“L’avenir appartient à ceux qui se lèvent tôt, et qui écoutent Rodney Brooks parler d’IA !”
Rodney Brooks, un nom qui en dit long dans le monde de la robotique et de l’intelligence artificielle (IA). Actuellement professeur émérite de robotique à l’Université MIT, il est à l’origine de pas moins de trois entreprises influentes, dont Rethink Robotics, iRobot et sa dernière aventure, Robust.ai. Si quelqu’un sait de quoi il parle en matière d’IA, c’est bien lui.
Ce spécialiste des robots ne se contente pas de faire de belles promesses sur l’IA ; il en fait le suivi étroitement via un carnet de notes sur son blog. Mais attention, son enthousiasme reste mesuré. Selon Brooks, il est temps de freiner un peu l’engouement autour de l’IA générative. “Les modèles linguistiques (LLMs) sont impressionnants, mais il faut être prudent dans la façon de les évaluer,” confie-t-il à TechCrunch.
Brooks conseille de mettre les freins à l’engouement pour l’IA générative en raison de ses limites cachées.
Le problème selon lui ? Les gens ont tendance à surestimer les capacités de ces machines. “Quand un humain voit un système d’IA accomplir une tâche, il généralise immédiatement à des choses similaires et évalue la compétence de l’IA sur cette base ; et cette évaluation est souvent trop optimiste,” explique Brooks.
Un exemple concret vient de son entreprise, Robust.ai. Un jour, quelqu’un lui a suggéré d’utiliser des LLMs pour guider ses robots de stockage, une idée qu’il a vite rejetée. Selon lui, cela ralentirait le processus au lieu de l’optimiser. Mieux vaut, selon lui, connecter les robots directement aux données du logiciel de gestion du stock.
Brooks prône une approche pragmatique. « Quand vous avez 10 000 commandes à expédier sous deux heures, l’optimisation par langage est inutile. On obtient des résultats rapides avec un traitement massif de données et des techniques avancées de planification et d’optimisation AI, » explique-t-il.
De plus, il souligne l’importance d’automatiser dans des environnements contrôlés comme les entrepôts, où les conditions sont plus favorables à l’intégration des robots. Les robots de son entreprise ressemblent plus à des chariots de supermarché qu’à des humanoïdes, car c’est ce qui fonctionne le mieux dans ce contexte.
Pour notre prof de robotique, l’idée est simple : rendre la technologie accessible et adaptée aux besoins réels. « Je cherche toujours à rendre la technologie compréhensible et donc viable à grande échelle tout en prenant en compte le retour sur investissement, » dit-il.
Enfin, Brooks rappelle qu’il faut accepter qu’il y aura toujours des cas exceptionnels difficiles à gérer avec l’IA, qui pourraient prendre des décennies à résoudre. Même si les LLMs pourraient aider dans certains cas, comme avec les robots domestiques pour les personnes âgées, ces systèmes exigent une prise en compte des théories de contrôle et autres optimisations mathématiques complexes.
Source : Techcrunch
