IA robotique et IA physique : la nouvelle ère de l’automatisation intelligente

Automatisation : Pourquoi l'IA physique contrôlera l'usine du futur et transformera votre secteur d'activité

L'intelligence artificielle se trouve à un tournant fondamental. Après des décennies où les systèmes d'IA ont principalement opéré dans des environnements numériques, comme l'analyse de données ou la génération de contenu, cette technologie quitte désormais son cadre virtuel et se manifeste de plus en plus dans la réalité physique. Cette transition vers ce que l'on appelle l'IA physique – l'intelligence incarnée – marque non seulement un bond technologique, mais annonce potentiellement la prochaine révolution industrielle, à mesure que des algorithmes abstraits deviennent des systèmes opérationnels interagissant directement avec notre monde tridimensionnel.

La dimension économique de cette transformation est stupéfiante : le marché mondial de l’IA physique devrait passer d’environ 5,41 milliards de dollars en 2025 à 61,19 milliards de dollars d’ici 2034. Parallèlement, l’ensemble du paysage de l’IA se développe avec un élan similaire, signalant un profond changement structurel dans la manière dont les entreprises, les industries et les sociétés interagiront avec l’automatisation et l’intelligence à l’avenir.

Mais l'IA physique ne se limite pas à l'implémentation d'algorithmes dans des robots. Alors que l'IA robotique classique repose souvent sur des systèmes rigides programmés pour des tâches spécifiques, l'IA physique représente une approche holistique. Elle s'appuie sur des modèles fondamentaux généralisables qui développent une connaissance fondamentale du monde et permettent une compréhension globale de l'environnement – ​​une évolution qui conduit des architectures cloud centralisées à une IA de périphérie décentralisée et contrôlée localement.

Cette nouvelle génération de systèmes, souvent désignée sous le nom d'IA physique autonome ou d'IA incarnée, transcende les limitations de l'IA numérique en comblant le fossé entre le monde numérique et le monde physique grâce à des réseaux de capteurs sophistiqués, au traitement en temps réel et à des capacités de prise de décision autonome. Son objectif principal est de développer des machines capables non seulement d'exécuter des commandes, mais aussi de comprendre le monde réel et de réagir avec souplesse aux imprévus – du contrôle autonome de robots humanoïdes en usine aux technologies agricoles de précision sur le terrain. Ce développement repose en grande partie sur les modèles vision-langage-action (VLA) et les simulations physiques dans les jumeaux numériques, qui permettent une génération de données sans risque et à grande échelle pour l'entraînement de ces systèmes robotiques.

Quand les machines apprennent à penser et à interagir avec le monde – pourquoi la fusion du numérique et du physique annonce la prochaine révolution industrielle

Le développement de l'intelligence artificielle a atteint un tournant décisif. Après des décennies où les systèmes d'IA ont opéré exclusivement dans la sphère numérique, se limitant au traitement de données et à la génération de textes, d'images ou d'analyses, une transformation fondamentale est en cours. L'intelligence artificielle quitte son environnement virtuel et se manifeste de plus en plus dans la réalité physique. Cette évolution marque le passage d'une intelligence purement numérique à une intelligence incarnée, d'algorithmes abstraits à des systèmes agissants capables d'intervenir directement dans notre monde tridimensionnel.

Prévisions de marché et dimension économique

Le marché mondial de l'IA physique illustre parfaitement l'ampleur de cette transformation. Évalué à 5,41 milliards de dollars en 2025, ce marché devrait atteindre 61,19 milliards de dollars d'ici 2034, soit un taux de croissance annuel moyen de 31,26 %. D'autres analystes prévoient une croissance encore plus dynamique, avec des estimations allant de 3,78 milliards de dollars en 2024 à 67,91 milliards de dollars d'ici 2034, ce qui correspondrait à un taux de croissance annuel de 33,49 %. Ces chiffres impressionnants ne reflètent pas seulement une tendance technologique, mais signalent une mutation structurelle dans la manière dont les entreprises, les industries et les sociétés interagissent avec l'automatisation et l'intelligence.

Parallèlement, le marché des systèmes d'IA autonomes connaît une expansion tout aussi rapide. Le marché mondial de l'IA autonome devrait croître de 18,4 milliards de dollars entre 2025 et 2029, soit un taux de croissance annuel moyen de 32,4 %. Les prévisions pour le marché global de l'intelligence artificielle dressent un tableau encore plus ambitieux : de 294,16 milliards de dollars en 2025 à 1 771,62 milliards de dollars en 2033. Ces chiffres illustrent que l'IA n'est plus seulement un outil d'optimisation des processus existants, mais qu'elle devient un moteur fondamental de la transformation économique.

Du cloud à la périphérie : un changement de paradigme

La distinction entre l'IA physique et l'IA robotique classique semble subtile au premier abord, mais un examen plus approfondi révèle son rôle paradigmatique dans la compréhension de la révolution technologique actuelle. Ces deux concepts opèrent à l'intersection de l'intelligence numérique et de sa manifestation physique, mais leurs approches, leurs capacités et leur potentiel diffèrent fondamentalement. Tandis que l'IA robotique traditionnelle repose sur des systèmes spécialisés programmés pour des tâches spécifiques, l'IA physique représente une approche holistique basée sur des modèles fondamentaux généralisables, permettant une perception fondamentale du monde dans des contextes physiques.

La convergence de ces deux voies de développement donne naissance à une nouvelle génération de systèmes : l’IA physique autonome. Ces systèmes allient la démocratisation de l’IA haute performance grâce aux modèles open source à l’intégration de l’intelligence artificielle dans des systèmes physiques capables de fonctionner de manière autonome, décentralisée et indépendante des infrastructures cloud centralisées. Cette évolution marque un tournant structurel, passant d’une architecture cloud centralisée à une infrastructure d’IA décentralisée et contrôlée localement.

Distinctions et fondements conceptuels

Distinguer l'IA physique, l'IA robotique et les concepts connexes exige une clarification conceptuelle précise, car les discussions actuelles aboutissent souvent à des confusions qui compliquent la compréhension de leurs spécificités respectives. Les fondements conceptuels de ces technologies s'appuient sur différentes traditions scientifiques et poursuivent, dans certains cas, des objectifs divergents.

Au sens classique, l'IA robotique désigne l'intégration de l'intelligence artificielle dans des machines physiques programmées pour exécuter automatiquement des tâches spécifiques. Un robot représente le matériel, la machine physique dotée de capteurs, d'actionneurs et de composants mécaniques. L'IA, quant à elle, fonctionne comme un logiciel basé sur des algorithmes et l'apprentissage automatique, permettant une prise de décision autonome et le traitement des données. Contrairement aux robots, l'IA elle-même n'a pas de présence physique ; elle existe exclusivement sous forme logicielle. Il est essentiel de noter que si l'IA peut être intégrée aux robots pour améliorer leurs capacités, elle n'est pas obligatoire.

Les limites de la robotique industrielle classique

Les robots industriels conventionnels fonctionnent souvent sans intelligence artificielle, exécutant des processus répétitifs selon une programmation point à point rigide. Ces systèmes sont des machines qui se déplacent d'un point à un autre, obéissant à des commandes prédéfinies sans pouvoir les interpréter. Cela rend les processus rigides et inflexibles. L'intelligence artificielle permet enfin aux robots d'utiliser des « yeux » sous forme de caméras 3D, de « voir » les objets et d'exploiter une intelligence locale pour créer leurs propres plans de déplacement et manipuler des objets sans programmation point à point précise.

IA physique : bien plus qu’une simple programmation

L'IA physique dépasse largement cette définition conceptuelle. Ce terme décrit l'intégration de l'IA dans des systèmes tels que les voitures, les drones ou les robots, lui permettant d'interagir avec le monde physique réel. L'IA physique déplace l'attention de l'automatisation des tâches répétitives vers une plus grande autonomie des systèmes. Ceci ouvre de nouveaux domaines d'application et un potentiel de marché accru. L'IA physique désigne les systèmes d'IA qui comprennent le monde réel et interagissent avec lui en utilisant des capacités motrices, souvent présentes dans les machines autonomes telles que les robots, les véhicules autonomes et les espaces intelligents.

Contrairement à l'IA traditionnelle, qui opère exclusivement dans le domaine numérique, l'IA physique comble le fossé entre le monde numérique et le monde physique grâce à des réseaux de capteurs sophistiqués, un traitement en temps réel et des capacités de prise de décision autonome. Cette technologie permet aux machines d'observer leur environnement à l'aide de capteurs, de traiter ces informations grâce à l'IA et d'exécuter des actions physiques via des actionneurs. La différence fondamentale réside dans le fait que l'IA physique collecte en continu des données provenant de l'environnement physique grâce à de multiples capteurs simultanés, développant ainsi une compréhension globale de celui-ci.

IA incarnée : l’intelligence par l’interaction

L'intelligence artificielle incarnée, ou IA incarnée, désigne un courant de recherche récent en IA qui s'appuie sur la théorie de l'incarnation. Cette théorie postule que l'intelligence doit être appréhendée dans le contexte d'agents physiques évoluant dans un monde physique et social réel. Contrairement à l'apprentissage automatique classique en robotique, l'IA incarnée englobe tous les aspects de l'interaction et de l'apprentissage au sein d'un environnement : de la perception et la compréhension à la pensée, la planification et, enfin, l'exécution ou le contrôle.

Les premières recherches en intelligence artificielle concevaient les processus de pensée comme des manipulations de symboles abstraits ou des opérations de calcul. L'accent était mis sur les algorithmes et les programmes informatiques, le matériel sous-jacent étant considéré comme largement superflu. Rodney Brooks, informaticien et spécialiste des sciences cognitives australien, fut l'un des premiers à remettre fondamentalement en question cette perspective. Dans sa conférence marquante, il critiqua la pratique alors courante de développer des systèmes d'IA selon une approche descendante, centrée sur l'imitation des capacités humaines de résolution de problèmes et de raisonnement.

Brooks soutenait que les modèles d'intelligence développés dans le cadre de la recherche traditionnelle en IA, fortement dépendants du fonctionnement des ordinateurs disponibles à l'époque, ne ressemblaient en rien au mode de fonctionnement des systèmes biologiques intelligents. Cela se manifeste clairement par le fait que la plupart des activités quotidiennes ne relèvent ni de la résolution de problèmes ni de la planification, mais plutôt de comportements routiniers dans un environnement relativement stable, quoique très dynamique. De même que l'apprentissage humain repose sur l'exploration et l'interaction avec l'environnement, les agents incarnés doivent affiner leur comportement par l'expérience.

L'IA incarnée transcende les limitations de l'IA numérique en interagissant avec le monde réel grâce à des systèmes d'IA physiques. Elle vise à combler le fossé entre l'IA numérique et les applications concrètes. Pour un agent intelligent incarné, sa structure et ses propriétés physiques, ses capacités sensorielles et ses possibilités d'action sont essentielles. L'intelligence ne doit pas exister isolément, mais se manifester par une interaction multimodale et diversifiée avec l'environnement.

Modèles génératifs et simulation de la réalité

L'IA physique générative étend les modèles d'IA générative existants en leur ajoutant la capacité de comprendre les relations spatiales et les processus physiques de notre monde tridimensionnel. Cette extension est rendue possible par l'intégration de données supplémentaires dans le processus d'apprentissage de l'IA ; ces données contiennent des informations sur les structures spatiales et les lois physiques du monde réel. Les modèles d'IA générative, tels que les modèles de langage, sont entraînés avec de grandes quantités de données textuelles et d'images et impressionnent par leur capacité à générer un langage proche de celui de l'humain et à développer des concepts abstraits. Cependant, leur compréhension du monde physique et de ses règles est limitée ; ils manquent de contexte spatial.

La génération de données basée sur la physique commence par la création d'un jumeau numérique, tel qu'une usine. Des capteurs et des machines autonomes, comme des robots, sont intégrés à cet espace virtuel. Des scénarios réalistes sont ensuite exécutés à partir de simulations physiques, où les capteurs enregistrent diverses interactions, comme la dynamique des corps rigides (mouvements et collisions, par exemple) ou l'interaction de la lumière avec son environnement. Cette technologie récompense les modèles d'IA physique pour la réussite des tâches dans la simulation, leur permettant ainsi de s'adapter et de s'améliorer en continu.

Grâce à un entraînement répété, les machines autonomes apprennent à s'adapter à de nouvelles situations et à des défis imprévus, se préparant ainsi à des applications concrètes. Au fil du temps, elles développent une motricité fine sophistiquée pour des usages pratiques tels que l'emballage précis de cartons, le soutien aux processus de production ou la navigation autonome dans des environnements complexes. Jusqu'à présent, les machines autonomes n'étaient pas capables de percevoir et d'interpréter pleinement leur environnement. L'IA physique générative permet désormais de développer et d'entraîner des robots capables d'interagir de manière fluide avec le monde réel et de s'adapter avec souplesse aux conditions changeantes.

Architecture technologique et fonctionnalités

Le fondement technologique de l'IA physique et des systèmes d'IA robotique avancés repose sur l'interaction de plusieurs technologies clés qui, seule leur combinaison, permettent les impressionnantes capacités des systèmes autonomes modernes. Cette architecture se distingue fondamentalement des solutions d'automatisation traditionnelles par sa capacité à généraliser, à apprendre en continu et à s'adapter aux environnements non structurés.

Au cœur de cette révolution technologique se trouvent les modèles de base, de vastes systèmes d'IA pré-entraînés qui, depuis 2021, servent de terme générique pour désigner les grands systèmes d'IA courants. Ces modèles sont initialement entraînés intensivement avec d'énormes quantités de données, puis peuvent être adaptés à un large éventail de tâches grâce à un entraînement spécialisé relativement court, appelé « fine-tuning ». Ce pré-entraînement permet aux modèles de base non seulement de comprendre le langage, mais surtout de développer une connaissance approfondie du monde et de penser logiquement, de raisonner, d'abstraire et de planifier dans une certaine mesure.

Ces propriétés rendent les modèles de base particulièrement adaptés au contrôle des robots, un domaine de recherche intensive depuis environ trois ans et qui est à l'origine d'une véritable révolution en robotique. Grâce à ces propriétés, ces modèles surpassent largement l'IA robotique conventionnelle et spécialisée. C'est pourquoi l'utilisation de modèles de base appropriés comme cerveaux des robots représente une avancée majeure et ouvre, pour la première fois, la voie au développement de robots véritablement intelligents, utiles en pratique et donc universellement applicables.

Modèles vision-langage-action (VLA) : Le cerveau du robot

Contrairement aux modèles de base standard, qui ne sont ni conçus ni optimisés pour la robotique et ses exigences spécifiques, les modèles de base pour la robotique sont en outre entraînés sur des ensembles de données robotiques et présentent des adaptations architecturales spécifiques. Ces modèles sont généralement des modèles vision-langage-action (SNA) qui traitent la parole ainsi que les données d'image et vidéo provenant de caméras en entrée et sont entraînés à produire directement des actions, c'est-à-dire des commandes de mouvement pour les articulations et les actionneurs du robot.

Une étape clé de ce développement a été franchie avec le RT-2 de Google DeepMind, sorti mi-2023, qui représente le premier système de langage visuel (VLA) au sens strict. Parmi les modèles actuels figurent OpenVLA (logiciel libre) depuis 2024, ainsi que d'autres systèmes avancés. L'architecture de ces modèles est très complexe et comprend généralement un encodeur visuel qui convertit les images de la caméra en représentations numériques, un modèle de langage de grande taille servant de noyau au raisonnement et à la planification, et des décodeurs d'actions spécialisés qui génèrent des commandes robotiques continues.

Raisonnement incarné : comprendre et agir

Un aspect fondamental des systèmes d'IA physique modernes réside dans leur capacité de raisonnement incarné : l'aptitude des modèles à comprendre le monde physique et à interagir avec lui. Le raisonnement incarné englobe l'ensemble des connaissances du monde, incluant les concepts fondamentaux indispensables pour agir et évoluer dans un monde intrinsèquement physique. Cette capacité est propre aux modèles de langage visuel (MLV) et ne se limite pas à la robotique. Tester le raisonnement incarné consiste simplement à soumettre des images aux MLV.

Les tâches classiques de vision par ordinateur, telles que la reconnaissance d'objets et la mise en correspondance de vues multiples, relèvent du raisonnement incarné. Ces tâches sont toutes exprimées sous forme d'invites vocales. Le raisonnement incarné peut également être testé par le biais de questions-réponses visuelles. Ces questions évaluent la compréhension nécessaire à l'interaction avec l'environnement. Outre le raisonnement physique général, les systèmes peuvent utiliser des connaissances du monde pour prendre des décisions. Par exemple, un robot pourrait être invité à aller chercher une collation saine dans la cuisine ; les connaissances du monde contenues dans le VLM (Gestion de la Vie Virtuelle) seraient alors utilisées pour déterminer comment exécuter cette commande ambiguë.

Pour les applications robotiques, il est crucial d'exploiter cette compréhension afin de permettre des actions pertinentes dans le monde réel. Cela implique de traduire une compréhension de haut niveau en commandes de contrôle précises via les API matérielles du robot. Chaque robot possède une interface différente, et les connaissances relatives à son mode de contrôle ne sont pas intégrées aux modèles virtuels de robots (VLM). Le défi consiste à étendre les vastes modèles pré-entraînés afin qu'ils puissent générer des actions continues pour des configurations de robots spécifiques, tout en préservant les précieuses fonctionnalités des VLM.

L'architecture Action Expert offre une solution innovante à ce problème. Ce modèle de transformateur comporte le même nombre de couches, mais des dimensions d'embedding et des largeurs de MLP plus petites. Les têtes d'attention et la dimension d'embedding par tête doivent correspondre à celles du modèle principal pour permettre l'utilisation de jetons préfixes dans le mécanisme d'attention. Lors du traitement, les jetons suffixes transitent par le transformateur Action Expert, qui intègre les embeddings KV du préfixe. Ces embeddings sont calculés une seule fois, puis mis en cache.

Technologies clés : Simulation, IA embarquée et apprentissage par transfert

La mise en œuvre de l'IA physique repose sur l'interaction de trois technologies clés. Premièrement, des simulations réalistes, sous forme de jumeaux numériques, permettent une modélisation précise des processus, des flux de matières et des interactions, essentielle à l'apprentissage autonome des robots. Deuxièmement, le matériel d'IA embarqué garantit l'exécution des systèmes d'IA localement sur le robot, par exemple via des systèmes compacts basés sur un GPU. Troisièmement, la vision par ordinateur avancée permet aux systèmes de reconnaissance visuelle d'identifier différents objets, formes et variations.

L'apprentissage robotique se produit lorsque des modèles d'IA sont entraînés par simulation et que leurs connaissances sont transférées à des robots physiques. Ce transfert d'apprentissage accélère considérablement l'adaptation à de nouvelles tâches. L'analyse de données en temps réel, grâce à des plateformes comme Microsoft Fabric, permet d'analyser les données de processus, d'identifier les goulots d'étranglement et d'optimiser les processus. La réalité et la machine sont recréées virtuellement, avec leurs lois et spécifications naturelles. Ce jumeau numérique apprend alors, par exemple grâce à l'apprentissage par renforcement, comment se déplacer sans collision, comment exécuter les mouvements souhaités et comment réagir à différents scénarios simulés.

L'IA peut tester d'innombrables situations sans risque et sans endommager le robot physique. Les données recueillies sont ensuite transférées au robot réel une fois que le jumeau numérique a acquis suffisamment d'informations. Les robots dotés de systèmes d'IA appropriés ne se contentent pas d'exécuter des programmes rigides ; ils sont capables de prendre des décisions et de s'adapter. L'IA physique permet aux robots de comprendre le contexte et la situation. Concrètement, cela signifie que les robots dotés d'IA physique peuvent maîtriser des processus variables et nécessitant une grande adaptabilité.

Les données comme carburant : défis et solutions

Un autre aspect crucial réside dans la génération de données pour l'entraînement de ces systèmes. Si les modèles de vision par ordinateur (VLM) sont entraînés sur des milliards de jetons de données issues d'Internet, il est possible d'atteindre un nombre comparable de jetons avec des données robotiques. Open X-Embodiment contient 2,4 millions d'épisodes. En supposant 30 secondes par épisode, un échantillonnage d'images à 30 Hz et environ 512 jetons de vision par image, on peut atteindre plus d'un billion de jetons. Cet effort collectif de 21 institutions académiques et industrielles rassemble 72 ensembles de données différents provenant de 27 robots différents et couvre 527 capacités à travers 160 266 tâches.

L'uniformisation des données issues de robots de types variés, dotés de capteurs et d'espaces d'action différents, représente un défi technique considérable, mais s'avère essentielle au développement de modèles généralisables. Les modèles de base mondiaux servent à générer ou à reproduire des données d'entraînement évolutives pour ces modèles, car la rareté relative de données d'entraînement pertinentes pour la robotique constitue actuellement le principal obstacle à leur développement.

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De l'agriculture intelligente au commerce de détail intelligent : l'IA physique redéfinit déjà la création de valeur – Image : Xpert.Digital

Domaines d'application spécifiques à l'industrie et potentiel de marché

La mise en œuvre concrète de l'IA physique et des systèmes d'IA robotique avancés se déploie dans un large éventail de secteurs et d'applications, chaque secteur présentant des exigences, des défis et un potentiel spécifiques. L'analyse des différents marchés montre clairement qu'une approche unique n'est pas optimale pour tous les secteurs ; ce sont plutôt les caractéristiques propres à chaque secteur qui déterminent quelle forme d'automatisation intelligente offre les meilleurs avantages.

L'utilisation de l'IA physique est particulièrement visible dans la production industrielle. L'industrie automobile est à l'avant-garde de cette transformation. BMW est le premier constructeur automobile à tester des robots humanoïdes en production, notamment le robot Figure 02 dans son usine de Spartanburg aux États-Unis. Contrairement à Optimus de Tesla, qui est resté en grande partie au stade de concept, le robot Figure 02, piloté par l'IA, prélève déjà des pièces de tôle sur une étagère et les place dans une machine – une tâche traditionnellement effectuée par des opérateurs humains dans les usines automobiles.

BMW et Figure AI prévoient d'explorer conjointement des thématiques technologiques telles que l'intelligence artificielle, le contrôle des robots, la virtualisation de la production et l'intégration robotique. L'industrie automobile, et par conséquent la production de véhicules, évolue rapidement. L'utilisation de robots polyvalents offre un potentiel d'accroissement de la productivité, de réponse aux exigences croissantes des clients et permet aux équipes de se concentrer sur les évolutions à venir. L'objectif à long terme est de libérer les ouvriers des tâches ergonomiques pénibles et fatigantes.

L'automatisation industrielle tire parti de l'IA physique grâce à la combinaison de jumeaux numériques, d'IA embarquée et de robotique, redéfinissant ainsi l'automatisation. En production, les jumeaux numériques interactifs – des modèles numériques qui non seulement représentent les processus, mais les contrôlent activement – ​​ouvrent de nouvelles perspectives. Ils permettent d'identifier les goulots d'étranglement avant qu'ils ne deviennent critiques, de tester de nouveaux processus et d'évaluer leurs variantes, ainsi que de former les systèmes autonomes sans risque. Plus particulièrement dans les domaines de la Logistique 4.0 et de l'entreposage intelligent, les jumeaux numériques interactifs améliorent la fiabilité de la planification, la sécurité d'exploitation et la réactivité.

Logistique 4.0 : Les jumeaux numériques mis à l’épreuve en pratique

L'exemple du groupe KION illustre parfaitement comment l'IA physique peut optimiser la logistique d'entrepôt. KION, Accenture et NVIDIA développent conjointement une solution où des robots intelligents sont formés intégralement au sein d'un jumeau numérique de l'entrepôt. Ils y apprennent des processus tels que le chargement et le déchargement, la préparation de commandes et le reconditionnement avant d'être déployés dans l'entrepôt réel. Ce système repose sur la plateforme de simulation NVIDIA Omniverse. De plus, NVIDIA Mega, un framework d'Omniverse spécifiquement conçu pour les applications industrielles, est utilisé pour la simulation parallèle de systèmes complets et de flottes de robots.

Les avantages sont manifestes à plusieurs égards. La simulation des processus d'entrepôt classiques réduit considérablement les erreurs lors des opérations réelles. La formation est sans risque, rapide et ne nécessite aucune ressource physique. Après une formation réussie, les robots prennent en charge les tâches réelles, contrôlés en temps réel par une IA embarquée. De plus, les jumeaux numériques permettent une planification stratégique proactive, offrant aux entreprises la possibilité de tester et d'optimiser virtuellement différentes configurations d'agencement, niveaux d'automatisation et effectifs, sans perturber leurs opérations en cours.

Le secteur de la logistique et du transport connaît une transformation profonde grâce à l'intelligence artificielle. L'IA est appliquée dans divers domaines de la logistique. Pour la prévision de la demande et la planification des ventes, 62 % des entreprises s'appuient sur l'IA, tandis que 51 % l'utilisent pour l'optimisation de la production et 50 % pour l'optimisation du transport. Ses applications vont de la reconnaissance des étiquettes de matières dangereuses et de la distinction entre les objets sans numéro de série ni étiquette à l'analyse des données de capteurs relatives aux activités et aux mouvements.

Les systèmes d'IA peuvent prédire les heures d'arrivée des transports à partir de données provenant de sources multiples et établir des prévisions de ventes grâce à des données multivariées issues des chaînes d'approvisionnement et de sources publiques. Ils planifient les pauses des employés en fonction de leurs signes vitaux, de leurs mouvements et des données de fonctionnement des machines, automatisent la planification des chargements grâce aux réseaux neuronaux convolutifs et analysent le choix du mode de transport afin d'identifier progressivement des solutions plus performantes. L'interaction homme-machine est optimisée par des robots vocaux entraînés, tandis que les robots de transport utilisent des repères optiques pour se positionner et s'orienter.

Santé : Précision et assistance

Le secteur de la santé représente un domaine d'application particulièrement sensible mais aussi très prometteur. En Allemagne, plus de 40 % des professionnels de santé utilisent des technologies d'intelligence artificielle (IA) dans leurs établissements ou cabinets. Au quotidien, cela signifie que les services de radiologie utilisent l'IA pour analyser les images, ou que des applications de diagnostic des symptômes basées sur l'IA sont utilisées pour établir des diagnostics préliminaires. L'une des applications clés de l'IA réside dans l'analyse automatisée des dossiers médicaux. L'IA peut aider les médecins à établir des diagnostics car elle exploite et analyse une quantité considérable de données existantes – bien plus que ce qu'un médecin pourrait accumuler au cours de toute sa carrière.

Le système de santé allemand utilise trois types de robots : les robots de thérapie, les robots d’assistance et les robots chirurgicaux. Les robots de thérapie peuvent guider les exercices de manière autonome, tandis que les robots d’assistance épaulent les professionnels de santé. Les robots chirurgicaux peuvent réaliser des incisions de façon autonome et assister les chirurgiens. Leur utilisation est essentielle pour certaines interventions mini-invasives. Le robot da Vinci d’Intuitive Surgical aide les chirurgiens à effectuer des interventions mini-invasives précises grâce à une combinaison de contrôle par le chirurgien et d’intelligence artificielle embarquée, alliant ainsi l’intuition humaine et la précision robotique.

Le marché de l'IA physique dans le secteur de la santé est dominé par les robots chirurgicaux, notamment les systèmes de chirurgie robotisée, qui étaient en tête du marché en 2024. Au sein de la robotique, les segments neurochirurgical et orthopédique devraient connaître les taux de croissance les plus élevés durant la période de prévision. Au-delà de la radiologie et de l'anatomopathologie, les applications de l'IA jouent un rôle de plus en plus important dans le diagnostic et les interventions, et ce, dans toutes les spécialités médicales. En médecine personnalisée, l'IA contribue à l'analyse des biomarqueurs.

Agriculture intelligente : l’IA dans les champs

L'agriculture se développe comme un domaine étonnamment dynamique pour les applications physiques de l'IA. Près de la moitié des exploitations agricoles utilisent désormais l'IA. Son potentiel est particulièrement important pour la prévision climatique et météorologique, mais aussi pour la planification des récoltes et de la production, ainsi que pour les prévisions de rendement. Les solutions pour les tâches administratives quotidiennes présentent également un intérêt certain. L'agriculture figure parmi les pionniers de l'intelligence artificielle. Son utilisation devient de plus en plus indispensable face aux contraintes pesant sur les gestionnaires agricoles.

L'intelligence artificielle physique jouera un rôle de plus en plus important dans l'agriculture et l'industrie agroalimentaire au cours des prochaines années. Auparavant, de nombreux processus naturels étaient difficiles à comprendre, mais les progrès technologiques ont permis aux systèmes de réagir individuellement à leur environnement. Ils s'adaptent au monde existant, au lieu d'exiger que ce dernier soit repensé pour eux. Les agriculteurs modernes travaillent de plus en plus de manière hybride, combinant travail informatique et travail manuel sur le terrain. Diverses technologies sont utilisées dans les champs et les bâtiments d'exploitation pour collecter des données et optimiser les processus.

Le changement climatique et la croissance démographique soutenue représentent des défis considérables pour l'agriculture moderne. Pour relever efficacement ces défis mondiaux, l'utilisation ciblée de l'intelligence artificielle physique dans les exploitations agricoles de toutes tailles peut apporter une contribution essentielle. Contrairement à l'idée reçue selon laquelle ces technologies ne conviennent qu'aux grandes exploitations, les petites entreprises, en particulier, peuvent grandement bénéficier de leurs avantages. L'utilisation de machines compactes, telles que des tondeuses robotisées intelligentes ou des désherbeuses automatisées, leur permet d'améliorer leur efficacité et d'effectuer des tâches pour lesquelles il n'existe actuellement aucune main-d'œuvre disponible sur le marché du travail.

Les technologies de reconnaissance d'images et les capteurs permettent une application beaucoup plus précise des pesticides et, dans certains cas, leur élimination totale. Il en résulte des avantages économiques et écologiques. Le projet Agri-Gaia, financé par le ministère fédéral allemand de l'Économie et de l'Énergie, crée une infrastructure ouverte pour l'échange d'algorithmes d'intelligence artificielle en agriculture. Les partenaires du projet, issus d'associations, d'instituts de recherche, du monde politique et industriel, sous l'égide du Centre allemand de recherche sur l'intelligence artificielle (DFKI), développent un écosystème numérique pour le secteur agroalimentaire, composé majoritairement de petites et moyennes entreprises (PME), en s'appuyant sur l'initiative européenne de cloud computing Gaia-X.

Commerce de détail : La fin de la file d'attente

Le secteur du commerce de détail connaît une transformation profonde de l'expérience client et de l'efficacité opérationnelle grâce à l'intelligence artificielle (IA) physique et aux systèmes basés sur l'IA. Les détaillants peuvent utiliser l'IA pour mieux prévoir la demande de produits spécifiques dans différentes régions en accédant aux données et en les analysant, notamment celles d'autres produits, celles de magasins aux caractéristiques démographiques similaires et celles de tiers, comme les données météorologiques et les niveaux de revenus. Une chaîne de pharmacies nationale a récemment utilisé l'IA pour suivre et prévoir la demande d'un vaccin spécifique, en s'appuyant sur les tendances nationales communiquées au gouvernement fédéral.

Les détaillants combinent l'IA aux données vidéo et de capteurs pour supprimer les caisses, permettant ainsi aux clients de choisir leurs articles en rayon, de les mettre dans leur panier et de quitter le magasin sans faire la queue. En éliminant les files d'attente et les systèmes de caisse, davantage d'espace peut être consacré à la présentation des produits. Une chaîne de supermarchés nationale utilise l'IA pour scanner visuellement et calculer la valeur des produits dont les codes-barres sont illisibles. Grâce à l'IA combinée aux caméras vidéo et aux capteurs en rayon, les détaillants peuvent mieux comprendre le flux de clients dans leurs magasins et augmenter leurs ventes au mètre carré.

Cette technologie identifie les produits que les clients délaissent et recommande aux détaillants de les remplacer par des articles plus attrayants. L'IA peut également générer des promotions ciblées pour des articles spécifiques sur les appareils mobiles des clients lorsqu'ils se trouvent dans le bon magasin. Cette technologie permet aussi aux détaillants de mieux proposer leurs produits en lots. Des marques comme Zara utilisent des écrans de réalité augmentée dans leurs magasins pour permettre aux clients d'essayer virtuellement les vêtements. Les distributeurs alimentaires comme Amazon Fresh misent sur le paiement sans contact et les listes de courses numériques liées aux rayons physiques.

Construction : L'efficacité grâce à la planification numérique

Le secteur de la construction, traditionnellement peu numérisé, bénéficie de plus en plus des applications de l'IA. L'IA, associée à d'autres approches de numérisation telles que la modélisation des informations du bâtiment (BIM), l'Internet des objets (IoT) et la robotique, permet d'accroître l'efficacité tout au long de la chaîne de valeur, de la production des matériaux de construction à l'exploitation et la maintenance, en passant par la conception, la planification et la construction. Un système de conception géométrique génératif crée et évalue de nombreuses options de conception en fonction d'objectifs mesurables tels que le confort, l'efficacité énergétique et l'aménagement des espaces de travail.

Les méthodes d'IA permettent une prise en compte et une évaluation beaucoup plus rapides d'un nombre considérablement plus important de paramètres et de variantes. L'analyse textuelle basée sur l'IA peut évaluer automatiquement des ensembles de règles. Cela implique l'utilisation de systèmes à base de règles en combinaison avec l'analyse textuelle basée sur l'IA. Les informations relatives au bâtiment, telles que les dimensions, les matériaux et les systèmes techniques, sont extraites, analysées et comparées automatiquement à des ensembles de règles textuelles. L'utilisation de modèles prédictifs basés sur l'IA dès les premières phases de conception permet des estimations rapides et précises de la demande énergétique.

Les applications de l'IA dans le secteur de la construction sont très avancées et certaines sont déjà utilisées. Les méthodes d'apprentissage automatique peuvent faciliter la planification des travaux, optimiser les processus de construction et prendre en charge diverses tâches. Les robots peuvent non seulement transporter des objets, mais aussi peindre des murs, effectuer des mesures ou souder. Des caméras et autres capteurs détectent les obstacles. Les images et les nuages ​​de points, capturés manuellement ou par des systèmes autonomes, servent également à l'assurance qualité pendant la construction. Les réseaux neuronaux sont entraînés à inspecter la qualité des surfaces et à détecter les dommages ou les décolorations.

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Du projet pilote au marché de plusieurs milliards de dollars : comment l’IA physique transformera l’industrie, la logistique et la production d’ici 2030 – Image : Xpert.Digital

Défis, risques et cadres réglementaires

Le développement rapide de l'IA physique et des systèmes d'IA robotique avancés s'accompagne d'une multitude de défis techniques, éthiques, juridiques et sociétaux qu'il convient de relever pour une mise en œuvre responsable et durable. Ces défis vont des limitations techniques fondamentales et des problèmes de protection et de sécurité des données aux questions éthiques complexes qui affectent profondément la relation entre l'humain et la machine.

Les limitations techniques constituent toujours un obstacle majeur à l'adoption généralisée de l'IA physique. Malgré des progrès significatifs, les limitations physiques telles que la mobilité, la gestion de l'énergie et la motricité fine demeurent des défis importants. Des expériences récentes menées avec des aspirateurs robots dotés de modèles de langage avancés mettent en lumière la complexité et les limites de cette technologie dans des applications concrètes. Une équipe de recherche a réalisé une expérience dans laquelle des aspirateurs robots étaient équipés de différents modèles de langage. La tâche principale de ces robots consistait à localiser une plaquette de beurre dans une autre pièce et à la rapporter à une personne qui pouvait modifier leur position.

Cette tâche, en apparence simple, a posé des défis considérables aux robots contrôlés par l'IA. Ces robots étaient capables de se déplacer, de se recharger sur des stations, de communiquer via Slack et de prendre des photos. Malgré ces capacités, aucun des robots testés n'a atteint un taux de réussite supérieur à 40 % pour la livraison de beurre. Les principales causes d'échec résidaient dans des difficultés de raisonnement spatial et une méconnaissance de leurs propres limites physiques. L'un des modèles a même développé un traumatisme lié aux mouvements de rotation et une crise d'identité binaire.

Ces réactions, bien que générées par un système inanimé, soulignent les difficultés potentielles liées au développement d'une IA destinée à fonctionner dans des environnements complexes du monde réel. Il est crucial que les modèles d'IA performants conservent leur sang-froid sous pression afin de prendre des décisions éclairées. Ceci soulève la question de savoir comment éviter ou gérer de telles réactions au stress dans les futurs systèmes d'IA pour garantir une interaction fiable et sûre. Si l'intelligence analytique dans les masters en apprentissage automatique (LLM) progresse de manière impressionnante, l'intelligence pratique, notamment en ce qui concerne la compréhension spatiale et la gestion des émotions, reste encore en retrait.

Protection des données, cybersécurité et cadres juridiques

La protection des données et la cybersécurité constituent des enjeux fondamentaux. Les lois relatives à la protection des données et à la vie privée sont essentielles pour garantir un traitement éthique et sécurisé des données personnelles. L'un des cadres juridiques les plus importants est le Règlement général sur la protection des données (RGPD), adopté par l'Union européenne en 2018. Le RGPD établit des règles strictes concernant la collecte, le traitement, le stockage et le transfert des données personnelles.

Les principes fondamentaux du RGPD sont la licéité, la loyauté et la transparence. Ces principes exigent que les données collectées et les raisons de cette collecte soient clairement indiquées, afin de garantir un usage équitable des données sans désavantager aucun groupe. La limitation des finalités impose que les données soient collectées pour des finalités déterminées, explicites et légitimes, et ne soient pas traitées ultérieurement d'une manière incompatible avec ces finalités. La minimisation des données exige que seules les données nécessaires à la finalité poursuivie soient collectées et traitées. L'exactitude exige que les données personnelles soient tenues à jour et exactes, tandis que la limitation de la conservation exige que les données ne soient conservées que pendant la durée nécessaire à la finalité poursuivie.

L'intégrité et la confidentialité exigent que les données soient traitées de manière sécurisée afin de les protéger contre tout traitement non autorisé ou illicite et toute perte accidentelle. La responsabilité impose aux organisations de pouvoir démontrer leur conformité à ces principes de protection des données. La réglementation européenne sur l'IA, récemment adoptée, s'appuie sur le RGPD et classe les systèmes d'IA en fonction de leur niveau de risque. Les systèmes d'IA interdits comprennent notamment ceux qui catégorisent les individus à partir de données biométriques pour en déduire certains types d'informations sensibles.

Des chercheurs en sécurité ont découvert des vulnérabilités dans des systèmes robotiques susceptibles de permettre la manipulation des appareils ou l'accès à des données sensibles. Parmi ces vulnérabilités figurent des mises à jour de micrologiciel non sécurisées, des données utilisateur non chiffrées sur les appareils et des failles dans la sécurité des codes PIN pour l'accès à distance aux caméras. Ces lacunes remettent en cause la confiance accordée aux certifications des fabricants et soulignent la nécessité de mesures de sécurité robustes. Les chercheurs suggèrent de concevoir des systèmes de reconnaissance d'images par machine qui restent illisibles pour les humains, mais qui fournissent aux robots suffisamment d'informations pour leur navigation, afin d'empêcher toute utilisation abusive de données privées.

La loi européenne sur l'IA et les normes harmonisées

Le cadre réglementaire de l'IA et de la robotique évolue rapidement. La loi européenne sur l'IA est le premier cadre juridique global au monde dédié à l'intelligence artificielle et repose sur une approche fondée sur les risques. Plus le risque est élevé, plus les exigences à respecter sont nombreuses et strictes. Les systèmes d'IA peuvent être classés comme systèmes d'IA à haut risque en raison de leur importance pour la sécurité. Ces systèmes sont soumis à des exigences spécifiques, notamment une documentation complète contenant toutes les informations nécessaires sur le système et sa finalité, permettant aux autorités d'évaluer sa conformité ; des informations claires et appropriées pour l'opérateur ; des mesures de supervision humaine adéquates ; et un niveau élevé de robustesse, de cybersécurité et de précision.

La directive Machines définit les exigences de sécurité applicables aux machines, y compris les systèmes autonomes et en réseau. Elle définit les comportements auto-évolutifs et les machines mobiles autonomes, mais évite le terme « système d'intelligence artificielle ». Un produit tel qu'un robot chirurgical peut se situer à l'intersection de plusieurs réglementations, notamment la directive Dispositifs médicaux, la directive Machines et la directive IA, chacune ayant des implications en matière de sécurité fonctionnelle. La question centrale est la suivante : quelles sont les mesures optimales de réduction des risques liés au lancement sur le marché, à la responsabilité et à l'atteinte à la réputation ?

Les normes harmonisées définissent les exigences fondamentales en matière de santé et de sécurité issues des textes législatifs. Elles décrivent les règles techniques et les mesures de gestion des risques permettant de satisfaire à ces exigences fondamentales. La conformité à ces normes atteste du respect des exigences légales et réglementaires. Le système de gestion des risques, basé sur la norme ISO/CEI 42001, est primordial. Cette norme relative aux systèmes de gestion de l'IA fournit un cadre structuré pour l'identification, l'évaluation et le traitement des risques.

Éthique, biais et durabilité

Les questions éthiques imprègnent tous les aspects du développement et de la mise en œuvre de l'IA physique. Un manque de préparation rigoureuse des données peut engendrer des résultats indésirables. Les biais dans les ensembles de données posent des problèmes d'équité, perpétuent les inégalités sociales et favorisent la discrimination envers les minorités. Pire encore, il existe un risque que des informations privées et confidentielles soient divulguées par les résultats du modèle et tombent entre de mauvaises mains. Avant l'entraînement, il convient d'évaluer l'impact significatif du système sur la vie des personnes concernées. Il est impératif de déterminer s'il est éthiquement justifiable de confier la prise de décision à un système d'IA pour la tâche donnée, et de garantir la disponibilité de données suffisantes et représentatives pour tous les groupes concernés.

Les défis concernent également l'efficacité énergétique et la durabilité. Les robots humanoïdes et les systèmes d'IA physique consomment d'importantes quantités d'énergie, tant pour leur fonctionnement que pour l'entraînement de leurs modèles sous-jacents. La technologie des batteries, la dextérité manuelle, la rentabilité, l'évolutivité et la gouvernance éthique demeurent des enjeux majeurs. Toutefois, la convergence de la baisse des coûts du matériel, de l'amélioration de l'IA et de la pénurie croissante de main-d'œuvre crée un contexte particulièrement favorable à une adoption accélérée.

Perspectives d'avenir et implications stratégiques

L'évolution de l'IA physique et des systèmes d'IA robotique avancés annonce une profonde transformation du paysage industriel et sociétal dans les années à venir. La convergence des avancées technologiques, des impératifs économiques et des cadres réglementaires crée un environnement qui accélère le passage des projets pilotes expérimentaux à une adoption commerciale à grande échelle.

La révolution des modèles de base en robotique représente un tournant majeur. On observe actuellement un essor considérable du développement de robots humanoïdes pilotés par ces modèles. Outre le contrôle autonome de bout en bout des robots grâce à ces modèles, les modèles de base mondiaux servent à générer ou reproduire des données d'entraînement évolutives pour les modèles de base en robotique. Pour certaines applications encore limitées, telles que les tâches manuelles simples, répétitives et pénibles en production et en logistique, voire potentiellement sous la forme de robots domestiques, des robots pilotés par ces modèles pourraient être disponibles d'ici cinq ans environ. Par la suite, des tâches plus complexes et exigeantes suivront à moyen et long terme.

Généralisation et gestion de flotte

Le développement de modèles d'IA universels pour l'optimisation des flottes de robots représente une solution prometteuse pour pallier la fragmentation. Les modèles de base sont conçus pour comprendre et exécuter un large éventail de tâches sur différents types de robots. Ils apprennent des concepts et des comportements généraux plutôt que d'être réentraînés pour chaque tâche spécifique. DeepFleet d'Amazon et NavFoM de Galbot permettent de contrôler des flottes de robots hétérogènes avec un seul modèle d'IA. NavFoM est présenté comme le premier modèle d'IA de base au monde capable de gérer la navigation de manière transversale, tant en termes d'incarnation que de tâches. Son objectif est d'enseigner à un seul modèle d'IA le concept général du mouvement, permettant ainsi d'utiliser le même modèle de base sur une grande variété de robots, des robots à roues et humanoïdes aux drones.

Les progrès en intelligence spatiale grâce aux modèles multimodaux ouvrent de nouvelles perspectives. La série SenseNova SI s'appuie sur des modèles multimodaux fondamentaux éprouvés et développe une intelligence spatiale robuste et performante. Ces modèles présentent des capacités de généralisation émergentes, et un réglage fin sur des sous-ensembles spécifiques de tests de transformation de vues 3D permet d'obtenir des gains de transfert inattendus vers des tâches connexes, mais inédites, telles que la recherche de chemin dans un labyrinthe. Ces capacités d'intelligence spatiale améliorées ouvrent des perspectives d'application prometteuses, notamment dans le domaine de la manipulation corporelle, où des améliorations significatives des taux de réussite ont été observées, même sans réglage fin supplémentaire.

Données synthétiques et le moment ChatGPT de la robotique

Les modèles Cosmos World Foundation de Nvidia représentent une avancée majeure pour la robotique, comparable à ChatGPT. Ces modèles d'IA physique sont essentiels pour permettre aux robots de reproduire des interactions avec le monde réel de la manière la plus réaliste possible dans des simulations 3D. Le développement de tels modèles est coûteux et exige d'importantes quantités de données réelles ainsi que des tests approfondis. Les modèles Cosmos World Foundation offrent aux développeurs un moyen simple de générer d'énormes quantités de données synthétiques photoréalistes, basées sur la physique, pour entraîner et évaluer leurs modèles existants.

Le cycle d'investissement dans l'IA physique à l'horizon 2030 indique des flux de capitaux importants. Les prévisions de marché tablent sur une forte croissance jusqu'en 2030, avec des dépenses qui devraient atteindre entre 60 et 90 milliards de dollars en 2026, et un total de dépenses sur cinq ans compris entre 400 et 700 milliards de dollars. Le secteur manufacturier est en tête, suivi par la logistique, tandis que les services se développent à mesure que l'outillage se perfectionne. ABI Research estime le marché mondial de la robotique à 50 milliards de dollars en 2025 et prévoit qu'il atteindra environ 111 milliards de dollars d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel moyen à 15 %.

L'IA physique transforme le secteur manufacturier, avec une croissance projetée de 23 % d'ici 2030. Le marché mondial de l'IA industrielle a atteint 43,6 milliards de dollars en 2024 et devrait connaître une croissance annuelle de 23 % jusqu'en 2030, portée par les applications de l'IA physique dans la production. Cette évolution marque une rupture avec l'automatisation traditionnelle basée sur des robots rigides et préprogrammés. L'IA physique actuelle intègre des systèmes de vision, des capteurs tactiles et des algorithmes adaptatifs, permettant aux machines de gérer des tâches imprévisibles.

La pression en faveur de l'IA physique survient à un moment critique, où les tensions géopolitiques et les perturbations des chaînes d'approvisionnement accentuent le besoin de flexibilité dans la production. Les progrès de la robotique industrielle redéfinissent l'automatisation et favorisent la résilience et la croissance des secteurs confrontés à une pénurie de main-d'œuvre. Dans les usines automobiles, des robots dotés d'IA et de capacités d'apprentissage en temps réel prennent en charge des tâches autrefois jugées trop complexes pour les machines, comme le soudage adaptatif ou le contrôle qualité en conditions variables. Cette évolution devrait permettre de réduire les coûts jusqu'à 20 % dans les environnements de production à grand volume.

Opportunités économiques pour l'Allemagne et l'Europe

Les implications stratégiques pour les entreprises allemandes et européennes sont considérables. La pénurie de main-d'œuvre qualifiée affecte particulièrement l'industrie et la logistique, tandis que la demande ne cesse de croître. L'industrie allemande est sous pression : le manque de compétences freine la croissance, la complexité croissante exige une grande capacité d'adaptation, les investissements dans l'efficacité et la résilience sont indispensables, et les gains de productivité sont essentiels à la compétitivité. L'IA physique représente une opportunité pour l'Allemagne de retrouver sa place de leader industriel. La transformation de l'industrie allemande n'est pas une option, mais une nécessité.

Le développement s'oriente vers un nouveau modèle physique fondamental, piloté par l'intelligence incarnée, qui pourrait dominer la dimension multimodale. Dans le monde réel, tout est complexe et comporte des détails tels que le contact, le frottement et la collision, difficiles à décrire par des mots ou des images. Si le modèle ne comprend pas ces processus physiques fondamentaux, il ne peut effectuer de prédictions fiables sur le monde. Ce modèle empruntera une voie de développement différente de celle des principaux modèles de langage.

Le développement de l'IA multimodale dépasse le simple cadre du texte. Les modèles multimodaux combinent différentes architectures neuronales, telles que des transformateurs de vision pour la saisie visuelle, des encodeurs vocaux pour la saisie audio et de grands modèles de langage pour le raisonnement logique et la génération de texte, au sein d'un système unique. Le secteur de la santé s'oriente vers une approche plus sensorielle, l'IA multimodale étant capable d'analyser la voix, le visage et les examens médicaux d'un patient afin de détecter les signes précoces de maladie. Elle ne remplace pas les médecins, mais leur offre une vision surhumaine.

La vision d'une IA physique fonctionnant de manière transparente au sein de notre environnement exige des efforts de recherche et développement supplémentaires afin de garantir la fiabilité et la sécurité de ces systèmes. L'avenir pourrait voir une intégration accrue de logiciels robotiques open source tels que ROS et d'approches de contrôle local, réduisant ainsi la dépendance aux services cloud et offrant aux utilisateurs un meilleur contrôle de leurs appareils. Parallèlement, les fabricants et les organismes de réglementation doivent améliorer en permanence les normes de sécurité et de protection des données afin de maintenir la confiance des utilisateurs et de libérer de manière responsable le potentiel de la robotique.

Les prochaines années seront cruciales pour déterminer si les projets pilotes actuels se transformeront en modèles économiques viables. Ce qui est certain, en revanche, c'est que l'alliance de l'autonomie physique et numérique façonnera l'avenir. L'IA, autrefois isolée, s'intègre désormais pleinement aux processus et décisions du monde réel. Ceci marque le début d'une phase où son influence directe sera plus palpable que jamais. Le développement de l'IA physique et de l'IA robotique n'est pas une fin en soi, mais bien le point de départ d'une transformation fondamentale dont l'impact total ne se révélera pleinement que dans les décennies à venir.

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