La lecture de la semaine provient de l’édition numérique du New Yorker. On la doit à Gary Marcus (@GaryMarcus), qui est professeur de psychologie à la New York University et elle s’intitule « Pourquoi fabriquer des robots est horriblement difficile ? »

« Les robots, tout un coup, font la Une de l’actualité. Mitsubishi vient d’annoncer avoir construit un robot spécialement créé pour nettoyer le réacteur nucléaire de Fukushima ; la Nasa travaille sur un homme à tout faire automatique adéquat aux travaux dans l’espace. Les deux dernières semaines ont vu paraître un nouveau guide pour robots sur iPad (où l’on trouve 36 robots provenant de 19 pays) et un investissement dans un site web baptisé RobotAppStore, sur lequel vous pouvez télécharger des applications pour Roomba, le robot aspirateur. Romo, l’un des derniers hits de Kickstarter, prévu pour sortir en mars 2013, est un tout petit robot qui utilise un iPhone comme cerveau électronique.

C’est quasiment la première fois que quelqu’un se lance sur le marché de la robotique de consommation courante. Il y a eu l’exemple de Nolan Bushnell, le fondateur d’Atari, qui s’y est essayé au début des années 80 avec une société du nom d’Androbot. Il a investi, et au final perdu, 33 millions de dollars de sa propre poche. 30 ans plus tard, les ordinateurs vont beaucoup plus vite, mais les robots semblent toujours aussi primitifs. Si vous allez dans un grand magasin, les seuls robots que vous risquez de trouver sont des jouets pour enfants ou des aspirateurs autopropulsés, pas des aides multitâches suffisamment adaptables pour changer des couches, tenir conversation ou préparer un dîner.

Les deux plus grands défis auxquels se confronte la création de tels robots sont, et ont toujours été, le hardware et le software. Du côté hardware, il existe aujourd’hui beaucoup de nouveaux robots qui peuvent faire des choses incroyablement cool. Un robot court plus vite qu’un homme, un autre danse le Gangnam Style, un autre, PR 2, plie les serviettes et va vous chercher une bière dans le frigo…

Le problème c’est que, pour le moment, chaque nouveau robot donne l’impression de prouver un concept. Ceux qui sont rapides et puissants physiquement, comme Alphadog ou Petman sont encore dépendants de vérins hydrauliques actionnés par des pompes et des moteurs à essence, ils fonctionnent bien dans un laboratoire, mais vous n’en voudriez pas pour s’ébattre dans votre maison. Les autres, comme Baxter et PR2 sont capables de mouvements tout à fait sophistiqués, mais encore trop lents pour être utiles à domicile. PR2 met 5mn pour vous attraper votre bière.

Les processeurs d’ordinateurs continuent d’aller de plus en plus vite – doublant presque tous les 18 mois, selon la célèbre loi de Moore – et la mémoire coûte de moins en moins cher. Mais les moteurs et les actionneurs qui font bouger les robots ne s’améliorent pas aussi vite. Et il en va de même pour les technologies reliées à l’énergie, problème clé, qui progressent vite, mais pas au rythme de la loi de Moore. Erico Guizzo (@ericoguizzo), chargé de la robotique à IEEE Spectrum sur le blog Automaton explique : « Beaucoup de gens ont travaillé pendant des décennies sur les robots humanoïdes, mais les moteurs électriques nécessaires pour diriger les bras et les jambes du robot sont trop gros, trop lourds et trop lents. Les robots humanoïdes les plus avancés aujourd’hui sont encore d’énormes morceaux de métal trop peu sûrs pour être mis au milieu de gens. »

Comme Rodney Books, le fondateur de Rethink Robotics, l’expliquait à l’auteur, tout le problème est la différence entre l’information et la physique : « Si vous voulez utiliser un tas de sable bleu pour représenter un 0, et un tas de sable rouge pour représenter un 1, vous pouvez diminuer de moitié chaque tas, vous aurez la même information. Et vous pouvez encore avoir la même information avec un seul grain de sable de chaque tas. C’est ce qui s’est passé avec les ordinateurs, et c’est pourquoi ils sont toujours plus petits. Mais les lois de la masse et du mouvement ne sont pas les mêmes que les lois de l’information. Si vous bougez un bras avec la moitié de la force, vous n’obtenez que la moitié du résultat, ce qui signifie, par exemple, que vous ne pouvez pas miniaturiser un bras de robot et vous attendre à ce qu’il soulève des objets aussi lourds qu’avant. »

En même temps, que le robot ressemble à un être humain ou à un palet de hockey, son intelligence dépend du logiciel implémenté. Et l’intelligence artificielle est encore un work-in-progress, aucune machine n’approchant la souplesse de l’esprit humain. On ne manque pas de stratégies – de la simulation du cerveau biologique au deep learning, en passant par les techniques plus anciennes tirées de l’intelligence artificielle classique -, mais il n’existe toujours pas de machine assez adaptable pour se débrouiller dans le monde réel. Les meilleurs systèmes de vision automatique, par exemple, fonctionnent beaucoup mieux avec des objets isolés qu’avec des scènes complexes impliquant plusieurs objets ; un robot peut facilement apprendre à faire la différence entre une personne et un ballon de basket, mais c’est beaucoup plus compliqué pour lui d’apprendre pourquoi les gens se passent le ballon d’une manière et pas d’une autre. La reconnaissance visuelle d’objets complexes, et qui changent de forme, comme des spaghettis une fois cuits ou une main humaine qui se ferme, représente un défi terrible. Quant à trouver une manière fiable d’implémenter le sens commun dans un robot on en est encore plus loin.

Dans presque tout robot jamais construit, le défi principal est la généralisation, et le fait de sortir le robot du laboratoire pour le transporter dans le monde réel. C’est une chose de faire en sorte qu’un robot plie une serviette colorée dans une pièce vide ; c’est autre chose qu’il y parvienne dans un appartement en désordre, au milieu de nombreuses sollicitations visuelles qu’il ne peut pas tout analyser. De la même manière, la démo du robot qui court plus vite qu’un homme est étonnante, mais elle s’effectue sur un tapis roulant plat et horizontal, pas sur un terrain naturel.

Chaque jour ou presque, d’importantes avancées d’ordre incrémentales sont réalisées en robotique, et parfois, de vraies percées, comme avec la Kinnect Sensor 3D de Microsoft, qui rend possible la vision 3D en intérieur pour les jeux vidéo. Et une des plus importantes entreprises de Robotique, Willow Garage a récemment mis en open source la plus grande part de ses logiciels, ce qui signifie que de jeunes hackers, partout dans le monde, n’auront pas à réinventer la roue à chaque fois qu’ils créent un nouveau robot. Mais avant que nous soyons assistés au quotidien dans notre quotidien, la route est encore longue et semée d’embûches. »

Xavier de la Porte

Xavier de la Porte (@xporte), producteur de l’émission Place de la Toile sur France Culture, réalise chaque semaine une intéressante lecture d’un article de l’actualité dans le cadre de son émission.

L’émission du 29 décembre 2012 était consacrée au livre Hackers : bâtisseurs depuis 1959 publié chez Owni éditions en compagnie de ses auteurs, les journalistes Sabine Blanc (@sabineblanc) et Ophelia Noor (@noorchandler).