Lorsqu’il s’agit de développer une IA, les chercheurs ne sont pas au bout de leur surprise. Par exemple, chez OpenAI, les développeurs ont réalisé que GPT-2 inventait des histoires de licornes dans les Andes, sans que personne ne lui ait rien appris. Une autre entreprise IA a vu son modèle de vision développer des représentations du monde qu’aucun ingénieur n’avait programmées. Physical Intelligence, qui développe une IA pour les robots, vient peut-être de vivre ce tournant dans son histoire.
Fondée il y a deux ans et devenue l’une des start-up plus surveillées de la Bay Area, Physical Intelligence a publié ce jeudi de nouvelles recherches autour de son modèle π0.7. La conclusion des équipes est pour le moins inattendue : le robot sait faire des choses qu’on ne lui a jamais apprises.
Normalement, développer l’IA d’un robot repose sur une méthode simple. Les développeurs lui fournissent des données à emmagasiner, puis l’IA puise dans ces données et crée des liens logiques pour exécuter des tâches.
π0.7 vient de casser cette logique. Le modèle pratique ce que les chercheurs appellent la généralisation compositionnelle : il recombine des compétences acquises dans des contextes distincts pour résoudre des problèmes qu’il n’a jamais rencontrés. Exactement comme un humain qui, sans avoir jamais manipulé un appareil précis, en comprend le fonctionnement par analogie avec ce qu’il connaît déjà.
Une histoire d’airfryer
La démonstration la plus saisissante de l’étude repose sur un une friteuse à air (ou airfryer). Dans l’intégralité de la base de données d’entraînement du modèle, les chercheurs n’ont retrouvé que deux épisodes la mentionnant : l’un où un robot différent se contentait de la refermer, l’autre issu d’un dataset open source où un autre robot y déposait une bouteille en plastique sur instruction humaine.
Deux occurrences anecdotiques. Deux robots différents. Deux gestes sans rapport direct avec l’acte de cuisiner quoi que ce soit. Et pourtant, sans aucune instruction préalable, π0.7 a tenté de cuire une patate douce dans l’appareil. Accompagné d’instructions verbales pas à pas, il y est même parvenu avec succès. Ashwin Balakrishna, chercheur chez Physical Intelligence et doctorant à Stanford, ne cache pas sa surprise :
Mon expérience a toujours été que lorsque je connais bien les données, je peux à peu près prédire ce que le modèle sera capable de faire. Je suis rarement surpris. Mais ces derniers mois ont été la première fois où je suis profondément surpris.
Des résultats prometteurs
Physical Intelligence ne s’emballe pas pour autant. Dans son document de recherche on trouve en effet de nombreuses formulations prudentes : “premiers signes” de généralisation, “démonstrations initiales” de nouvelles capacités. La start-up insiste sur le fait qu’il s’agit de résultats de recherche, pas de produits déployés.
Elle explique par ailleurs que π0.7 ne peut pas encore exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes depuis une seule commande de haut niveau. “On ne peut pas lui dire ‘va me faire des toasts'”, reconnaît Sergey Levine, cofondateur de Physical Intelligence et professeur à UC Berkeley.
Le prompt engineering (l’art de générer le bon prompt pour obtenir le résultat souhaité) s’est d’ailleurs révélé déterminant puisqu’une première tentative avec la friteuse affichait un taux de réussite de 5% seulement. Il a fallu trente minutes aux équipes pour affiner la formulation des consignes afin d’obtenir un taux de réussite de 95%.
Valorisée à 5,6 milliards de dollars, la startup serait en discussions pour un nouveau tour de table susceptible de presque doubler cette valorisation à 11 milliards. Tout cela, sans avoir communiqué le moindre calendrier de commercialisation à ses investisseurs. À suivre…
- La startup Physical Intelligence a découvert que son robot π0.7 peut accomplir des tâches qu’il n’a jamais apprises.
- Une démonstration marquante montre le robot réussissant à cuire une patate douce dans une friteuse à air sans instruction préalable.
- Bien que les résultats soient prometteurs, la startup reste prudente sur les capacités actuelles de son IA et n’a pas encore annoncé de calendrier de commercialisation.
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