Ils s’assoient, se relèvent et font même une roulade. Les petits canards robots sur la scène de Nvidia ont un air amusant, mais montrent aussi comment apprendre des mouvements à une machine : s’exercer d’abord sur ordinateur, puis essayer dans le monde réel.
Jensen Huang, le patron de Nvidia, a présenté ces robots le 21 octobre lors de l’événement technologique GTC à Berlin. Ils s’appellent Microduck et sont fabriqués par Pollen Robotics. Nvidia fournit la technologie qui permet aux développeurs d’entraîner ce type de machine.
S’entraîner sans tomber sans arrêt
Un robot qui apprend à bouger doit notamment garder l’équilibre et actionner ses moteurs au bon moment. Il peut s’y exercer grâce à une version numérique de lui-même. Dans ce monde reconstitué, les développeurs peuvent essayer des mouvements avant de passer à la vraie machine.
Selon les explications de Nvidia sur la démonstration, des programmes d’IA aident à entraîner Microduck avec Isaac Lab, un logiciel d’entraînement pour robots. Le développement utilise des ordinateurs de bureau et de la puissance de calcul à distance.
Cette idée rejoint celle de l’IA qui apprend à partir des jeux vidéo : un environnement numérique offre un espace pour s’exercer. Les méthodes diffèrent, mais dans les deux cas, il faut ensuite vérifier l’utilité des acquis en dehors de cet univers d’entraînement.
Nvidia veut fournir plus que des puces
Les canards robots s’inscrivent dans une ambition plus large. Nvidia veut fournir les ordinateurs et les logiciels avec lesquels d’autres entreprises construisent des robots et des applications d’IA. Un fabricant peut ainsi s’appuyer sur des outils existants pour développer sa propre machine.
Huang a aussi parlé des agents IA : des programmes capables d’accomplir des tâches en accédant à d’autres logiciels. Avec OpenShell, Nvidia veut encadrer ce que ces programmes ont le droit de faire. Par exemple, quels fichiers ils peuvent ouvrir et quelles commandes ils peuvent exécuter.
Cela demande beaucoup d’ordinateurs
Développer et utiliser l’IA demande une grande puissance de calcul. À Berlin, Nvidia a aussi présenté des systèmes informatiques installés dans des conteneurs, assemblés et testés à l’avance. L’entreprise veut ainsi simplifier la construction de centres de données pour l’IA.
Huang estime que les entreprises européennes utiliseront de plus en plus leur propre IA. C’est sa vision de l’avenir. Nvidia cherche à en devenir un fournisseur majeur, tandis que Huawei, par exemple, développe une alternative.
Une roulade ne fait pas un robot d’usine opérationnel
Les Microduck montrent des mouvements appris, mais cela ne prouve pas qu’ils comprennent toutes les commandes vocales ou accomplissent seuls un travail utile. Leur mode de commande pendant la présentation n’est pas entièrement expliqué. Pour les grands robots humanoïdes aussi, fonctionner de façon fiable au quotidien reste un autre défi qu’une démonstration.
L’étape intéressante est la méthode d’entraînement. Les développeurs peuvent d’abord entraîner les mouvements dans un univers numérique, puis les tester sur un vrai robot. Pour savoir si cette approche fonctionne aussi dans des conditions variables, la machine devra faire ses preuves loin de la scène.
