« Un robot peut-il rêver de langues artificielles ? » L’annonce récente de Covariant nous rapproche un peu plus de la réponse. Cette semaine, le monde de la robotique a été secoué par le lancement du RFM-1 (Modèle de Fondation Robotique 1). Comme le déclare Peter Chen, co-fondateur et PDG de cette startup issue de recherches à l’UC Berkeley, cette plateforme est ni plus ni moins qu’un grand modèle de langue (LLM), mais destiné à comprendre le babil des robots.
Le RFM-1 est le fruit d’une collecte massive de données, orchestrée avec le consentement de clients grâce au déploiement du Brain AI de Covariant. Imaginez une gigantesque base de données LLM, mais pour les robots. On est loin de simples « bip-bip » et autres bruits robotiques nostalgiques, on parle là d’un vrai langage robotique.
Chen ne cache pas ses ambitions : faire du RFM-1 le cerveau des milliards de robots de demain, qu’ils soient dans les entrepôts (leur terrain de jeu actuel), ou dans des secteurs aussi variés que la fabrication, le traitement des aliments, le recyclage, l’agriculture, le service et pourquoi pas, chez vous et moi.
« RFM-1, le futur cerveau des robots, poussant bien au-delà des entrepôts pour conquérir chaque coin de notre quotidien. »
Le lancement intervient alors que l’industrie robotique se passionne pour les systèmes polyvalents. La récente effervescence autour des firmes de robotique humanoïde comme Agility, Figure, 1X et Apptronik nourrit intensément ce débat. Bien que Covariant ne se soit pas encore aventurée dans les humanoïdes, il est promise une certaine agnosticisme matériel, préparant le terrain à une révolution robotique de grande envergure.
Les ambitions de Covariant semblent sorties d’un épisode de science-fiction, où les robots, grâce à RFM-1, développeraient une capacité de raisonnement quasi humaine, une première dans le monde commercial. Bien entendu, il convient de traiter ces affirmations avec prudence, mais l’idée d’offrir aux robots une méthode plus naturelle et intuitive pour interagir avec notre monde matériel et linguistique est franchement excitante.
La vision traditionnelle d’un robot assigné à une tâche répétitive jusqu’à ce que déclin s’en suive semble désuète avec RFM-1. L’introduction d’une plateforme capable d’adaptation rapide face à de nouveaux objets ou tâches promet une révolution industrielle où les robots peuvent apprendre, évoluer et peut-être même, se mettre à rêver aux moutons électriques.
La métaphore du « ChatGPT pour robots » de Covariant sonne juste, offrant une vision d’une interaction homme-machine plus souple, où un simple texte ou une commande vocale pourrait suffire pour enseigner de nouvelles tâches à nos compagnons métalliques. En somme, Covariant nous suggère un futur où nos interactions avec la robotique seront aussi naturelles qu’avec un collègue de chair et d’os… Sauf qu’ici, pas de pause café ni de potins au détour du couloir.
Lors d’une démonstration en direct, le système de Covariant a brillamment répondu à des sollicitations complexes, allant de la simple reconnaissance d’un objet coloré à la compréhension de tâches conceptuellement abstraites comme « prendre ce que tu mets aux pieds avant les chaussures », le tout, avec une simplicité déconcertante.
Covariant offre donc une vision audacieuse du futur de la robotique, un avenir où les robots pourraient non seulement comprendre et interagir avec le monde de manière plus humaine mais également s’adapter presque instantanément à de nouvelles tâches. Pareil à des enfants apprenant chaque jour un peu plus sur le monde, RFM-1 promet de propulser les robots d’une routine monocorde à une diversité de fonctions et d’interactions, tout cela, sans jamais avoir à programmer une seule ligne de code. Fini les robots monomaniaques, bienvenue dans l’ère du polyglotte électrique !
Source : Techcrunch
