Nos mains accomplissent des milliers de tâches complexes, chaque jour. L'intelligence artificielle peut-elle aider les robots à égaler ces extraordinaires appendices humains ?

La main humaine est l'une des parties du corps les plus étonnamment sophistiquées et physiologiquement complexes. Elle compte plus de 30 muscles, 27 articulations ainsi qu'un réseau de ligaments et de tendons qui lui confèrent 27 degrés de liberté. La paume de la main compte à elle seule plus de 17 000 récepteurs tactiles et terminaisons nerveuses. Ces caractéristiques permettent à nos mains d'effectuer un nombre impressionnant de tâches très complexes, grâce à une large gamme de mouvements différents.

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Mais tout cela, Sarah de Lagarde n'a pas besoin de le savoir.

En août 2022, elle était au sommet du monde. Elle venait d'escalader le Kilimandjaro avec son mari et était en pleine forme. Mais un mois plus tard, elle se retrouve allongée sur un lit d'hôpital, avec d'horribles blessures.

Alors qu'elle rentrait chez elle après son travail, Mme de Lagarde a glissé et est tombée entre une rame de métro et le quai de la station High Barnet à Londres. Écrasée par le train qui partait et par un autre qui entrait ensuite dans la station, elle a perdu son bras droit au-dessous de l'épaule et une partie de sa jambe droite.

Après le long processus de guérison, le Service national de santé britannique lui a offert une prothèse de bras, mais celle-ci ne lui permettait guère d'effectuer des mouvements normaux de la main. Au lieu de cela, il semblait privilégier la forme à la fonctionnalité.

« Il ne ressemble pas vraiment à un vrai bras, dit-elle. Mes enfants l'ont trouvé effrayant. »

La prothèse ne comportait qu'une seule articulation au niveau du coude, tandis que la main elle-même était une masse statique à l'extrémité. Pendant neuf mois, elle s'est efforcée d'accomplir les tâches quotidiennes qu'elle considérait comme acquises, mais on lui a ensuite proposé quelque chose de révolutionnaire : un bras bionique alimenté par une batterie et utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour anticiper les mouvements qu'elle souhaitait en détectant de minuscules signaux électriques provenant de ses muscles.

« Chaque fois que je fais un mouvement, la machine apprend, explique Mme de Lagarde. La machine apprend à reconnaître les schémas et finit par se transformer en IA générative, où elle commence à prédire mon prochain mouvement. »

Même le fait de prendre un objet aussi simple qu'un stylo et de le manipuler entre nos doigts pour adopter une position d'écriture implique une intégration parfaite entre le corps et le cerveau. Les tâches manuelles que nous exécutons sans même y penser nécessitent une combinaison raffinée de contrôle moteur et de retour d'information sensoriel, qu'il s'agisse d'ouvrir une porte ou de jouer du piano.

Avec un tel niveau de complexité, il n'est pas étonnant que les tentatives pour égaler la polyvalence et la dextérité des mains humaines aient échappé aux professionnels de la médecine et aux ingénieurs pendant des siècles. De la rudimentaire main de fer à ressort d'un chevalier allemand du XVIe siècle à la première main robotisée à retour sensoriel créée dans la Yougoslavie des années 1960, rien n'a réussi à égaler les capacités naturelles de la main humaine. Jusqu'à aujourd'hui.

Les progrès de l'intelligence artificielle ouvrent la voie à une génération de machines qui se rapprochent de la dextérité humaine. Les prothèses intelligentes, comme celle que Mme de Lagarde a reçue, peuvent anticiper et affiner les mouvements. Les robots cueilleurs de fruits mous peuvent cueillir une fraise dans un champ et la placer délicatement dans une barquette d'autres baies sans les écraser. Les robots guidés par la vision peuvent même extraire avec précaution les déchets nucléaires des réacteurs. Mais pourront-ils un jour rivaliser avec les capacités étonnantes de la main humaine ?

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L'IA incarnée

J'ai récemment donné naissance à mon premier enfant. Quelques instants après sa venue au monde, la petite main de ma fille s'est enroulée doucement autour de l'index de mon compagnon. Incapable de fixer son regard sur un objet situé à plus de quelques centimètres devant elle, les mouvements de ses mains et de ses bras se limitent, dans l'ensemble, à des réflexes involontaires qui lui permettent de saisir un objet lorsqu'il est placé dans sa paume. C'est une illustration adorable de la sensibilité de notre dextérité, même dans nos premiers instants, et qui laisse entrevoir à quel point elle s'améliore avec la maturité.

Au cours des prochains mois, la vision de ma fille progressera suffisamment pour lui donner une perception de la profondeur, tandis que le cortex moteur de son cerveau se développera, lui donnant un contrôle croissant sur ses membres. Ses saisies involontaires céderont la place à des actions de saisie plus délibérées, ses mains envoyant des signaux à son cerveau, ce qui lui permettra d'ajuster finement ses mouvements à mesure qu'elle sentira et explorera le monde qui l'entoure. Il faudra à ma fille plusieurs années d'efforts déterminés, d'essais, d'erreurs et de jeux pour atteindre le niveau de dextérité des mains que possèdent les adultes.

Comme un bébé qui apprend à se servir de ses mains, les robots dextrogyres utilisant l'IA incarnée suivent une feuille de route similaire. Ces robots doivent coexister avec des humains dans un environnement et apprendre à effectuer des tâches physiques sur la base d'expériences antérieures. Ils réagissent à leur environnement et affinent leurs mouvements en fonction de ces interactions. Les essais et les erreurs jouent un rôle important dans ce processus.

« L'IA traditionnelle traite des informations, tandis que l'IA incarnée perçoit, comprend et réagit au monde physique », explique Eric Jing Du, professeur de génie civil à l'université de Floride. Elle confère essentiellement aux robots la capacité de « voir » et de « sentir » leur environnement, ce qui leur permet d'effectuer des actions à la manière d'un être humain.

Mais cette technologie n'en est qu'à ses débuts. Les systèmes sensoriels humains sont si complexes et nos capacités perceptives si habiles que la reproduction de la dextérité au même niveau que la main humaine reste un formidable défi.

« Les systèmes sensoriels humains peuvent détecter des changements infimes et s'adapter rapidement aux changements de tâches et d'environnements, explique M. Du. Ils intègrent de multiples entrées sensorielles telles que la vision, le toucher et la température. Les robots n'ont pas encore ce niveau de perception sensorielle intégrée. »

Mais le niveau de sophistication augmente rapidement. Voici le robot DEX-EE. Développé par la Shadow Robot Company en collaboration avec Google DeepMind, il s'agit d'une main robotique à trois doigts qui utilise des conducteurs de type tendon pour obtenir 12 degrés de liberté. Conçue pour la « recherche sur la manipulation dextre », l'équipe à l'origine de DEX-EE espère démontrer comment les interactions physiques contribuent à l'apprentissage et au développement de l'intelligence généralisée.

Chacun de ses trois doigts contient des capteurs qui fournissent en temps réel des données tridimensionnelles sur leur environnement, ainsi que des informations sur leur position, leur force et leur inertie. L'appareil peut manipuler des objets délicats, comme des œufs ou des ballons gonflés, sans les endommager. Il a même appris à serrer des mains, ce qui l'oblige à réagir aux interférences de forces extérieures et à des situations imprévisibles. À l'heure actuelle, DEX-EE n'est qu'un outil de recherche, qui n'est pas destiné à être déployé dans des situations de travail réelles où il pourrait interagir avec des êtres humains.

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Il sera toutefois essentiel de comprendre comment exécuter de telles fonctions à mesure que les robots deviendront de plus en plus présents aux côtés des personnes, tant au travail qu'à la maison. Avec quelle force, par exemple, un robot doit-il saisir un patient âgé pour l'installer sur un lit ?

Dans le cadre d'un projet de recherche mené à l'institut Fraunhofer IFF de Madgeburg, en Allemagne, un robot simple a été chargé de « frapper » à plusieurs reprises des volontaires humains dans le bras, 19 000 fois au total, afin d'aider ses algorithmes à apprendre à faire la différence entre les deux.

La montée des robots

Les roboticiens rêvent depuis longtemps d'automates dotés d'une dextérité anthropomorphique suffisante pour effectuer des tâches indésirables, dangereuses ou répétitives. Rustam Stolkin, professeur de robotique à l'université de Birmingham, dirige un projet visant à mettre au point des robots hautement dextres contrôlés par l'IA et capables de manipuler les déchets nucléaires du secteur de l'énergie, par exemple. Alors que ces travaux font généralement appel à des robots télécommandés, Rustam Stolkin met au point des robots autonomes guidés par la vision, capables de se rendre là où il est trop dangereux pour l'homme de s'aventurer.

L'exemple le plus connu d'un androïde du monde réel est sans doute le robot humanoïde Atlas de Boston Dynamics, qui a captivé le monde entier en 2013 grâce à ses capacités athlétiques. L'itération la plus récente d'Atlas a été dévoilée en avril 2024 et combine la vision par ordinateur avec une forme d'IA connue sous le nom d'apprentissage par renforcement, dans laquelle le retour d'information aide les systèmes d'IA à s'améliorer dans ce qu'ils font. Selon Boston Dynamics, cela permet au robot d'effectuer des tâches complexes telles que l'emballage ou l'organisation d'objets sur des étagères.

Selon M. Du, les compétences requises pour effectuer de nombreuses tâches dans les secteurs dirigés par l'homme où des robots tels qu'Atlas pourraient prendre leur essor, comme la fabrication, la construction et les soins de santé, posent un problème particulier.

« En effet, la majorité des actions motrices manuelles dans ces secteurs nécessitent non seulement des mouvements précis, mais aussi des réponses adaptatives à des variables imprévisibles telles que des formes d'objets irrégulières, des textures variables et des conditions environnementales dynamiques », explique-t-il.

Eric Jing Du et ses collègues travaillent sur des robots de construction très adroits qui utilisent l'IA incarnée pour apprendre les compétences motrices en interagissant avec le monde réel.

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