Alors que les robots sont devenus une vue commune dans les restaurants, cuisinant des repas avec précision et efficacité, il reste un défi non résolu : construire un robot capable de naviguer indépendamment dans une cuisine, de choisir des ingrédients et de créer un plat savoureux. Ishika Singh, doctorante en informatique à l’Université de Californie du Sud, estime que la clé pour relever ce défi réside dans le rapprochement entre les robots et les modèles linguistiques.
Traditionnellement, les roboticiens utilisent un pipeline de planification classique, qui implique de définir explicitement chaque action et ses préconditions. Cependant, cette approche atteint ses limites lorsque les robots rencontrent des situations auxquelles leur programmation n’avait pas anticipé. Singh soutient que les robots doivent posséder un niveau de connaissance et d’intuition plus profond pour s’adapter aux subtilités d’une cuisine spécifique, d’une culture, voire des préférences des personnes qu’ils nourrissent.
C’est là que les modèles linguistiques entrent en jeu. Les grands modèles linguistiques (LLM) tels que GPT-3 ont été largement formés dans divers domaines, y compris les dîners, les cuisines et les recettes. Ils possèdent une vaste quantité d’informations qui peuvent aider les robots à comprendre les complexités de la cuisine. Bien que les LLM n’aient pas de corps physique, les robots peuvent fournir l’interaction physique nécessaire avec l’environnement.
En connectant les robots et les LLM, les chercheurs visent à exploiter les forces des deux. Les robots peuvent agir comme les mains et les yeux des modèles linguistiques, tandis que les modèles fournissent une connaissance sémantique de haut niveau sur la tâche à accomplir. Cette intégration pourrait potentiellement révolutionner les industries et rendre la vie quotidienne plus facile en donnant aux robots la capacité de gérer n’importe quelle corvée humaine.
Cependant, il y a des sceptiques qui soulignent les limitations des LLM, telles que les erreurs occasionnelles, le langage biaisé et les préoccupations en matière de confidentialité. Malgré ces préoccupations, un intérêt croissant émerge parmi les roboticiens pour explorer les possibilités de combiner robots et modèles linguistiques. Levatas, un fournisseur de logiciels pour robots industriels, a déjà utilisé cette approche pour développer un prototype de robot chien capable de comprendre et de répondre aux instructions verbales.
Le mariage des robots et des modèles linguistiques présente un grand potentiel. Avec de nouveaux progrès, nous pourrions assister à une nouvelle ère où les robots possèdent la flexibilité, l’adaptabilité et le bon sens nécessaires pour naviguer dans des environnements inconnus et accomplir des tâches complexes. La route vers la création de robots réellement intelligents est bien engagée, et la synergie entre les robots et les modèles linguistiques pourrait être la pièce manquante du puzzle.
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