Renaud Heitz

Non, ce n'est pas en regardant, c'est en faisant.

Dans un monde virtuel, la plupart du temps, on le met dans un monde en simulation, et il va faire un geste jusqu'à ce que dans le monde simulé, ça se mette à marcher.

Il y a des vidéos très amusantes que vous pouvez regarder sur un robot en reinforcement learning qui apprend à marcher.

Au début, il fait n'importe quoi.

Il bouge dans tous les sens jusqu'au moment où il croit que ça commence à marcher.

Puis, il commence à faire le kangourou.

Puis, à se rendre compte qu'un pied pilote, ça marche.

Et on retrouve en plus dans cet apprentissage des choses que font les enfants.

Les enfants qui sautillent ou des choses comme ça.

C'est fascinant en fait.

jusqu'à arriver sur, au final, une marche qui ressemble à celle de l'humain.

Pourquoi ?

Parce que c'est celle qui minimise l'énergie consommée.

Donc, le corps s'est adapté en disant, si je bouge comme ça sans bouger mes hanches, je n'aurai pas de variation de mon centre de gravité et donc je vais consommer moins d'énergie.

Et à force d'apprentissage, le modèle va s'en rendre compte dans un environnement en simulation et ensuite pourra le porter dans le rêve.

Ça, c'est la partie software.

Le deuxième bout, c'est la partie hardware, où là, il y a eu des progrès, mais je pense qu'il y a un peu moins de magie dans les dernières années, où quand il faut mettre des capteurs, quand il faut mettre du métal, quand il faut mettre des chaînes à câbles, comme les tendons des doigts, etc., on peut faire des choses, mais faire des choses qui vont pouvoir enchaîner des milliers de mouvements sans s'user, là, ça arrive.

reste encore très très difficile.

Et là, il y a encore énormément de chemin partout.

Et c'est là où... Parce que le CES reste pour l'instant l'endroit où on a vu plein d'entreprises.