👀 Pourquoi l’IA doit regarder du côté des robots ?

☕️ Hello et bon lundi, vous vous souvenez, la semaine dernière, on regardait ensemble comment les grands modèles de langage d’intelligence artificielle pouvaient encore évoluer, apprendre, grandir… Ou pas. 

🤖 Alors cette semaine, on se penche, via un article passionnant du New York Times qui est allé se balader dans des entrepôts de maintenance, sur les défis qui restent à relever pour les robots. Ça nous apprendra forcément quelque chose, y compris sur les IA.

🧨 Au programme : 514 mots pour 2 min 30 de lecture. Enjoy ! David.

De ce que les robots sont capables de faire ou pas. Quand on a dit ça, on pense souvent aux engins à deux ou quatre pattes fabriqués par Boston Dynamics et dont les vidéos nous projettent dans des futurs dystopiques inquiétants. Mais pour être plus proche de la réalité du travail des robots, il vaut mieux regarder ce qu’il se passe dans des entrepôts afin de comprendre ce qui se joue.

Ce qu’on constate, c’est que les robots sont partout. Chez Amazon par exemple, ils accomplissent des tâches spécifiques comme déplacer des colis ou charger des chariots. Et des bras robotiques performent dans des missions ciblées comme le tri ou le déchargement de camions.

S’ils ont permis d'augmenter la productivité (un entrepôt robotisé peut traiter les colis 25 % plus vite et à moindre coût), ils n’ont pas remplacé tous les emplois et il reste beaucoup d’humains autour d’eux. Aux Etats-Unis, on compte 1,8 million de personnes travaillant dans l’entreposage et manutention et il y en aurait 135.000 en France. Ces emplois concernent notamment la surveillance et la maintenance de machines, mais aussi des tâches que les robots sont toujours incapables de faire.

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Cela tient un mot : l’imprévisible. Ces limites apparaissent en effet dès qu’il y a un peu plus de complexité dans les tâches à effectuer. Ou quand il y a des questions de choix à faire. Par exemple, les robots ne sont pas capables de faire correctement ce qu’on appelle la cueillette, c’est-à-dire de devoir prendre un colis ou un paquet parmi plusieurs. La plupart du temps, il se trompe.

Tout ce qui est prévisible est aujourd’hui susceptible d’être automatisé à grande échelle. Mais tout ce qui relève de l’imprévisible reste donc hors de portée. Les humains restent essentiels pour les tâches complexes et pour superviser les robots. Bref, pour les activités les plus qualifiées. On le savait déjà intuitivement mais là, on le constate.

Il y a aussi des questions de coût. Des robots humanoïdes peuvent avoir des fonctionnalités plus avancées, mais ils coûtent pour le moment trop cher et leur efficacité n’est pas encore optimum.

Dans une époque où on ne cesse de se demander où sont les limites de l’intelligence artificielle, il est intéressant de noter partout où c’est possible ce qu’est la valeur ajoutée humaine. En l’occurrence, être capable de prendre une décision, notamment dans une situation imprévisible.  

Est-ce que l’IA pourra changer ça ? En partie. Aux Etats-Unis, certains robots ont appris à faire le tri entre les colis selon leurs tailles grâce au machine learning.

(A demain pour une nouvelle question Hupster, on hésite encore entre plusieurs sujets)

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