO2 Pro du fabricant chinois Unitree, disponible aux alentours de 3 500 €.
Ce qui distingue Luna des chiens robots conventionnels, cependant, n'est pas son apparence, mais son fonctionnement interne. Alors que la plupart des robots s'appuient sur des algorithmes préprogrammés et de vastes bases de données, Luna possède un système nerveux numérique qui lui permet d'apprendre par interaction directe avec son environnement, sans pré-entraînement complexe ni centres de données volumineux fonctionnant en arrière-plan.
Le système nerveux numérique de Luna est composé de neurones artificiels bien plus complexes et fonctionnant différemment de ceux des modèles d'IA classiques. Conçus à partir de connaissances en neurophysiologie, ces neurones peuvent hiérarchiser les tâches et sélectionner les actions nécessaires à la résolution de leurs problèmes spécifiques. Grâce à un réseau prototype de plusieurs centaines de neurones numériques, Luna peut apprendre de manière autonome, sans être connectée à un modèle d'IA hébergé dans le cloud. L'ordinateur qui permet cet apprentissage est intégré au robot-chien.
Le processus d'apprentissage : le monde comme boucle de rétroaction
Au début, Luna était comme une page blanche. Le chien robot n'avait reçu aucune information sur lui-même ni sur son environnement ; il ignorait même qu'il avait quatre pattes ni comment les contrôler. Mais les chercheurs pouvaient lui confier une mission, comme atteindre un point précis de l'espace.
Luna émet ensuite diverses impulsions qui, par exemple, mettent ses membres en mouvement, et intègre les données du LiDAR et de la caméra. Son système nerveux virtuel enregistre et traite l'évolution de son état par rapport à la situation initiale. Ainsi, Luna apprend progressivement à bouger ses jambes, à moduler sa force et à combiner ces informations avec les données des capteurs pour réaliser les mouvements ciblés.
Ce processus d'apprentissage est très similaire à l'apprentissage moteur chez les animaux et les humains. Au lieu de s'appuyer sur des séquences de mouvements préprogrammées, Luna apprend à évoluer dans son environnement par essais et erreurs. Le monde lui-même agit comme une boucle de rétroaction – une approche fondamentalement différente des systèmes d'IA conventionnels.
Des réflexes à la pensée : le développement d'un cortex numérique
Le système nerveux numérique actuel de Luna est un simple système réflexe, semblable à la moelle épinière. Il ne peut ni planifier ni penser, mais réagit aux problèmes immédiats. Afin de perfectionner Luna, l'équipe d'IntuiCell travaille actuellement à l'intégration d'un autre composant de son système nerveux numérique : le cortex.
Ce cortex numérique est conçu pour représenter une sorte de « cerveau principal » grâce auquel Luna peut développer une compréhension des intentions et du contexte. Par exemple, si on demande à Luna de faire quelque chose en utilisant des gestes ou le langage corporel, ou si on lui montre un objet qui pique sa curiosité puis qu'on le jette, il devrait comprendre qu'il est censé interagir avec cet objet.
Pour développer ces compétences, l'équipe d'IntuiCell a même fait appel à un véritable dresseur de chiens pour aider Luna à les acquérir. Le temps nécessaire à Luna pour apprendre une nouvelle compétence est très variable : parfois quelques minutes seulement, parfois un peu plus.
IntuiCell : Fournisseur d'infrastructure pour la prochaine génération d'IA
IntuiCell ne se considère pas comme une entreprise de robotique traditionnelle à l'instar de Boston Dynamics, Figure, Apptronik ou Unitree. La start-up se positionne plutôt comme un fournisseur d'infrastructures, développant des logiciels pour la prochaine génération d'intelligence artificielle. L'entreprise ambitionne d'intégrer son logiciel d'IA unique aux robots utilisés par les entreprises établies, leur permettant ainsi de dépasser les capacités des modèles d'IA actuels.
Cette technologie suscite un vif intérêt et les premières collaborations sont déjà en cours. IntuiCell en est actuellement à la phase de développement de son architecture, en collaboration avec des partenaires externes. Tous les composants essentiels sont en place et fonctionnels. Cependant, il faudra encore patienter avant que les premiers robots équipés de réseaux IntuiCell ne soient commercialisés, car les composants et les fonctionnalités doivent encore être testés, les bugs identifiés et les mécanismes de sécurité mis en œuvre. Néanmoins, les premiers robots dotés d'un réseau neuronal artificiel et d'une intelligence artificielle pourraient être disponibles d'ici un à deux ans.
Vision du futur : un monde rempli de formes de vie synthétiques.
Viktor Luthman, PDG et cofondateur d'IntuiCell, voit dans cette technologie un tournant potentiel. Les robots dotés d'un système nerveux numérique ne seront plus de simples machines obéissant à des commandes et instructions prédéfinies issues d'un modèle numérique rigide. Ce seront plutôt des « créatures synthétiques » capables de s'adapter avec souplesse aux situations, à l'instar des humains et des animaux qui apprennent par l'interaction et l'expérience.
Luthman prédit : « Si cela ne tient qu'à moi, nous finirons par vivre dans un monde peuplé de créatures numériques de toutes formes et de toutes tailles. Un monde radicalement différent du nôtre. » Tôt ou tard, de nouvelles formes de vie et diverses espèces numériques pourraient émerger, aussi bien celles ressemblant à des modèles animaux que celles aux formes exotiques. Ces créatures artificielles seraient construites plutôt que nées, mais cela ne changerait pas leur nature. Les humains collaboreraient avec elles au lieu de les utiliser comme de simples outils ou jouets.
Les fondements technologiques : bien plus que de simples réseaux neuronaux
Ce qui distingue l'approche d'IntuiCell des systèmes d'IA conventionnels, c'est la structure de son système nerveux numérique. Alors que les réseaux neuronaux traditionnels sont conçus pour reconnaître des modèles dans de vastes ensembles de données et en déterminer la pertinence statistique, le système d'IntuiCell va plus loin.
Les neurones artificiels développés par IntuiCell sont non seulement capables de traiter l'information, mais aussi de prendre des décisions de manière autonome et d'établir des priorités. Ils peuvent réagir en temps réel aux changements de leur environnement et adapter leurs réponses en conséquence. Cela permet à Luna d'apprendre à se repérer dans son environnement sans programmation ni entraînement préalables.
Cette approche diffère fondamentalement des systèmes d'IA conventionnels, qui atteignent souvent leurs limites face à des situations imprévues. Si les modèles d'IA traditionnels fonctionnent bien dans des environnements familiers, ils peinent à s'adapter à de nouvelles situations. Le réentraînement de tels systèmes est coûteux, long et nécessite de nouveaux ensembles de données.
Le système nerveux numérique d'IntuiCell, quant à lui, est conçu pour apprendre directement de l'expérience. Il repose sur le principe stimulus-réponse et réagit directement aux changements environnementaux. L'apprentissage ne se déroule pas dans le cloud, mais en direct : par le mouvement, les essais et erreurs, et l'adaptation. Cette approche rappelle davantage l'apprentissage moteur chez les animaux que l'apprentissage automatique classique.
Applications potentielles : des voyages spatiaux aux secours en cas de catastrophe.
La technologie d'IntuiCell pourrait trouver des applications dans de nombreux domaines où les robots doivent opérer dans des environnements imprévisibles. L'exploration spatiale est un domaine particulièrement prometteur, où les robots sont souvent autonomes et doivent réagir rapidement aux situations imprévues. Les robots dotés d'un système nerveux numérique pourraient également rendre de précieux services dans la recherche en eaux profondes, où la communication avec la surface est limitée.
Un autre domaine d'application important est l'aide humanitaire en cas de catastrophe. Dans ce contexte, des robots capables de s'adapter rapidement à de nouveaux environnements pourraient contribuer à la recherche de survivants ou à la gestion de situations dangereuses. Leur capacité d'apprentissage et de réaction en temps réel pourrait faire toute la différence dans de tels scénarios.
Les robots dotés d'un système nerveux numérique pourraient également ouvrir de nouvelles perspectives au quotidien. Des robots domestiques adaptables aux besoins individuels de leurs propriétaires aux robots d'assistance aux soins, la capacité d'apprentissage par l'interaction pourrait transformer radicalement notre façon d'interagir avec les robots.
Implications éthiques et sociétales
Le développement de robots dotés d'un système nerveux numérique soulève également d'importantes questions éthiques et sociétales. Si les robots deviennent de plus en plus capables d'apprendre de manière autonome et de prendre des décisions, comment devons-nous les traiter ? Quel statut moral devons-nous leur attribuer ?
Viktor Luthman est conscient de ces questions et souligne la nécessité d'examiner très tôt les implications éthiques de cette technologie. « Il nous faut des règles et des lignes directrices », affirme-t-il. « Je serais ravi de pouvoir en discuter avec les plus grands experts mondiaux et de contribuer à l'élaboration d'une vision pour l'avenir. »
Le développement de robots dotés d'un système nerveux numérique pourrait avoir des répercussions profondes sur le monde du travail. À mesure que les robots deviennent capables d'effectuer des tâches complexes et de s'adapter à de nouvelles situations, leur déploiement se généralise. Ceci pourrait non seulement transformer le monde du travail, mais aussi ouvrir de nouvelles perspectives de collaboration entre humains et machines.
Comparaison avec Blade Runner : La science-fiction devient réalité ?
La vision de Viktor Luthman, qui souhaite créer un monde peuplé de créatures numériques, rappelle les scénarios de science-fiction comme ceux de « Blade Runner ». Dans ce film, des réplicants existent : des êtres artificiels quasiment indiscernables des humains, dotés de leurs propres pensées et sentiments. Bien que nous soyons encore loin de tels scénarios, le développement de robots dotés d'un système nerveux numérique soulève des questions similaires : qu'est-ce qu'un être vivant ? Quel statut moral devons-nous attribuer aux êtres artificiels ?
Les parallèles avec « Blade Runner » ne sont pas fortuits. Le film aborde les dangers, les incertitudes et les ambiguïtés morales et éthiques liés à la création d'une intelligence artificielle avancée. Les interactions entre les humains et les androïdes perfectionnés, les réplicants, dépeignent un monde où la frontière entre humains « réels » et « artificiels » est inextricablement floue.
Bien que nous soyons encore loin d'un monde où les robots possèdent une conscience et sont pratiquement indiscernables des humains, des technologies comme le système nerveux numérique d'IntuiCell pourraient constituer un pas dans cette direction. La capacité d'apprendre par l'expérience et de s'adapter à de nouvelles situations est un aspect fondamental de ce que nous considérons comme l'intelligence.
La mise en œuvre technique : du concept à la réalité
Développer un système nerveux numérique est une tâche complexe. Cela exige une connaissance approfondie de la neurobiologie et de l'informatique. IntuiCell a relevé ce défi et a développé un système qui traduit les principes fondamentaux du système nerveux biologique en logiciel.
Le système nerveux numérique de Luna repose sur un réseau de neurones artificiels qui communiquent entre eux et traitent l'information. Cependant, contrairement aux réseaux neuronaux classiques, ces neurones ne sont pas de simples modèles mathématiques. Ils ont été conçus à partir d'une compréhension de la neurophysiologie et peuvent hiérarchiser les tâches et prendre des décisions de manière autonome.
Un aspect essentiel du système réside dans sa gestion des données des capteurs. Au lieu de simplement traiter ces données et de réagir de manière préprogrammée, le système les utilise pour développer une compréhension de son environnement et de son propre corps. Cela permet à Luna d'apprendre, par essais et erreurs, à se déplacer dans son environnement.
L'intégration du cortex numérique représente un autre défi. Cela devrait permettre à Luna de comprendre l'intention et le contexte, une capacité qui va bien au-delà des simples réflexes. Développer un tel système nécessite une compréhension approfondie du fonctionnement du cerveau, de sa façon de traiter l'information et de prendre des décisions.
La voie vers l'avenir : défis et opportunités
Le développement de robots dotés d'un système nerveux numérique n'en est qu'à ses débuts et de nombreux défis restent à relever. L'un des plus importants est la mise à l'échelle du système. Alors que Luna fonctionne avec un réseau de quelques centaines de neurones numériques, le cerveau humain en compte des milliards. Adapter le système à une taille permettant des comportements plus complexes représente un défi d'ingénierie majeur.
Un autre défi consiste à intégrer le système à différentes plateformes robotiques. IntuiCell ambitionne d'intégrer sa technologie aux robots de fabricants établis, ce qui nécessite une collaboration étroite et une adaptation aux diverses plateformes matérielles.
Malgré ces défis, la technologie d'IntuiCell offre des perspectives exceptionnelles. Sa capacité à apprendre de l'expérience et à s'adapter à de nouvelles situations pourrait permettre aux robots d'opérer dans des environnements trop imprévisibles pour les robots conventionnels. Ceci pourrait ouvrir de nouveaux champs d'application et transformer radicalement notre interaction avec les robots.
Conclusion : Une nouvelle ère de la robotique
La start-up suédoise IntuiCell est à l'aube d'une nouvelle ère pour la robotique. Grâce à son système nerveux numérique et à son cerveau virtuel, elle pourrait révolutionner la façon dont les robots apprennent et interagissent avec leur environnement. La capacité d'apprendre par l'expérience et de s'adapter à de nouvelles situations permettrait aux robots d'opérer dans des environnements trop imprévisibles pour les robots conventionnels.
La vision de Viktor Luthman d'un monde peuplé de créatures numériques peut encore sembler relever de la science-fiction aujourd'hui. Pourtant, chaque progrès dans le développement du système nerveux numérique rapproche un peu plus cette vision de la réalité. Dans un monde où les robots sont de plus en plus capables d'apprendre de manière autonome et de prendre des décisions, nous devrons nous confronter à de nouvelles questions éthiques et sociétales.
Le développement de robots dotés d'un système nerveux numérique en est encore à ses balbutiements et de nombreux défis restent à relever. Cependant, la technologie d'IntuiCell offre d'énormes possibilités et pourrait ouvrir la voie à une nouvelle génération de robots non seulement programmés, mais aussi capables d'apprendre et de s'adapter, à l'instar des humains et des animaux.
Dans les années à venir, nous assisterons probablement à de nouveaux progrès dans ce domaine. À chaque étape vers un monde où les robots peuvent apprendre par l'expérience, nous devrons également nous interroger sur ce que signifie être un être vivant et sur la place que ces nouvelles créatures synthétiques devraient occuper dans notre société.
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