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Quand l’IA donne un coup de patte : le récit d’une expérience avec des chiens robots

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Imagine un instant : tu dois programmer un chien robot pour aller chercher une balle. Pas évident, hein ? C’est pourtant le défi que s’est lancé Anthropic. Et devine quoi ? L’IA Claude a été d’un grand secours pour les chercheurs non-experts en robotique. Enfin, cette approche de l’IA agentique se heurte aux systèmes autonomes All In One et non, ce n’est pas encore Noël et tu auras toujours besoin d’un DevOps.

Comment l'intelligence artificielle peut-elle aider les non-experts à opérer, diriger des robots ? C'est la problématique qu'a voulu explorer l'entreprise Anthropic avec son modèle d'IA nommé Claude, lors d'un essai interne nommé Projet Fetch.

Les grandes lignes de l'expérience

Le projet Fetch a divisé huit chercheurs, sans aucune expérience en robotique, en deux groupes. L’un des groupes a utilisé Claude pour aider à programmer le chien robot, tandis que l’autre a travaillé sans l’IA. Le but ? Voir si l’IA pouvait soutenir des tâches faisant le pont entre les mondes numérique et physique.

Le groupe utilisant Claude a accompli davantage de tâches et a travaillé plus rapidement. D’après Anthropic, l’équipe assistée par Claude a réussi en environ la moitié du temps qu’il a fallu à l’équipe sans Claude. Seule l’équipe assistée par Claude a fait des progrès significatifs vers une autonomie complète, où le robot détectait et allait chercher la balle sans intervention humaine.

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Le rôle de l'IA dans le succès de l'expérience

L’expérience s’est déroulée en trois phases. D’abord, les deux équipes ont utilisé la manette du fabricant pour guider le robot. Ensuite, elles ont dû connecter leurs ordinateurs au robot, récupérer les données des capteurs et écrire un logiciel pour contrôler son mouvement. L’accès à Claude s’est avéré très bénéfique lors de la connexion au robot et à ses capteurs embarqués, où l’IA a aidé à naviguer à travers les informations contradictoires en ligne.

Les défis rencontrés lors de l'expérience

L’équipe assistée par Claude a également écrit plus de code et exploré plusieurs approches en parallèle. Cela a parfois mené à des diversions, mais cela a également élargi l’expérimentation. Pendant la phase finale, l’équipe assistée par Claude a presque réussi à obtenir une récupération de balle autonome. Leur robot “pouvait localiser la balle de plage de manière autonome, se diriger vers elle et la déplacer”, mais il n’a pas réussi à la saisir et à la ramener.

Pour conclure sur : " Quand l’IA donne un coup de patte : le récit d’une expérience avec des chiens robots "

En analysant les transcriptions audio du lieu de travail, Anthropic a constaté que l’équipe sans Claude montrait plus de confusion et d’émotion négative. Malgré quelques frustrations, les deux équipes ont réussi à faire fonctionner les robots. L’expérience a également fait ressortir les défis réels pour les systèmes d’IA, comme lorsqu’un chien robot a mal calculé son chemin et a presque heurté une table après avoir été programmé pour marcher rapidement. Claude a donc prouvé son utilité, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités d’interaction entre l’IA et les non-experts.

On se rapproche de la recherche sur l’IA fonctionnelle Agentique. Mais quoi qu’il en soit, oublie encore (à ce jour) les frameworks AIO sans humain. Sauf si ton chien ou tes opérations quotidiennes ont pour vocation de rentrer droit dans le mur. Aille.
Rien ne vaut un vrai développeur Python pour créer tes API agentiques ; associées et basées sur des modèles open source hébergés au sein d’une unité de production locale.

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