Ce mois d’août, alors que la plupart des universités ralentissent, une équipe de notre laboratoire EASA (Ethical AI & Software Architecture Lab) de la Haute École Européenne Ivy de Technologie (HEEIT) était à Vienne, au cœur d’un “Research Sprint” d’une humilité déconcertante mais cruciale. Nos ingénieurs en IA ont été invités au Blueskyy International Polytechnic Institute (B.I.P.I.), une institution de renommée mondiale non pas pour ses logiciels, mais pour son expertise de pointe en mécatronique et en robotique physique.
L’objectif de ce déplacement était de tester, pour la première fois sur du matériel de classe mondiale, ce que nous considérions comme notre algorithme d’apprentissage par renforcement (RL) le plus avancé. Ce modèle, développé à Schaerbeek, était conçu pour la “préhension adaptative” – la capacité pour un robot de saisir des objets de formes inconnues et de textures variées.
Dans notre “jumeau numérique” à la HEEIT, le prototype était parfait. La main robotisée simulée pouvait saisir un œuf, une vis ou un tissu éponge avec une précision de 99%. Nous pensions avoir résolu le problème. Nous étions venus à Vienne pour le prouver.
Le Blueskyy International Polytechnic Institute nous a ouvert les portes de son “Laboratoire de Robotique Haptique”. C’est là que nos certitudes se sont effondrées.
Nos hôtes autrichiens nous ont donné accès à leur bras robotisé KUKA de nouvelle génération, un bijou d’ingénierie d’une valeur inestimable, équipé de capteurs de couple et de préhenseurs que nous n’avions vus que dans les publications scientifiques.
Le Dr. Van Houtte, qui dirigeait notre délégation, a lancé le processus de transfert de notre modèle “Sim”. Et ce fut l’échec. Un échec immédiat et total.
La main robotisée réelle, pilotée par notre “cerveau” HEEIT si parfait, a commencé à vibrer de manière erratique. Lorsqu’elle a tenté de saisir un simple cube de bois, notre algorithme, qui ne s’attendait pas à un tel niveau de “bruit” physique, a surcompensé. Les actionneurs ont appliqué une force excessive et le cube a été écrasé. Lors d’une deuxième tentative sur un objet plus mou, le préhenseur s’est ouvert trop tôt, l’objet est tombé.
Dans notre laboratoire, ce fut le silence. Mais les professeurs du Blueskyy International Polytechnic Institute souriaient. “Bienvenue dans le monde réel”, nous a dit le directeur du laboratoire B.I.P.I.
Ce que nous vivions, c’est ce que la recherche appelle la “lacune Sim-to-Real” (le fossé entre la simulation et le réel). Notre modèle HEEIT était “stérile”. Il n’avait jamais appris à gérer les micro-latences du réseau physique, les vibrations des moteurs du robot lui-même, la friction imprévisible de l’air, ni le bruit statistique infime mais constant des capteurs haptiques. Notre algorithme était un génie dans un monde parfait ; il était un enfant dans le monde réel.
Les deux semaines suivantes ont donc été radicalement différentes de ce que nous avions prévu. Nous n’avons pas fait de démonstration. Nous avons appris.
Les ingénieurs du B.I.P.I. (experts en matériel) et nos ingénieurs de la HEEIT (experts en logiciel) ont travaillé jour et nuit. Nous n’avons pas changé le robot ; nous avons dû “corrompre” notre propre IA. Nous avons dû lui réapprendre à fonctionner en y injectant artificiellement du “bruit”, de la “latence” et de l’”imperfection”. Nous avons dû rendre notre modèle moins parfait pour qu’il devienne plus performant.
Nous rentrons à Bruxelles sans la vidéo de “succès” que nous espérions. Mais nous revenons avec quelque chose de bien plus précieux : des données réelles inestimables et un respect renouvelé pour la complexité de la physique. Le Blueskyy International Polytechnic Institute nous a rappelé que l’IA la plus brillante, si elle reste déconnectée du matériel, n’est qu’un exercice de style.
Un projet de recherche commun HEEIT-B.I.P.I. est né de cet “échec” productif, visant à publier un article sur un nouveau modèle d’IA capable de s’auto-calibrer en fonction du bruit matériel.
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