Introduction : le robot dans la pièce
Le début de votre demain | Boston Dynamics
À chaque vidéo virale présentant un nouveau robot humanoïde, notamment de la part d’entreprises comme Boston Dynamics, l’enthousiasme du public grandit. On y voit des machines capables de courir, sauter et manipuler des objets avec une aisance croissante, et il est tentant de penser qu’un avenir où les robots nous assisteront au quotidien n’est plus qu’à quelques cycles industriels de distance. Le matériel, semble-t-il, est prêt.
Mais cette perception passe à côté de l’essentiel. Les obstacles les plus importants — et les vérités les plus surprenantes — de notre avenir robotique ne se situent pas dans la mécanique du corps, mais dans la complexité des logiciels, la rareté des données et les enjeux éthiques critiques nécessaires pour donner véritablement vie à ces machines. Le véritable défi ne consiste plus à construire le robot, mais à construire son esprit.
Nous avons construit le corps parfait, mais nous cherchons encore le cerveau
Pendant des décennies, le principal défi de la robotique était mécanique : concevoir une machine capable d’évoluer dans le monde physique avec l’agilité et l’équilibre d’un humain. Bien que cela reste une prouesse d’ingénierie, le matériel n’est plus aujourd’hui le principal point de blocage. La frontière s’est déplacée de l’atelier vers le centre de données.
Boston Dynamics a d’ailleurs reconnu dans une vidéo récente avoir passé 30 ans à concevoir le corps parfait, en espérant que quelqu’un d’autre finirait par créer le cerveau qui l’accompagnerait.
L’ensemble du secteur se concentre désormais sur la création de ce « cerveau » : l’IA et les systèmes de contrôle qui animeront ces corps avancés. Il ne s’agit pas d’un simple problème de programmation, mais d’un véritable défi d’apprentissage. Par exemple, des travaux de recherche récents comme l’article FLAM portent uniquement sur la création d’une « fonction de récompense stabilisatrice » destinée à apprendre à un robot à maintenir une posture stable. Même rester immobile est une compétence complexe qui doit être apprise par interaction, et non simplement conçue avec des engrenages et des moteurs.
La révolution de l’IA est alimentée par les données… et les robots en manquent cruellement
Les systèmes d’IA les plus performants aujourd’hui, comme les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent les chatbots, sont des « modèles fondamentaux ». Ils doivent leurs capacités à un entraînement sur des volumes massifs de données issues d’Internet, représentant des milliers de milliards de mots et d’images. Cette abondance de données est le carburant de la révolution de l’IA.
La robotique, en revanche, fonctionne en sous-régime. Une vaste étude académique sur les modèles fondamentaux en robotique est claire : les données d’entraînement spécifiques aux robots sont extrêmement rares. C’est un problème contre-intuitif mais crucial. Il est impossible de collecter sur le web des milliards d’exemples montrant un robot charger un lave-vaisselle, se déplacer dans un couloir encombré ou plier du linge. Ce manque de données d’interaction réelles constitue un frein majeur à la création d’un « GPT de la robotique » et reste l’un des grands défis non résolus du domaine.
Nous ne programmons plus les robots, nous les éduquons comme des enfants
L’image classique de science-fiction du programmeur écrivant des lignes de code pour ordonner à un robot d’avancer ou de saisir un objet est en train de disparaître. L’approche moderne de la robotique repose désormais sur l’apprentissage plutôt que sur la programmation explicite.
Les chercheurs apprennent aux robots d’une manière comparable à celle dont un jeune enfant apprend à se tenir debout et à marcher : par essais, erreurs et retours d’expérience. L’article de recherche FLAM illustre bien ce changement, en utilisant un système de récompense qui incite le robot à découvrir et apprendre seul des postures stables. Cela s’inscrit dans une tendance plus large vers des techniques comme l’apprentissage par renforcement (apprendre par interaction avec l’environnement) et l’apprentissage par imitation (apprendre en observant des démonstrations humaines). Au lieu d’écrire des instructions détaillées, les développeurs créent les conditions permettant au robot d’apprendre par lui-même.
Votre salon en désordre est plus complexe qu’une usine high-tech
On imagine souvent que les robots humanoïdes apparaîtront d’abord dans nos foyers. En réalité, les environnements domestiques représentent l’étape finale. Une prévision de marché de Digitimes présente une chronologie claire de l’adoption en fonction de la complexité des environnements :
- Court terme (3 à 5 ans) : industrie manufacturière
- Moyen terme (5 à 10 ans) : services
- Long terme (10 ans et plus) : domicile
La raison est simple : la prévisibilité. Les environnements industriels sont fermés, structurés et caractérisés par des procédures standardisées. Une usine est un monde contrôlé, où un robot peut effectuer des tâches répétitives avec peu d’imprévus.
À l’inverse, un logement est un environnement à la variabilité quasi infinie. Il est imprévisible, complexe et unique. Réussir dans un foyer nécessite une planification autonome avancée et une grande dextérité manuelle pour gérer un univers en constante évolution, peuplé d’objets, de personnes et d’animaux. Votre salon est donc l’un des environnements les plus exigeants qu’un robot devra un jour maîtriser.
La course vers une « IA digne de confiance » est aussi cruciale que celle du matériel
À mesure que les robots humanoïdes gagnent en capacités, les inquiétudes du public — parfois évoquées avec humour via des références comme « Skynet » — mettent en lumière un enjeu parallèle majeur : l’éthique de l’IA. Construire un avenir robotique sûr et bénéfique ne relève pas uniquement de la performance technique, mais aussi de la confiance.
Le Parlement européen a formalisé cet objectif à travers les principes d’une « IA digne de confiance », définie comme légale, éthique et robuste. Ces principes se déclinent en sept exigences clés, parmi lesquelles :
- Supervision humaine : permettre aux humains de contrôler et d’intervenir si nécessaire.
- Responsabilité : définir clairement les mécanismes de responsabilité liés au système d’IA et à ses décisions.
- Transparence : rendre le fonctionnement du système compréhensible et traçable.
Ces notions sont tout sauf théoriques pour une machine opérant dans la complexité d’une cuisine familiale. Que signifie la responsabilité lorsqu’un robot casse un objet de valeur ? Que recouvre la transparence lorsqu’il prend une décision incomprise par le propriétaire ? Ces cadres éthiques ne sont pas un ajout tardif : ils évoluent en parallèle de la technologie. Les lignes directrices officielles soulignent également les risques de mésusage de l’IA, comme la notation des citoyens ou le développement d’armes autonomes létales, rappelant que la course vers une IA sûre et éthique est aussi essentielle que celle vers un meilleur matériel.
Conclusion : bien plus que des écrous et des boulons
Le chemin vers un futur peuplé de robots humanoïdes dépasse largement le simple défi matériel. Les corps métalliques sont prêts, mais l’essentiel du travail reste à accomplir. Les véritables enjeux se situent désormais dans les logiciels, les données et l’éthique, qui façonneront le prochain chapitre de l’intelligence artificielle. Les avancées décisives viendront moins de moteurs plus puissants que d’algorithmes plus intelligents, de meilleures données et d’un engagement fort en faveur d’une innovation responsable.
Alors que nous progressons dans la construction de l’esprit des robots, sommes-nous prêts à répondre aux questions encore plus complexes liées à leur rôle et à leurs principes ?
Pour aller plus loin
- Boston Dynamics & Google DeepMind Form New AI Partnership to Bring Foundational Intelligence to Humanoid Robots: https://bostondynamics.com/blog/boston-dynamics-google-deepmind-form-new-ai-partnership
- High-Level Expert Group On Artificial Intelligence Set Up By The European Commission : https://www.europarl.europa.eu/cmsdata/196377/AI%20HLEG_Ethics%20Guidelines%20for%20Trustworthy%20AI.pdf
- Foundation Models in Robotics: Applications, Challenges, and the Future: https://arxiv.org/pdf/2312.07843
- FLAM: Foundation Model-Based Body Stabilization for Humanoid Locomotion and Manipulation : https://arxiv.org/html/2503.22249v1
