Les robots de Nvidia apprennent seuls grâce à des agents IA
Une équipe de chercheurs de Nvidia, de l’Université Carnegie Mellon et de l’UC Berkeley a réalisé une percée en robotique : des robots capables d’apprendre seuls à exécuter des tâches complexes et précises grâce à des agents de codage IA. Contrairement aux méthodes classiques reposant sur des instructions prédéfinies, ces robots génèrent eux-mêmes leurs routines d’entraînement, affinent leurs compétences par essai-erreur et atteignent des taux de réussite allant jusqu’à 99 % sur des défis de manipulation exigeants.
Une nouvelle méthode d’apprentissage robotique
Cette approche s’appuie sur des agents de codage IA qui rédigent et exécutent des scripts Python en temps réel. Ces scripts pilotent les mouvements des robots, ajustent leurs stratégies à partir des retours et réécrivent même leur propre code pour optimiser leurs performances. En réalisant des milliers d’essais de manière autonome – saisir des objets, empiler des blocs ou manipuler des éléments fragiles –, le système affine à la fois les actions du robot et sa logique de contrôle sous-jacente.
Autonomie robotique à l’échelle du monde réel
Ce qui rend cette méthode remarquable, c’est son application dans le monde physique, et non uniquement en simulation. Une flotte de huit robots physiques a été déployée pour tester le système, accomplissant des tâches traditionnellement réservées à une dextérité humaine précise. Les taux de réussite élevés indiquent que les systèmes robotiques auto-améliorants pourraient bientôt sortir des laboratoires pour investir entrepôts, usines et même foyers – des environnements où l’adaptabilité et l’apprentissage continu sont essentiels.
Cette recherche marque un tournant : les robots ne se contentent plus de suivre des instructions, ils conçoivent eux-mêmes leurs solutions. À mesure que les agents de codage IA gagnent en puissance, la frontière entre programmeur et machine s’estompe – ouvrant la voie à une ère où les robots façonneront leur propre entraînement, et in fine, leurs propres capacités.
Source : The Decoder. Synthèse éditoriale assistée par IA — TechnoExpress.