Ce robot apprend à dresser la table simplement en regardant un humain le faire

Les robots sont déjà relativement doués pour apprendre. Encore faut-il leur fournir cet apprentissage. Cela passe aujourd'hui par la livraison de quantités de données. Il est pourtant aussi possible, plus simplement, de leur montrer ce que l'on veut. Explication.

Si vous mangez chez vous, il y a de grandes chances que vous mettiez, au moins de temps à autre, vous-même la table. Une tâche pas franchement folichonne sans être pour autant une corvée. Cela étant, si vous recevez des invités, savoir dresser une table comme il se doit est important, et c’est autre chose que de disposer quelques couverts, verres et assiettes. Surtout s’il y a des invités que vous souhaitez impressionner. Dans le futur, vous pourriez déléguer cette tâche à un robot.

Avec le système PUnS, ce robot « raisonne » pour dresser une table

Plusieurs scientifiques du MIT ont appris à un robot à dresser une table comme il se doit. Rien de très novateur jusque là. Les robots savent apprendre à réaliser une tâche particulière depuis longtemps maintenant. Cela passe le plus souvent par coder directement les instructions dans la machine ou via une phase d’apprentissage comportant d’innombrables échecs et réussites. Le cas qui nous intéresse aujourd’hui est bien plus intéressant dans la mesure où ces chercheurs ont mis au point un système baptisé Planning with Uncertain Specifications (PUnS).

Et cela lui fait faire moins d’erreurs

Avec ce nouveau système, le robot devient capable de « raisonner » sur ce qu’il a affaire à l’instant présent ainsi que dans un futur proche pour accomplir sa tâche. Les scientifiques définissent à différentes étapes du processus des ensembles de critères qui permettent au robot de satisfaire sa confiance. Avec ce système, on pourrait imaginer que les robots du futur puissent gérer des situations complexes voire imprévues sans avoir spécifiquement appris à le faire. Avec PUnS, il semblerait aussi que les erreurs soient moindres. Selon les premiers tests, le robot n’a fait que 6 erreurs sur pas moins de 20 000 tentatives pour dresser la table. Les chercheurs espèrent aussi à l’avenir pouvoir fournir des retours verbaux directement au robot pour le corriger au fur et à mesure et celui-ci apprendrait et corrigerait sa manière de faire. Impressionnant.