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« La robotique s'apprête à vivre son propre “moment ChatGPT” », affirme une start-up
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Avant que le GPT-3 d’OpenAI n’inaugure l’ère des modèles de base, les entreprises construisaient de toutes pièces des modèles de traitement du langage naturel sur mesure, chacun étant entraîné sur de vastes ensembles de données adaptés à des tâches spécifiques. Aujourd’hui, la plupart des organisations partent d’un modèle polyvalent tel que la série GPT d’OpenAI, Claude ou Llama, puis l’affinent ou le configurent en fonction de leurs besoins spécifiques.
Pim de Witte, PDG de General Intuition, estime que l’IA incarnée suivra une trajectoire similaire. Plutôt que de collecter d’énormes ensembles de données issues du monde réel pour créer des modèles de robots spécialisés, il soutient que le secteur devrait privilégier des ensembles de données de meilleure qualité, permettant d’obtenir des modèles de base capables de transférer l’intuition relative au mouvement et à l’interaction dans des environnements variés.
« De nombreuses entreprises mènent actuellement des travaux hautement spécialisés axés sur des incarnations, des environnements et des robots spécifiques », a déclaré M. de Witte à TechCrunch lors d’un récent épisode de l’émission Equity.
Il estime qu’une grande partie de ces travaux deviendra bientôt superflue à mesure que des modèles généraux, tels que celui que General Intuition développe et déploie, feront leur apparition.
« La généralisation du modèle lui-même constitue le produit », a-t-il déclaré. « Le fait qu’il possède un niveau de raisonnement de base concernant l’espace et le temps explique pourquoi les gens cesseront de collecter des centaines de milliers, voire des millions d’heures de données issues du monde réel. Car en réalité, quelques minutes suffisent. »
General Intuition a construit son propre modèle de base après l’avoir entraîné sur des millions d’heures de données issues de jeux vidéo, comprenant notamment des informations telles que les boutons de la manette sur lesquels un humain a appuyé et à quel moment. M. de Witte et l’investisseur principal Vinod Khosla affirment tous deux que les données d’action sont la clé pour développer une intuition semblable à celle de l’humain en matière de raisonnement spatio-temporel.
La start-up a récemment levé 320 millions de dollars pour une valorisation de 2,3 milliards de dollars, sur la base de cette thèse. L’entreprise a démontré que son modèle actuel est capable à la fois de jouer à un jeu vidéo pendant des heures et de piloter un robot quadrupède — ce dernier après un ajustement fin réalisé à partir de seulement huit minutes de données robotiques issues du monde réel.
« Le fait que le robot ait été capable de fonctionner en mode “zero-shot” en s’appuyant uniquement sur la caméra avant, sans aucun autre capteur, dans un bureau où se trouvaient des objets en mouvement et des personnes qui passaient, a été une très grande surprise pour nous », explique de Witte. « Je pense que c’est un signe de ce qui nous attend. »
L’objectif final de General Intuition n’est pas de construire des robots elle-même, mais de devenir le modèle de base de l’IA physique — un modèle sur lequel d’autres entreprises de robotique pourront s’appuyer pour développer leurs propres machines. Ou, comme l’explique de Witte : « Nous n’allons pas créer une entreprise de voitures autonomes. Nous allons permettre à la prochaine personne de créer une entreprise de voitures autonomes dix fois plus facilement. »
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