En résumé : les robots utilisent l’IA pour exécuter un processus continu de perception, de compréhension, de planification, d’action et d’apprentissage, ce qui leur permet de se déplacer et de travailler en toute sécurité dans des environnements encombrés et changeants. Lorsque les capteurs deviennent bruyants ou que leur fiabilité diminue, les systèmes bien conçus ralentissent, s’arrêtent en toute sécurité ou demandent de l’aide plutôt que de procéder par tâtonnements.
Points clés à retenir :
Boucle d'autonomie : Concevoir des systèmes basés sur le cycle percevoir-comprendre-planifier-agir-apprendre, et non sur un modèle unique.
Robustesse : Conçue pour résister aux reflets, à l'encombrement, aux risques de glissade et aux mouvements imprévisibles des personnes.
Incertitude : Évaluer le niveau de confiance et l'utiliser pour déclencher des comportements plus sûrs et plus prudents.
Journaux de sécurité : Consigner les actions et le contexte afin que les défaillances soient auditables et corrigibles.
Pile hybride : Combiner l'apprentissage automatique avec les contraintes physiques et le contrôle classique pour une fiabilité accrue.
Vous trouverez ci-dessous un aperçu de la manière dont l'IA s'intègre aux robots pour leur permettre de fonctionner efficacement.
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Comment les robots utilisent-ils l'IA ? Le modèle mental rapide
La plupart des robots dotés d'IA suivent un cycle de ce type :
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Capteurs 👀 : Caméras, microphones, LiDAR, capteurs de force, codeurs de roue, etc.
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Comprendre 🧠 : Détecter les objets, estimer leur position, reconnaître les situations, prédire les mouvements.
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Planifier 🗺️ : Choisir des objectifs, calculer des itinéraires sûrs, planifier les tâches.
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Action 🦾 : Générer des commandes motrices, agripper, rouler, garder l'équilibre, éviter les obstacles.
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Apprendre 🔁 : Améliorer la perception ou le comportement à partir des données (parfois en ligne, souvent hors ligne).
De nombreuses formes d’« IA » robotique sont en réalité un empilement d’éléments fonctionnant ensemble – perception , estimation d’état , planification et contrôle – qui, collectivement, aboutissent à l’autonomie.
Une réalité pratique sur le terrain : le plus difficile n’est généralement pas de faire faire quelque chose à un robot une seule fois lors d’une démonstration propre, mais de lui faire faire la même chose simple de manière fiable lorsque l’éclairage change, que les roues patinent, que le sol brille, que les étagères ont bougé et que les gens marchent comme des PNJ imprévisibles.
Qu'est-ce qui constitue une bonne intelligence artificielle pour un robot ?
Un système d'IA robotique performant ne doit pas seulement être intelligent ; il doit aussi être fiable dans des environnements imprévisibles du monde réel.
Les caractéristiques importantes comprennent :
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Performance en temps réel ⏱️ (la rapidité est essentielle à la prise de décision)
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Robustesse face aux données perturbées (reflets, bruit, encombrement, flou de mouvement)
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Gestion des défaillances avec élégance 🧯 (ralentir, s'arrêter en toute sécurité, demander de l'aide)
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Bonnes connaissances préalables + bon apprentissage (physique + contraintes + apprentissage automatique - pas seulement des « intuitions »)
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Qualité de perception mesurable 📏 (savoir quand les capteurs/modèles sont dégradés)
Les meilleurs robots ne sont souvent pas ceux qui peuvent réaliser un tour spectaculaire une seule fois, mais ceux qui peuvent accomplir des tâches ennuyeuses avec brio, jour après jour.
Tableau comparatif des blocs de construction courants de l'IA robotique
| Outil d'IA | À qui est-ce destiné ? | Prix approximatif | Pourquoi ça marche |
|---|---|---|---|
| Vision par ordinateur (détection d'objets, segmentation) 👁️ | Robots mobiles, bras, drones | Moyen | Convertit les entrées visuelles en données exploitables telles que l'identification d'objets |
| SLAM (cartographie + localisation) 🗺️ | Des robots qui se déplacent | Moyen-élevé | Construit une carte tout en suivant la position du robot, crucial pour la navigation [1] |
| Planification de trajectoire + évitement d'obstacles 🚧 | Robots de livraison, robots mobiles autonomes d'entrepôt | Moyen | Calcule les itinéraires sûrs et s'adapte aux obstacles en temps réel |
| Commande classique (PID, commande basée sur un modèle) 🎛️ | Tout ce qui a un moteur | Faible | Assure un mouvement stable et prévisible |
| Apprentissage par renforcement (RL) 🎮 | Compétences complexes, manipulation, locomotion | Haut | Apprend par le biais de politiques d’essais et d’erreurs axées sur la récompense [3] |
| Parole et langage (ASR, intention, LLM) 🗣️ | Assistants, robots de service | Moyen-élevé | Permet l'interaction avec les humains via le langage naturel |
| Détection et surveillance des anomalies 🚨 | Usines, soins de santé, secteurs critiques pour la sécurité | Moyen | Détecte les schémas inhabituels avant qu'ils ne deviennent coûteux ou dangereux |
| Fusion de capteurs (filtres de Kalman, fusion apprise) 🧩 | Navigation, drones, piles d'autonomie | Moyen | Fusionne des sources de données bruitées pour des estimations plus précises [1] |
Perception : Comment les robots transforment les données brutes des capteurs en sens
La perception est l'étape où les robots transforment les flux de données des capteurs en quelque chose qu'ils peuvent réellement utiliser :
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Caméras → reconnaissance d'objets, estimation de pose, compréhension de scène
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LiDAR → distance + géométrie des obstacles
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Caméras de profondeur → Structure 3D et espace libre
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Microphones → signaux vocaux et sonores
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Capteurs de force/couple → préhension et collaboration plus sûres
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Capteurs tactiles → détection de glissement, événements de contact
Les robots s'appuient sur l'IA pour répondre à des questions comme :
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« Quels objets se trouvent devant moi ? »
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« Est-ce une personne ou un mannequin ? »
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« Où se trouve la poignée ? »
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« Est-ce que quelque chose se dirige vers moi ? »
Un détail subtil mais important : les systèmes de perception devraient idéalement fournir une indication d’incertitude (ou un indicateur de confiance), et non pas seulement une réponse par oui ou par non, car la planification et les décisions de sécurité ultérieures dépendent du degré de certitude du robot.
Localisation et cartographie : savoir où l'on se trouve sans paniquer
Pour fonctionner correctement, un robot doit connaître sa position. Cette fonction est souvent assurée par le SLAM (localisation et cartographie simultanées) : la construction d’une carte et l’estimation simultanée de la position du robot sont des techniques permettant d’y parvenir. Dans les formulations classiques, le SLAM est traité comme un problème d’estimation probabiliste, les approches basées sur le filtre de Kalman étendu (EKF) et les filtres particulaires étant des méthodes courantes. [1]
Le robot combine généralement :
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Odométrie des roues (suivi de base)
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Correspondance de scans LiDAR ou de points de repère visuels
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IMU (rotation/accélération)
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GPS (en extérieur, avec des limitations)
Les robots ne peuvent pas toujours être parfaitement localisés ; les bonnes architectures se comportent donc comme des adultes : elles suivent l'incertitude, détectent la dérive et reviennent à un comportement plus sûr lorsque la confiance diminue.
Planification et prise de décision : choisir la prochaine étape
Une fois qu'un robot dispose d'une représentation exploitable du monde, il doit décider de ce qu'il doit faire. La planification se présente souvent sous deux formes :
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Planification locale (réflexes rapides) ⚡
Évitez les obstacles, ralentissez près des personnes, suivez les voies/corridors. -
Planification globale (vision d'ensemble) 🧭
Choisir les destinations, contourner les zones bloquées, planifier les tâches.
En pratique, c'est là que le robot transforme « Je crois voir un passage dégagé » en commandes de mouvement concrètes qui ne risquent pas de heurter le coin d'une étagère ni d'empiéter sur l'espace personnel d'un humain.
Contrôle : Transformer les plans en mouvement fluide
Les systèmes de contrôle transforment les actions planifiées en mouvements réels, tout en gérant les désagréments du monde réel tels que :
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Friction
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Modifications de la charge utile
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Pesanteur
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Retards et jeu du moteur
Les outils courants comprennent le PID , le contrôle basé sur un modèle , le contrôle prédictif par modèle et la cinématique inverse pour les bras, c'est-à-dire les mathématiques qui transforment « placer la pince là » en mouvements articulaires. [2]
Une façon utile de le concevoir :
la planification choisit un chemin.
Le contrôle permet au robot de le suivre effectivement sans vaciller, sans dépasser sa destination ni vibrer comme un chariot de supermarché surexcité.
Apprentissage : comment les robots s’améliorent au lieu d’être reprogrammés indéfiniment
Les robots peuvent s'améliorer en apprenant à partir des données plutôt qu'en étant réglés manuellement après chaque changement d'environnement.
Les principales approches d'apprentissage comprennent :
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Apprentissage supervisé 📚 : Apprendre à partir d’exemples étiquetés (par exemple, « ceci est une palette »).
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Apprentissage auto-supervisé 🔍 : Apprendre la structure à partir de données brutes (par exemple, prédire les images futures).
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Apprentissage par renforcement 🎯 : Apprentissage des actions en maximisant les signaux de récompense au fil du temps (souvent encadrés par des agents, des environnements et des retours). [3]
Points forts du RL : apprentissage de comportements complexes pour lesquels la conception manuelle d’un contrôleur est fastidieuse.
Points forts du RL : efficacité des données, sécurité lors de l’exploration et écarts entre simulation et réalité.
Interaction homme-robot : l’IA au service des robots et de leur collaboration avec les humains
Pour les robots domestiques ou professionnels, l'interaction est essentielle. L'IA permet :
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Reconnaissance vocale (son → mots)
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Détection d'intention (mots → signification)
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Compréhension des gestes (désignation, langage corporel)
Cela paraît simple jusqu'à ce qu'on le mette en pratique : les humains sont incohérents, les accents varient, les pièces sont bruyantes et « là-bas » n'est pas un système de coordonnées.
Confiance, sécurité et « ne soyez pas bizarre » : la partie la moins amusante mais essentielle
Les robots sont des systèmes d'IA ayant des conséquences physiques ; la confiance et les pratiques de sécurité ne peuvent donc pas être négligées.
Les échafaudages de sécurité pratiques comprennent souvent :
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Suivi de la confiance/incertitude
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Comportements conservateurs lorsque la perception se dégrade
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Enregistrement des actions à des fins de débogage et d'audit
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Des limites claires sur ce que le robot peut faire
Une manière utile et générale de formuler cela est la gestion des risques : gouvernance, cartographie des risques, mesure de ces risques et gestion de ceux-ci tout au long de leur cycle de vie, conformément à la manière dont le NIST structure plus largement la gestion des risques liés à l’IA. [4]
La tendance des « grands modèles » : des robots utilisant des modèles de fondation
Les modèles de base tendent vers un comportement robotique plus général, notamment lorsque le langage, la vision et l'action sont modélisés conjointement.
Un exemple de cette approche est celui vision-langage-action (VLA) , où un système est entraîné à associer ce qu'il voit, ce qu'on lui demande de faire et les actions qu'il doit entreprendre. RT-2 est un exemple largement cité de ce type d'approche. [5]
L'aspect passionnant : une compréhension plus flexible et de plus haut niveau.
Le revers de la médaille : la fiabilité dans le monde physique exige toujours des garde-fous ; l'estimation classique, les contraintes de sécurité et le contrôle prudent ne disparaissent pas simplement parce que le robot peut « parler intelligemment ».
Remarques finales
Alors, comment les robots utilisent-ils l'IA ? Ils l'utilisent pour percevoir , estimer leur état (où suis-je ?) , planifier et se contrôler , et parfois même apprendre des données pour s'améliorer. L'IA leur permet de gérer la complexité des environnements dynamiques, mais le succès repose sur des systèmes fiables et mesurables, privilégiant la sécurité.
FAQ
Comment les robots utilisent-ils l'IA pour fonctionner de manière autonome ?
Les robots utilisent l'IA pour fonctionner en boucle autonome continue : ils perçoivent l'environnement, interprètent les événements, planifient la prochaine étape en toute sécurité, agissent grâce à leurs moteurs et apprennent des données. En pratique, il s'agit d'un ensemble de composants fonctionnant de concert plutôt que d'un modèle « magique ». L'objectif est un comportement fiable dans des environnements changeants, et non une démonstration ponctuelle dans des conditions idéales.
L'IA robotique se limite-t-elle à un seul modèle ou s'agit-il d'une pile technologique complète pour l'autonomie ?
Dans la plupart des systèmes, l'IA robotique est une architecture complète : perception, estimation d'état, planification et contrôle. L'apprentissage automatique facilite les tâches telles que la vision et la prédiction, tandis que les contraintes physiques et le contrôle classique assurent la stabilité et la prévisibilité des mouvements. De nombreux déploiements concrets privilégient une approche hybride, car la fiabilité prime sur l'ingéniosité. C'est pourquoi l'apprentissage basé uniquement sur les vibrations peine à survivre en dehors d'environnements contrôlés.
Quels capteurs et modèles de perception utilisent les robots dotés d'IA ?
Les robots dotés d'IA combinent souvent caméras, LiDAR, capteurs de profondeur, microphones, centrales inertielles (IMU), encodeurs et capteurs de force/couple ou tactiles. Les modèles de perception transforment ces flux de données en signaux exploitables tels que l'identité de l'objet, sa pose, l'espace libre et les indices de mouvement. Il est recommandé, en pratique, de fournir un niveau de confiance ou d'incertitude, et non de simples étiquettes. Cette incertitude permet une planification plus sûre lorsque la qualité des capteurs se dégrade en raison des reflets, du flou ou de l'encombrement stérique.
Qu’est-ce que le SLAM en robotique, et pourquoi est-ce important ?
Le SLAM (localisation et cartographie simultanées) permet à un robot de construire une carte tout en estimant sa propre position. C'est essentiel pour les robots mobiles qui doivent naviguer sans paniquer face aux changements de conditions. Les données d'entrée typiques comprennent l'odométrie des roues, les centrales inertielles (IMU), le LiDAR ou des repères visuels, et parfois le GPS en extérieur. Un bon empilement de données permet de suivre la dérive et l'incertitude, ce qui permet au robot d'adopter un comportement plus prudent lorsque la localisation devient instable.
En quoi la planification et le contrôle des robots diffèrent-ils ?
La planification détermine les actions suivantes du robot, comme le choix d'une destination, le contournement d'obstacles ou l'évitement de personnes. Le contrôle transforme ce plan en un mouvement fluide et stable malgré les frottements, les variations de charge et les délais de réponse des moteurs. La planification est souvent divisée en planification globale (définition des itinéraires à grande échelle) et planification locale (réflexes rapides à proximité des obstacles). Le contrôle utilise généralement des outils tels que le PID, le contrôle basé sur un modèle ou le contrôle prédictif par modèle pour suivre le plan avec fiabilité.
Comment les robots gèrent-ils l'incertitude ou le manque de confiance en toute sécurité ?
Les robots bien conçus intègrent l'incertitude dans leur comportement, et non la considèrent comme un obstacle à ignorer. Lorsque la précision de la perception ou de la localisation diminue, ils ralentissent généralement, augmentent leurs marges de sécurité, s'arrêtent en toute sécurité ou sollicitent l'aide d'un humain plutôt que de procéder par tâtonnements. Les systèmes enregistrent également les actions et le contexte, ce qui permet de retracer les incidents et de les résoudre plus facilement. Cette approche de « l'échec maîtrisé » constitue une différence fondamentale entre les robots de démonstration et les robots déployables.
Quand l'apprentissage par renforcement est-il utile pour les robots, et qu'est-ce qui le rend difficile ?
L'apprentissage par renforcement est souvent utilisé pour des compétences complexes comme la manipulation ou la locomotion, où la conception manuelle d'un contrôleur est fastidieuse. Il permet de découvrir des comportements efficaces par essais et erreurs, souvent en simulation. Le déploiement se révèle complexe car l'exploration peut être risquée, les données coûteuses et les écarts entre simulation et réalité peuvent compromettre les politiques de sécurité. De nombreux pipelines utilisent l'apprentissage par renforcement de manière sélective, en complément des contraintes et du contrôle classique pour garantir la sécurité et la stabilité.
Les modèles de fondation modifient-ils la façon dont les robots utilisent l'IA ?
Les approches basées sur le modèle de base orientent les robots vers un comportement plus général, consistant à suivre des instructions, notamment avec les modèles vision-langage-action (VLA) tels que les systèmes de type RT-2. L'avantage principal réside dans la flexibilité : la possibilité de relier ce que le robot voit aux instructions qui lui sont données et à la manière dont il doit agir. En réalité, l'estimation classique, les contraintes de sécurité et le contrôle conservateur restent essentiels à la fiabilité physique. De nombreuses équipes envisagent cette approche comme une gestion des risques tout au long du cycle de vie, dans la même veine que des cadres tels que l'AI RMF du NIST.
Références
[1] Durrant-Whyte et Bailey -
Localisation et cartographie simultanées (SLAM) : Partie I - Les algorithmes essentiels (PDF) [2] Lynch et Park -
Robotique moderne : Mécanique, planification et contrôle (Prépublication PDF) [3] Sutton et Barto -
Apprentissage par renforcement : Une introduction (2e édition, brouillon PDF) [4] NIST -
Cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle (AI RMF 1.0) (PDF) [5] Brohan et al. - RT-2 : Les modèles vision-langage-action transfèrent les connaissances du Web au contrôle robotique (arXiv)