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Ceux qui pensent que des machines toujours plus intelligentes sont un avantage pour l’humanité, et ceux qui pensent que ces mêmes machines intelligentes compromettent les emplois, si ce n’est la base même de la société humaine.

L’intelligence artificielle s’est tellement fondue dans notre vie quotidienne qu’il n’est pas toujours évident de réaliser que nous vivons maintenant la vie que nous étions habitués à regarder dans les films de science-fiction. En entrant dans une chambre, nous ordonnons à nos lumières de s’allumer, à notre téléphone de nous afficher les actualités, qui pourraient nous présenter les dernières avancées en conduite autonome des voitures. L’IA imprègne déjà la vie moderne, rendant des activités quotidiennes plus faciles et plus pratiques, alors que nous confions de plus en plus la responsabilité de notre humanité quotidienne à une machine.

Mais dans quelle mesure devrions-nous nous préoccuper de l’intelligence de plus en plus sophistiquée des robots ? Pour ceux qui ne suivent pas les avancées technologiques, il peut être surprenant d’apprendre à quel point la combinaison de la robotique et de l’intelligence artificielle a progressé. Les robots et l’IA sont-ils quelque chose à craindre ou à adopter ?

Une étude de l’Université d’Oxford a estimé que 47% des emplois aux États-Unis pourraient être remplacés par les robots et les technologies automatisées au cours des deux prochaines décennies. Elon Musk, une autorité en matière de technologie, pense que l’IA est probablement la « plus grande menace existentielle » de l’humanité.

D’un autre côté, de nombreux emplois qui se sont automatisés sont répétitifs ou purement transactionnels. Les robots se chargent aussi des emplois physiquement exigeants ou autrement onéreux, voire dangereux. Ces emplois vont de la soudure sur la ligne de production aux inspections des plates-formes de forage à distance, jusqu’au désamorçage de bombes. Et tandis que la suppression de ces emplois est certainement due à l’automatisation, celle-ci est également une source de création d’emplois. Alors que les emplois deviennent de plus en plus automatisés, d’autres d’emplois seront créés dans les domaines plus techniques et créatifs qui supportent l’automatisation (formation, bâtiment, déploiement, maintenance, réparation, développement).

Avec plus de 8,6 millions de robots existants et le secteur de l’IA en principale tendance technologique en 2017, nous nous dirigeons de plus en plus vers un avenir où les robots intelligents seront capables d’apprendre, de raisonner et de réagir avec un comportement intelligent, en réponse à des environnements complexes.

Avec des robots de plus en plus intégrés avec l’intelligence artificielle, nous posons les fondations de robots autonomes qui seront capables d’apprendre de leur expérience, d’analyser et de générer des langages, parmi d’autres actions et réactions de plus haut niveau, en leur donnant un état de fonctionnement ressemblant étroitement à de la conscience.

Afin d’aborder les points de vue contradictoires concernant les robots cognitifs, chez Farnell element14, nous avons entrepris un examen des solutions les plus révolutionnaires en matière de robotiques et d’IA, attendues dans les hôpitaux, les ateliers et les milieux de travail. À partir de cet examen, nous avons décrit trois tendances clés qui aideront, à notre avis, à façonner la robotique et l’automatisation intelligente dans les cinq prochaines années.

1. Les robots vont bientôt ressembler et agir bien plus comme les humains

En dépit de ce que nous voyons dans les films, la grande majorité des robots aujourd’hui ne ressemblent en rien aux humains, ni même à des humanoïdes. La plupart des robots dans la fabrication automatisée disposent de bras capables de soulever, de serrer ou de souder, mais ils ne possèdent pas de caractéristiques humaines. Cela est dû en partie à la soi-disant « uncanny valley », une hypothèse esthétique affirmant que lorsque les caractéristiques physiques et les mouvements des robots se rapprochent presque, mais pas exactement, de ceux des êtres humains naturels, la réponse typique est l’inconfort et même la révulsion. En conséquence, la production de la robotique s’est davantage concentrée sur le développement des machines autonomes, plutôt que des robots humanoïdes plus traditionnels.

Cependant, cette tendance est en train de changer. Comme des robots sont de plus en plus amenés à remplacer les employés dans une variété de services et de contextes sociaux (hôpitaux, maisons de soins, etc.), la nécessité de caractéristiques anthropomorphes et de réactions plus « humaines » devient de plus en plus importante.

Nous pensons que les ingénieurs qui conçoivent les robots vont se tourner de plus en plus vers des formats semi-humanoïdes, en gardant un format traditionnel de machine, tout en offrant également des caractéristiques humaines très basiques, voire même au look cartoon. Il suffit de prendre un exemple récent, Baxter, un robot récemment lancé chez Rethink Robotics à Boston. Tandis que le corps de Baxter reste un bras de ligne de production assez typique, son interface a été équipée de deux yeux tout droit sortis de dessins animés. De telles conceptions seront probablement l’avenir de la robotique grand public.

Il est trop tôt pour savoir si les robots humanoïdes permettront d’améliorer ou d’exacerber l’appréhension que certaines personnes ressentent envers les robots, en particulier si ces robots humanoïdes autonomes commencent à rejoindre régulièrement les humains dans leur milieu de travail. Tandis que les avantages des ouvriers robotiques sont évidents (ils ne se fatiguent jamais, font rarement des erreurs et ne demandent pas d’augmentation), il est facile d’imaginer que de vrais humains pourraient ressentir de l’hostilité face à la perfection des robots humanoïdes.

En attendant, alors que les robots gagnent des caractéristiques plus humaines, ils obtiennent aussi rapidement des capacités mentales quasi humaines grâce aux progrès de l’intelligence artificielle. L’apprentissage par renforcement profond, un domaine d’apprentissage machine inspiré par la psychologie comportementale, prend son inspiration dans la façon dont les animaux et les humains apprennent des comportements fondés sur des résultats positifs ou négatifs. En utilisant cette approche, un robot équipé de capteurs peut apprendre à naviguer dans un labyrinthe au fil des essais et des erreurs, en associant les résultats positifs aux actions qui ont permis de les atteindre.

L’association de l’apprentissage par renforcement profond avec les réseaux neuronaux profonds, qui sont construits sur des algorithmes capables d’évaluer la pertinence des données, fournit des machines avec la capacité de générer un comportement intelligent et d’aborder des situations complexes par la modélisation de la psychologie humaine pour prendre des décisions plus intelligentes. C’est ce genre d’expérimentation par essais et erreurs, et l’analyse de parties précédentes, qui a permis d’entraîner le programme informatique AlphaGo jusqu’à vaincre le champion humain de Go en 2016.

Appliqué à la robotique, l’apprentissage par renforcement permettra aux machines de développer des comportements de plus en plus semblables à ceux d’un être conscient, avec des avantages pour des applications dans des domaines tels que la conduite autonome et l’automatisation industrielle. Comme les robots sont de plus en plus intégrés aux technologies qui leur permettent d’effectuer des tâches non seulement très sophistiquées, mais aussi d’apprendre de leurs expériences, ils seront également en mesure d’assumer des rôles qui nécessitent une prise de décision avancée. Ce sera particulièrement utile dans les environnements dangereux ou inhospitaliers pour les humains.

En tant que technologue social, Sherry Turkle remarque qu’« un visage robotique est un activateur, il nous encourage à imaginer que les robots peuvent se mettre à notre place et que nous pouvons nous mettre à la leur ». Puisque l’intelligence artificielle devient toujours plus puissante, il semble de plus en plus probable que nos places pourront être interchangeables dans de nombreuses circonstances.

2. L’Internet des objets permettra aux robots de passer du fonctionnel au social

Actuellement, la plupart des robots au service du consommateur sont conçus pour effectuer des tâches purement fonctionnelles. Des drones de livraison aérienne aux aspirateurs Roomba, la grande majorité des robots sont purement programmés à servir, pas à communiquer.

Au cours des cinq prochaines années, nous prévoyons que cette relation va commencer à évoluer, avec des applications d’assistant personnel, telles que Siri d’Apple, qui permet d’habituer les consommateurs à l’idée de parler aux périphériques de manière naturelle. Avec l’association des logiciels de reconnaissance vocale et d’image avancée, et de l’intelligence artificielle maintenant adoptée à travers l’industrie robotique, nous nous attendons à voir un changement rapide des machines fonctionnelles vers des « compagnons » sociaux.

Ces robots sociaux existent déjà. RoboKind a lancé Milo, un compagnon robotique conçu pour aider les enfants à développer leurs compétences sociales. Le site de financement participatif Indiegogo a recueilli plus de 2,2 millions de dollars pour le développement de JIBO, un « assistant » autonome pour la famille.

La croissance de l’Internet des objets alimente aussi l’avancée d’une robotique grand public plus intelligente, plus réactive au contexte donné. Avec près de 25 milliards d’appareils connectés dans le monde, les robots comme JIBO sont maintenant capables de fonctionner dans un contexte social résultant de leurs interactions avec les différents appareils connectés qui les entourent. Plus le nombre de capteurs et d’appareils (et finalement de robots) ajouté à ce réseau est important, plus ces machines peuvent devenir « intelligentes ».

3. Le matériel à faible coût va dynamiser la robotique grand public

Avant tout, le principal moteur de la robotique grand public sera la diminution des coûts des composants matériels individuels. Cette diminution est déjà en partie amorcée avec la popularité des smartphones, avec de nombreux composants courants de robotique (caméras, capteurs, reconnaissance vocale) maintenant produits en masse pour l’utilisation dans les téléphones mobiles. En conséquence, l’idée de posséder un robot personnel n’est plus le rêve de multimillionnaires, mais deviendra bientôt une réalité pour tout le monde.

En outre, selon une recherche menée par Dmitry Grishin, directeur de Grishin Robotics, le plus grand fonds de capital-risque au monde consacré uniquement aux robots, l’avenir de la robotique est également alimenté par la popularité croissante de l’électronique à faible coût, comme les cartes Raspberry PI et Arduino open source. Ces composants peu coûteux mais puissants ont conduit à une revitalisation de la robotique domestique, avec des passionnés capables de construire leurs propres dispositifs autonomes pour une fraction du prix des composants nécessaires auparavant.

La réduction des coûts aidant à ouvrir la robotique à un public bien plus large, nous nous attendons à voir une augmentation significative du nombre de start-ups dédiées aux robots sur les cinq prochaines années. Toutefois, les circuits à faible coût ne seront pas nécessairement suffisants pour développer cette tendance. Une alimentation adéquate et efficace devra faire ses preuves pour résoudre un problème important de la robotique grand public : de nombreux robots souffrent encore d’un rapport « poids-puissance » déséquilibré. De même, la quantité de puissance de traitement nécessaire pour exécuter les algorithmes complexes de l’intelligence artificielle pour « humaniser » le comportement robotique est considérable, limitant le développement de robots cognitifs à des laboratoires de recherche bien équipés, au moins pour le moment.

Malheureusement, alors que la loi de Moore a pu contribuer à réduire considérablement la taille et le coût des circuits internes, ce sont maintenant les batteries, les moteurs et les transformateurs qui doivent devenir plus efficaces afin de rendre la robotique grand public plus mobile, autonome et rentable.

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