En labo, des robots apprennent à grimper grâce à des vidéos de smartphone

Une caisse, un corps humain en équilibre, plusieurs points de contact avec le sol : pour un robot, tout cela forme une succession de petites incertitudes. Une équipe de Robotics & AI Institute et de Boston Dynamics présente désormais une méthode permettant aux robots d'apprendre à grimper, à faire la roue et à effectuer des saltos arrière à partir de données de mouvement, de vidéos ou d'animations, directement sur le matériel.

Jusqu'à présent, de nombreux enchaînements de mouvements spécifiques devaient être entraînés séparément. La nouvelle approche regroupe ces exemples : au lieu d'indiquer chaque mouvement individuellement, les machines apprennent des compétences à partir de contenus de mouvement existants. Il peut notamment s'agir de vidéos enregistrées avec un smartphone. La méthode a été présentée dans la revue spécialisée Science Robotics.

La difficulté ne réside pas uniquement dans le mouvement lui-même. Les gestes humains exigent de l'habileté, de l'agilité et de la coordination ; parallèlement, le contact avec le sol change. La diversité des surfaces et les imprécisions de l'environnement compliquent le pilotage. C'est précisément pour cette raison que les mouvements humanoïdes sont considérés comme particulièrement difficiles en robotique.

Et ensuite ? Si l'approche continue de se confirmer, l'entraînement des robots humanoïdes pourrait gagner en polyvalence : de nouvelles capacités motrices pourraient être déduites de données, de vidéos ou d'animations, plutôt que d'entraîner chaque séquence individuellement à partir de zéro. Cela serait surtout pertinent pour les robots appelés à effectuer des tâches quotidiennes. Pour l'instant, il s'agit encore d'un travail de recherche.