{"id":6001,"date":"2024-07-10T16:41:40","date_gmt":"2024-07-10T14:41:40","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.niryo.com\/?p=6001"},"modified":"2024-07-18T17:26:30","modified_gmt":"2024-07-18T15:26:30","slug":"comment-robotique-aide-apprentissage-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging.niryo.com\/fr\/comment-robotique-aide-apprentissage-ia\/","title":{"rendered":"Comment la robotique peut-elle aider \u00e0 l’apprentissage de l’IA ?"},"content":{"rendered":"

Les nouvelles technologies deep-tech<\/strong> telles que ChatGPT, Character.ai, Midjourney, Bard ou Capcut…, fascinent des milliards d’utilisateurs \u00e0 travers le monde. Une v\u00e9ritable r\u00e9volution de l’\u00e8re moderne, elles sont utilis\u00e9es aussi bien par des professionnels que par des particuliers. Les intelligences artificielles ont soudainement envahi notre quotidien au point que leur apprentissage est devenu une \u00e9vidence. \u00c0 ce titre, la robotique peut \u00eatre utilis\u00e9e pour enseigner l’IA. D\u00e9couvrez comment la robotique et l’IA se compl\u00e8tent.<\/span><\/p>\n

L’ann\u00e9e 2022 s’est achev\u00e9e sur l’av\u00e8nement d’une nouvelle \u00e8re : celle de l’intelligence artificielle<\/strong>. Depuis l’introduction du mod\u00e8le de langage ChatGPT, l’intelligence artificielle a franchi une \u00e9tape majeure dans la sph\u00e8re des technologies num\u00e9riques. Les mod\u00e8les linguistiques sont programm\u00e9s pour apprendre, trouver des solutions et prendre des d\u00e9cisions de la m\u00eame mani\u00e8re que les humains. Dans le domaine de la robotique, l’IA est un catalyseur de productivit\u00e9. La robotique aliment\u00e9e par l’intelligence artificielle (IA robotique) a am\u00e9lior\u00e9 les performances des robots domestiques et industriels.<\/span><\/p>\n

Le syst\u00e8me inverse (robotique d’IA) est \u00e9galement possible, en ce sens que la robotique peut contribuer \u00e0 l’apprentissage de l’intelligence artificielle. Les interactions robot-IA<\/strong> peuvent enrichir les mod\u00e8les d’apprentissage automatique, ouvrant ainsi de nouvelles possibilit\u00e9s dans la recherche en IA. Par exemple, l’apprentissage de l’IA \u00e0 l’aide d’un bras robotique \u00e0 6 axes peut \u00eatre id\u00e9al, quel que soit le niveau de la personne souhaitant am\u00e9liorer ses comp\u00e9tences.<\/span><\/p>\n

IA : un syst\u00e8me qui fonctionne comme les humains et les animaux<\/strong><\/h2>\n

L’intelligence artificielle n’est pas \u00e0 l’abri des erreurs. Par cons\u00e9quent, elle n\u00e9cessite des ajustements r\u00e9guliers pour r\u00e9pondre parfaitement aux demandes de ses utilisateurs. En tant que telle, l’IA doit apprendre chaque jour.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Comme les humains et les animaux, le processus d’apprentissage de l’IA<\/strong> est bas\u00e9 sur les erreurs. Par exemple, les animaux sont capables de reconna\u00eetre qu’ils ont commis une erreur. Ensuite, pour \u00e9viter de r\u00e9p\u00e9ter la m\u00eame erreur, ils sont capables de r\u00e9fl\u00e9chir et d’agir diff\u00e9remment. C’est exactement la m\u00eame chose avec l’intelligence artificielle.<\/span><\/p>\n

L’IA apprend gr\u00e2ce \u00e0 des retours d’information diff\u00e9r\u00e9s. Ce processus permet \u00e0 la machine de mieux adapter ses r\u00e9ponses aux demandes de l’utilisateur.<\/span><\/p>\n

Compte tenu de cette capacit\u00e9, l’IA peut \u00eatre transform\u00e9e en un outil vraiment puissant, capable de prendre des d\u00e9cisions r\u00e9fl\u00e9chies par elle-m\u00eame. Pour y parvenir, elle peut s’appuyer sur diverses m\u00e9thodes d’apprentissage, y compris ce que l’on appelle l’apprentissage par renforcement.<\/span><\/p>\n

Comprendre l’apprentissage par renforcement<\/strong><\/h2>\n

Comme indiqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, l’apprentissage par renforcement (AR)<\/strong> est une m\u00e9thode permettant d’apprendre \u00e0 l’IA \u00e0 prendre des d\u00e9cisions par elle-m\u00eame. Elle diff\u00e8re donc des deux autres m\u00e9thodes d’apprentissage de l’IA, \u00e0 savoir l’apprentissage supervis\u00e9 et l’apprentissage non supervis\u00e9.<\/span><\/p>\n

Avec l’AR, l’IA doit apprendre par elle-m\u00eame en interagissant avec son environnement. En d’autres termes, elle acquiert toutes les informations dont elle a besoin dans son environnement, puis les int\u00e8gre dans sa m\u00e9moire. Apr\u00e8s plusieurs pratiques, elle peut affiner son apprentissage. Pour permettre \u00e0 l’IA d’assimiler les le\u00e7ons, la technique repose sur un syst\u00e8me de r\u00e9compenses et de punitions.<\/span><\/p>\n

Ce type d’approche est appliqu\u00e9 dans de nombreux domaines. Les IA de r\u00e9seaux sociaux, par exemple, \u00e9tudient le comportement et les informations des utilisateurs afin de leur proposer des contenus adapt\u00e9s. La r\u00e9compense dans ce cas concerne les actions des utilisateurs telles que les \u00ab\u00a0j’aime\u00a0\u00bb et les partages. Un autre exemple est l\u2019AR<\/strong>, qui permet aux robots de ramasser automatiquement des objets, sans l’assistance humaine pour les guider. De nombreux autres domaines d’application peuvent b\u00e9n\u00e9ficier de l’apprentissage par renforcement de l’IA.<\/span><\/p>\n

La robotique pourrait r\u00e9volutionner l’apprentissage de l’IA<\/strong><\/h2>\n

L’apprentissage par renforcement reste pratique pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes<\/strong> gr\u00e2ce \u00e0 une interaction directe avec l’environnement. En ce sens, la robotique s’av\u00e8re \u00eatre une alternative int\u00e9ressante. Le robot est capable de fournir des instructions guid\u00e9es, ce qui permet \u00e0 l’IA de retenir des informations plus pr\u00e9cises, et ainsi de limiter ses erreurs.<\/span><\/p>\n

Les g\u00e9ants de la technologie d’aujourd’hui travaillent sur des robots humano\u00efdes capables de reproduire naturellement des t\u00e2ches complexes. C’est le cas, par exemple, des techniciens\u00a0 de l’ing\u00e9nierie de Columbia. Ils utilisent des solutions de retour haptique pour apprivoiser le robot.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

En pratique, un op\u00e9rateur effectue des t\u00e2ches que le robot doit imiter subtilement dans un premier temps, gr\u00e2ce \u00e0 une connexion avec l’op\u00e9rateur via des manettes de commande. L’IA du robot<\/strong>, quant \u00e0 elle, enregistre les diff\u00e9rentes actions r\u00e9alis\u00e9es par les manettes de commande gr\u00e2ce \u00e0 son interaction avec l’op\u00e9rateur, afin de les reproduire dans le futur.<\/span><\/p>\n

Il existe \u00e9galement de nombreux exercices simples pour relier la th\u00e9orie \u00e0 la pratique, comme :<\/span><\/p>\n

    \n
  • reproduire les mouvements d’un bras humain par un robot utilisant l’IA,<\/span><\/li>\n
  • traduire le langage de programmation d’un robot pour le tester avec diff\u00e9rents algorithmes d’IA, et bien d’autres sujets.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Robotique et IA : perspectives de recherche innovantes<\/strong><\/h2>\n

    Si l’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour optimiser les performances des robots<\/strong>, dans quelle mesure est-il possible de s’entra\u00eener avec l’IA via un bras robotique ? Bien que cela ne soit pas encore document\u00e9, le transfert de connaissances et la collecte de donn\u00e9es offrent des perspectives int\u00e9ressantes. Voici quelques pistes que vous, en tant que chercheur, pouvez explorer.<\/span><\/p>\n

    D\u00e9velopper la robotique d’IA pour le transfert de comp\u00e9tences<\/strong><\/h3>\n

    Dans une universit\u00e9 am\u00e9ricaine, un robot a pu effectuer une t\u00e2che en s’appuyant sur les connaissances d’un autre robot situ\u00e9 dans une autre universit\u00e9. Le robot PR2<\/strong> savait comment d\u00e9placer des tasses et les disposer d’une mani\u00e8re sp\u00e9cifique, une t\u00e2che pour laquelle il \u00e9tait programm\u00e9. En enregistrant ses connaissances sur la plateforme RoboBrain, il a permis \u00e0 Baxter, un autre robot, d’y acc\u00e9der. Baxter a capt\u00e9 les connaissances et a pu d\u00e9placer les objets de la m\u00eame mani\u00e8re.<\/span><\/p>\n

    L’\u00e9tude met en lumi\u00e8re le fait qu’un robot form\u00e9 pour effectuer des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques peut ensuite transf\u00e9rer son \u00ab\u00a0savoir-faire\u00a0\u00bb \u00e0 un autre robot. En entra\u00eenant les robots \u00e0 effectuer des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, les chercheurs et les d\u00e9veloppeurs pourraient am\u00e9liorer les capacit\u00e9s des syst\u00e8mes d’intelligence artificielle.<\/span><\/p>\n

    Utiliser la robotique pour la collecte de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n

    L’utilisation de la robotique peut \u00e9galement simplifier les t\u00e2ches de collecte de donn\u00e9es. Les robots mobiles autonomes (AMR)<\/strong> en sont des exemples. \u00c9quip\u00e9s de cam\u00e9ras et de capteurs, ces robots peuvent enregistrer des images, des vid\u00e9os ou des mesures physiques d’objets dans un environnement donn\u00e9. Ces donn\u00e9es peuvent ensuite \u00eatre utilis\u00e9es pour entra\u00eener une IA.<\/span><\/p>\n

    \"\"<\/p>\n

    Pour rappel, l’IA est programm\u00e9e pour raisonner comme les humains. Pour permettre \u00e0 l’IA d’\u00e9voluer et d’am\u00e9liorer ses capacit\u00e9s d’apprentissage automatique, les chercheurs pourraient \u00e9galement faire appel \u00e0 des robots. L’id\u00e9e serait de les programmer pour qu’ils interagissent avec des \u00eatres humains et d’enregistrer les r\u00e9actions lors de leurs interactions. Une fois transf\u00e9r\u00e9es \u00e0 l’IA, les donn\u00e9es de cette derni\u00e8re pourront aider \u00e0 comprendre le comportement humain et \u00e0 am\u00e9liorer les mod\u00e8les d’apprentissage automatique.<\/span><\/p>\n

    Construire l’avenir de l’IA avec Ned2 : notre bras robotique \u00e0 6 axes<\/strong><\/h2>\n

    Dans le cadre de l’apprentissage de l’IA, le bras robotis\u00e9 \u00e0 6 axes Ned2<\/strong> que nous proposons s’av\u00e8re \u00eatre un outil tr\u00e8s complet. Gr\u00e2ce \u00e0 sa conception robuste et \u00e0 ses nombreux accessoires, Ned2 offre une exp\u00e9rience id\u00e9ale pour r\u00e9aliser des exercices bas\u00e9s sur l’intelligence artificielle et le robot. Ce dernier permet aux \u00e9tudiants d’interagir directement avec un syst\u00e8me physique. Notre bras robotique ouvre de nouvelles perspectives pour apprendre et comprendre les fondamentaux de l’IA<\/strong>. En combinant la puissance de la robotique et de l’intelligence artificielle, Niryo ouvre la voie \u00e0 un apprentissage complet dans ces domaines.<\/span><\/p>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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