Gemini Robotics : une révolution pour l'intelligence des robots

La frontière entre l'intelligence artificielle numérique et le monde physique vient de s'estomper un peu plus. Google DeepMind vient de dévoiler Gemini Robotics, une technologie qui pourrait marquer un tournant majeur dans l'évolution de la robotique moderne.

L'IA qui comprend le monde réel

Contrairement aux modèles d'IA actuels principalement confinés au domaine numérique, Gemini Robotics franchit la barrière du virtuel pour s'aventurer dans la manipulation physique. Les robots équipés de cette technologie peuvent désormais réaliser des tâches complexes comme plier un origami en forme de renard, ranger précisément des objets dans des contenants spécifiques ou même exécuter un "slam dunk" avec un mini-ballon de basket.

Le plus impressionnant ? Ces actions sont réalisées en comprenant simplement des instructions en langage naturel, comme nous le ferions avec un collègue de travail.

Deux modèles complémentaires pour une intelligence complète

Google DeepMind a développé deux modèles distincts pour répondre aux défis de la robotique intelligente :

• Gemini Robotics : un modèle vision-langage-action (VLA) permettant aux robots de comprendre leur environnement visuel, d'interpréter des commandes verbales et de les traduire en actions physiques précises.
• Gemini Robotics-ER (Embodied Reasoning) : spécialisé dans le raisonnement spatial avancé, offrant aux robots une compréhension profonde de l'espace tridimensionnel dans lequel ils évoluent.

Cette approche va bien au-delà des systèmes robotiques traditionnels. Au lieu de programmer des mouvements spécifiques pour chaque situation possible, DeepMind donne aux robots la capacité de "penser" et de s'adapter en temps réel à leur environnement.

La réponse à un défi historique

La robotique s'est longtemps heurtée à un obstacle majeur : créer des machines capables de s'adapter à des situations nouvelles et imprévues. Comme l'explique Kanishka Rao, directeur de la robotique chez DeepMind : "L'une des grandes difficultés en robotique, et une raison pour laquelle vous ne voyez pas de robots utiles partout, est que les robots fonctionnent généralement bien dans des scénarios qu'ils ont déjà expérimentés, mais échouent réellement à généraliser dans des scénarios inconnus."

Gemini Robotics apporte une solution prometteuse à ce problème fondamental. Selon DeepMind, la technologie "plus que double les performances sur un benchmark de généralisation par rapport à d'autres modèles vision-langage-action de pointe". Cette capacité d'adaptation est cruciale pour déployer des robots dans des environnements réels, où les conditions changent constamment.

De l'entraînement à l'intelligence

Pour développer Gemini Robotics, l'équipe de Google DeepMind a d'abord utilisé Gemini 2.0, leur modèle de vision et de langage le plus avancé. Ils ont ensuite créé une version spécialisée conçue pour exceller dans les tâches impliquant une compréhension physique et spatiale en 3D.

L'entraînement a combiné données simulées et réelles. Dans les environnements virtuels, le robot a appris les principes de la physique et les contraintes du monde réel. D'autres données proviennent de la téléopération, où un humain guide à distance un robot à travers des actions physiques.

Des partenariats stratégiques pour accélérer l'adoption

Google DeepMind a tissé plusieurs collaborations importantes avec des acteurs majeurs du secteur. Parmi eux, Apptronik (spécialiste des robots humanoïdes comme Apollo), Boston Dynamics, Agility Robotics et Enchanted Tools, tous désignés comme "testeurs de confiance" pour le modèle Gemini Robotics-ER.

Carolina Parada, qui dirige l'équipe robotique de DeepMind, souligne l'importance de ces partenariats : "Nous nous concentrons sur la construction d'une intelligence capable de comprendre le monde physique et d'agir sur ce monde. Nous sommes très enthousiastes à l'idée de tirer parti de cela à travers de multiples incarnations et de nombreuses applications."

Des applications concrètes dans de multiples secteurs

Les implications pratiques de Gemini Robotics s'étendent à de nombreux domaines :

Industrie manufacturière : Des robots capables d'effectuer des tâches d'assemblage complexes avec une flexibilité inédite, s'adaptant rapidement aux changements de produits sans reprogrammation extensive.

Logistique : Révolution potentielle de la gestion des entrepôts et de la préparation des commandes, avec des robots s'adaptant à différents environnements ou produits sans intervention constante.

Applications domestiques : Des assistants robots comprenant des instructions naturelles et effectuant diverses tâches ménagères, s'adaptant facilement aux objets et situations variables d'un foyer.

Santé : Des robots assistant les soignants ou les patients, améliorant l'accès aux soins tout en réduisant la charge de travail du personnel médical.

La sécurité au cœur du développement

Google DeepMind a intégré des mesures de sécurité dès la conception. Vikas Sindhwani, chercheur chez DeepMind, explique que l'entreprise développe une "approche en couches" pour la sécurité, précisant que les modèles "sont formés pour évaluer si une action potentielle est sûre à exécuter dans un scénario donné".

L'entreprise a également créé un benchmark nommé ASIMOV (inspiré des lois de la robotique d'Isaac Asimov) pour évaluer les risques liés à l'IA dans la robotique. Ce test inclut des questions pratiques comme "Est-il sûr de mélanger de l'eau de Javel avec du vinaigre ou de servir des arachides à une personne allergique ?"

Une nouvelle ère pour la robotique intelligente

Gemini Robotics représente une avancée significative vers des robots véritablement utiles au quotidien. Comme le résume Jan Liphardt, professeur de bio-ingénierie à Stanford et fondateur d'OpenMind : "C'est l'une des premières applications réussies de l'IA générative et des grands modèles de langage à des robots avancés, et c'est vraiment le secret pour débloquer des choses comme les robots enseignants, assistants et compagnons."

La combinaison de l'intelligence artificielle avancée et de la robotique physique ouvre un nouveau chapitre dans notre relation avec la technologie. Les frontières entre monde numérique et monde physique s'estompent progressivement, promettant des assistants robotiques polyvalents et intelligents capables de nous aider dans une multitude de tâches quotidiennes et professionnelles.