Vous vous êtes déjà demandé comment apprendre à un robot humanoïde de plusieurs millions d’euros à ne pas confondre votre chat avec une peluche de poussière ?
Ou comment lui enseigner à ouvrir un pot de cornichons récalcitrant sans arracher la porte du placard ? Vous pourriez passer une vie entière à le laisser s’exercer dans le monde réel, accumulant une collection comique (et coûteuse) de ratages.
Ou, si vous êtes l’entreprise de robotique 1X, vous construisez simplement une Matrix pour vos robots.
Aujourd’hui, 1X a dévoilé son 1X World Model (1XWM), une IA révolutionnaire qui sert de pont entre le monde des atomes et celui des bits. C’est un simulateur haute-fidélité capable de prédire l’avenir, permettant à leurs robots humanoïdes NEO de s’entraîner, d’échouer et d’apprendre dans un terrain de jeu numérique avant même de faire un pas dans votre maison.
Il ne s’agit pas d’un simple moteur de jeu vidéo. C’est une boule de cristal pour la robotique, destinée à résoudre l’un des plus grands obstacles à la création d’androïdes véritablement autonomes.
Le problème : la réalité est difficile à tester
L’objectif ultime de 1X est de déployer des robots NEO dans l’environnement le plus chaotique imaginable : nos foyers. Un lieu où les clés de voiture se téléportent mystérieusement, les meubles sont réorganisés sur un coup de tête, et ce couvercle spécifique de Tupperware a disparu depuis 2019.
Tester la programmation d’un robot (ou sa “politique”) pour chaque scénario possible est physiquement impossible. On ne peut pas reproduire un million de cuisines encombrées différentes. Comme l’explique 1X, “évaluer physiquement chaque politique… prendrait plusieurs vies.”
1XWM : une boule de cristal numérique pour robots
Le 1X World Model est la solution. Il prend un point de départ du monde réel — quelques images vidéo d’une pièce — puis prédit ce qui se passera ensuite en fonction des actions spécifiques du robot.
Et voici la différence cruciale avec une IA typique de “texte-en-vidéo” : 1XWM est contrôlable par l’action. Vous ne lui donnez pas une instruction vague comme “nettoie le comptoir.” Vous lui fournissez la trajectoire d’action exacte et détaillée du robot — les angles précis de ses articulations, la vitesse de son bras, la force de sa prise. Le modèle simule alors les conséquences, jusqu’à la physique d’un chiffon essuyant une surface ou d’une porte pivotant sur ses gonds.
Les résultats sont stupéfiants. Le modèle peut générer plusieurs futurs distincts à partir du même point de départ, montrant ce qui se passe si NEO saisit une tasse ou, disons, joue d’une guitare imaginaire. Cela permet à 1X de mener des millions d’expériences en une fraction du temps, testant son IA sans qu’un seul objet ne soit déplacé dans le monde réel.
Démystifier la Matrix : guide rapide
Vous avez l’impression d’avoir pris la pilule rouge ? Décomposons les termes clés.
Qu’est-ce qu’un “World Model” ? Considérez-le comme l’imagination interne d’une IA. C’est une simulation du fonctionnement du monde, permettant à l’IA de prédire “ce qui se passe ensuite” si elle effectue une certaine action. C’est la différence entre apprendre par essais-erreurs et réfléchir d’abord aux conséquences.
Qu’est-ce qu’une “politique robotique” ? En termes simples, c’est le cerveau du robot ou sa stratégie de prise de décision. C’est l’ensemble complexe de règles qui indique au robot quelle action entreprendre en fonction de ce qu’il voit, entend et ressent. Le World Model est utilisé pour évaluer rapidement quelle “politique” est la meilleure.
Que signifie “contrôlable par l’action” ? Cela signifie que la simulation est guidée par les mouvements exacts et précis du robot, et non par une commande textuelle générale. C’est vital pour simuler la physique de manière réaliste. Le modèle doit savoir si le robot essaie de pousser une porte ou de la tirer.
Qu’est-ce que la “proprioception” ? C’est la perception qu’a le robot de son propre corps. Il sait où sont ses membres, comment ses articulations sont orientées et comment il se déplace dans l’espace sans avoir besoin de “se voir”. C’est notre sens humain du toucher et de l’équilibre, mais pour un robot. 1X a constaté que les politiques utilisant la proprioception sont nettement plus performantes.
Que sont les “contrefactuels” ? Ce sont des scénarios “et si”. Le World Model peut prendre une situation où un robot a échoué dans le monde réel et simuler ce qui se serait passé s’il avait pris une action différente. C’est comme avoir une machine à remonter le temps pour l’entraînement des robots.
De l’entraînement virtuel à l’intelligence réelle
Alors, toute cette rêverie numérique produit-elle vraiment un meilleur robot ? Selon 1X, la réponse est un oui retentissant.
Il existe une forte corrélation entre les prédictions du World Model et les résultats dans le monde réel. Lorsque le simulateur prédisait qu’une version de l’IA serait meilleure qu’une autre pour une tâche, les évaluations réelles lui ont donné raison. Cette boucle de rétroaction instantanée est révolutionnaire, leur permettant de :
- Sélectionner les meilleurs cerveaux : Choisir rapidement le modèle d’IA le plus performant d’une série d’entraînements, sans tests physiques longs.
- Apprendre des erreurs : Organiser des ensembles de données d’échecs du monde réel et utiliser le modèle pour explorer ce que le robot aurait dû faire différemment.
- Développer l’apprentissage : Plus le modèle voit de données, plus il devient intelligent. Il peut même transférer des connaissances d’une tâche à une autre — s’améliorer dans la manipulation d’une étagère l’aide à comprendre une borne d’arcade.
Bien sûr, ce n’est pas parfait. 1X est transparent quant à ses limitations. Le modèle a actuellement du mal à simuler des interactions avec des objets qu’il n’a jamais vus auparavant. Mais à mesure que le volume de données d’entraînement augmente, ce “fossé d’imagination” devrait se réduire.
L’avenir est synthétique
L’objectif final de 1X est monumental. Ils croient qu’un World Model suffisamment avancé pourrait générer des données synthétiques indiscernables des données du monde réel.
Quand cela se produira, le goulot d’étranglement des données qui a tourmenté la robotique pendant des décennies pourrait disparaître. Vous n’aurez plus besoin de passer des années à collecter des données ; vous pourrez générer des scénarios d’entraînement illimités et parfaitement adaptés à l’intérieur du modèle.
Comme l’affirme l’équipe de 1X, “Les données et les évaluations sont la pierre angulaire de la résolution de l’autonomie, et 1XWM offre une voie unifiée pour relever ces deux défis.”
C’est une vision audacieuse : un futur où les androïdes sont formés non seulement dans le monde réel, mais dans un monde numérique qui leur est propre — une Matrix qui les prépare pour la nôtre. Et comme toujours, RoboHorizon Magazine sera là pour vous raconter comment cet avenir simulé devient notre réalité.
