15.12.2016, 00:01  

Baxter, le robot en formation

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Baxter est un robot qui observe et apprend grâce au «machine learning».  Ici avec Sylvain Calinon (à droite)  et Emmanuel Pignat.
Par julien robyr

L’Idiap a développé des algorithmes qui permettent au robot Baxter d’apprendre en regardant. Les débouchés de cette technologie de «machine learning» seraient innombrables.

Il s’appelle Baxter et apprend tout seul. Arborant une belle moustache, il sait dessiner, lacer des chaussures ou aider quelqu’un à mettre une veste. Mais Baxter n’est pas humain. C’est un robot. Selon Sylvain Colinon, chercheur à l’Idiap et spécialisé dans l’application du mouvement humain chez le robot, les applications liées au développement de l’intelligence artificielle sont infinies.

Les robots...

Il s’appelle Baxter et apprend tout seul. Arborant une belle moustache, il sait dessiner, lacer des chaussures ou aider quelqu’un à mettre une veste. Mais Baxter n’est pas humain. C’est un robot. Selon Sylvain Colinon, chercheur à l’Idiap et spécialisé dans l’application du mouvement humain chez le robot, les applications liées au développement de l’intelligence artificielle sont infinies.

Les robots sont incroyablement performants dès qu’il s’agit de répéter encore et toujours la même tâche. Par exemple remplir une éprouvette et la déplacer dans une centrifugeuse. Jamais un humain ne fera ce mouvement avec autant de précision. Mais déplacez la fiole de deux centimètres et la machine ne sert plus à rien. Durant des années, cet obstacle technique a cantonné l’utilisation des robots à des tâches répétitives et strictement identiques. Mais cette époque est révolue, notamment par le travail des chercheurs de l’Idiap à Martigny. Grâce au développement de l’intelligence artificielle et du «machine learning», les robots sont maintenant capables d’observer et de reproduire. Et tout comme les humains, ils apprennent de leurs erreurs et s’améliorent grâce à leur expérience. «A l’Idiap, on développe des logiciels qui permettent au robot d’apprendre par observation visuelle ou en guidant son bras. Par imitation et répétition d’une même demande – comme saisir une tasse de café sur une table et l’amener à quelqu’un – il affine son mouvement et adapte la tâche apprise à de nouvelles situations», explique Sylvain Calinon. Avec son équipe, ils ont développé des projets dans des domaines aussi variés que la gérontechnologie, les exoprothèses, l’art ou encore l’exploration sous-marine.

Vaste champ des possibles

Sylvain Calinon et son équipe ont été approchés par plusieurs organismes afin d’étudier les possibilités que cette technologie d’intelligence artificielle peut offrir. Avec l’aide d’Emmanuel Pignat, le chercheur a développé I-DRESS, un projet qui a pour objectif d’aider les séniors à s’habiller sans assistance, comme enfiler des chaussures ou passer une veste. Grâce à une collaboration avec la Goldsmith University de Londres, Baxter accroît ses capacités artistiques en dessin et son système d’apprentissage est même utilisé dans le cadre d’un projet européen d’expéditions sous-marines en grande profondeur. Dernier-né des applications potentielles du PbD (Robot Programming by Demonstration), l’Idiap s’intéresse maintenant aux exoprothèses. «On désire améliorer le contrôle des prothèses de mains par ces techniques d’apprentissage. Le robot analyse la contraction des muscles de l’avant-bras à l’aide de capteurs tactiles pour contrôler le mouvement des doigts. Par répétition de la tâche, les mouvements seront toujours plus précis.»

Collaboration homme-machine

Face à la vitesse de l’évolution robotique et du développement de l’intelligence artificielle apparaît la crainte, comparativement, de notre future faiblesse. Les robots signeront-ils notre perte, comme l’analysait il y a peu Stephen Hawking, Prix Nobel, chercheur en astrophysique et cyborg? Selon Hervé Bourlard, directeur de l’Idiap, un avenir sans robot est peu probable. «L’évolution de la robotique n’en est qu’à ses débuts, mais je ne pense pas que les robots soient une menace. Au contraire, je n’imagine l’évolution de la société qu’à travers une collaboration toujours plus poussée entre robots et humains.» La technologie n’est qu’un outil. Reste à choisir ceux qui participent à l’amélioration de notre qualité de vie plutôt que ceux qui pourraient la détériorer.

Anatomie d’un robot

Il n’est pas humain, mais en adopte l’apparence: une tête, un tronc, deux bras et une moustache. Grâce à quatre caméras, sept capteurs proprioceptifs par bras et autant d’axes motorisés, il est capable de déplacer des objets avec une précision redoutable. Construit par Rethink Robotics, une entreprise créée au MIT de Boston, Baxter est principalement destiné aux usines de production. Il y a deux ans, l’équipe de Sylvain Calinon à l’Idiap en a acheté un pour 20 000 francs. Grâce à la technique du PbD (Robot Programming by Demonstration), le chercheur en a fait un robot capable d’apprendre par imitation. Mais apprendre quoi? «Absolument tout est envisageable. Notre travail est de lui apprendre à apprendre», explique Sylvain Calinon.

Concrètement, Baxter est bardé de capteurs et de caméras afin qu’il puisse percevoir le monde qui l’entoure et comprendre les éléments clés du mouvement que les chercheurs lui demandent de reproduire. «Pour un mouvement simple, comme prendre et déposer une tasse, il faut une dizaine de répétitions. Baxter doit comprendre que c’est l’anse de la tasse qu’il doit attraper, sinon elle n’est pas saisie correctement, qu’il doit garder la tasse horizontale, sinon le café se renverse, qu’il ne doit pas lâcher la tasse trop haut, sinon la tasse se casse, etc. Il va ainsi réussir à identifier les mouvements indispensables. Par exemple, la tasse doit rester horizontale, mais il est secondaire que le coude de son bras soit à 80 centimètres ou 1,2 mètre du sol.»


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