Au début
"Va chercher la balle". C'est la première chose que j'ai voulu dire à un robot. Enfin, robot.fetch(ball) pour être plus précis. Mais celà n'a pas marché.
En effet, les robots sont comme les ordinateurs, ils ne font que ce qu'on leur demande. C'est en celà qu'ils sont limités et intéressants. Face à ce premier "bras" robot à 5 axes, j'ai cru qu'il existait naturellement un langage de haut niveau lui demandant simplement de déplacer sa pince d'un point à un autre. Mais le passage de "attrappe la balle", concept sémantique de haut niveau à la réalité des lois de commande et de l'électronique a pris en fait plusieurs semaines d'explications, d'essais et d'erreurs.
Qu'est-ce qu'un robot ?
Le mot robot vient du Tchèque "robota" qui signifie travail pénible. Il a été inventé par le romancier Karel Čapek et utilisé pour la première fois dans le livre de 1920 R.U.R. (Rossum's Universal Robots) Un robot est une machine qui peut agir ou se déplacer dans un environnement. Il existe grosso modo trois catégories de robots:
- les automates, qui exécutent quasi aveuglément des actions. C'est le domaine de l'automatique et de la mécanique : comment réaliser un bon mouvement à partir d'une mécanique donnée. Une application par exemple est la productique, c'est à dire la réalisation de machines industrielles destinées à réaliser des gestes précis, répétitifs, avec une adaptation minimale aux aléas. C'est le robot des chaînes de production, le bras articulé qui soude, perce, paint, etc. L'environnement est maîtrisé et les tâches spécialisées. La perception est minimale et se borne à la kinesthésie (perception de son mouvement propre, position et vitesse des moteurs), ou à la limite à détecter la position de tel ou tel élément de l'environnement pour adapter le mouvement;
- les robots télé-opérés: le robot est sous contrôle à distance par un homme. Il doit être doté de capteurs complexes comme des caméras pour fournir une information riche au télépilote. Il doit être capable de transporter en temps réel cette information à distance, et éxécute en retour les consignes données par le pilote. Ce sont des véhicules la plupart du temps, envoyés dans des zones dangeureuses ou difficiles d'accès : ROV sous-marin, drone aérien, sonde spatiale, engin de déminage, robot d'inspection de canalisation, robot d'exploration planétaire, etc. La caractéristique fondamentale de ces robots est - outre le véhicule support qui peut aller de la trotinette à l'avion ultra-moderne - le mode de transmission des informations. En effet, le fait d'envoyer le robot dans un milieu éloigné et pérticulier s'accompagne parfois de contraintes importantes. Ainsi, les robots spatiaux ont un délai de plusieurs heures entre l'émission et la réception des informations, dans les deux sens. Le canal sous-marin ne permet pas la transmission des ondes électro-magnétiques, et les ondes acoustiques sont difficiles à exploiter: les robots sous-marins télé-opérés sont donc pourvus la plupart du temps de cables assez encombrant et contraignants.
- les robots autonomes, capables au moins théoriquement de prendre des décisions d'action face à un environnement peu ou pas contrôlé. Ce type de robot doit donc pouvoir percevoir son environnement, extraire des informations, des représentations voire des connaissances qui lui permettent de choisir des actions appropriées, éventuellement en prédisant leur conséquence et en analysant les bénéfices. Leur système de contrôle est donc beaucoup plus sophistiqué que les robots précédant, et fait appel à l'intelligence artificielle. Symétriquement, ces robots servent de banc d'essais des systèmes d'intelligenc artificielle, ceux-ci n'étant considérés véritablement "intelligent" que si cette intelligence sert, au même titre que pour les être vivant, à améliorer des chances de survie dans le monde réel, incertain et imprévisible.
Comment l'intelligence vien(t/dra) aux robots
Il y a une différence fondamentale entre les automates ou les robots télé-opérés et les robots autonomes. Les deux premiers sont une réalité quotidienne de plus en plus répandue, alors que les robots autonomes sont encore du domaine de la science, voire du rêve. Cela fait pourtant plus de cinquante ans que la possibilité d'utiliser des systèmes éléctroniques et informatiques pour accéder à ce rêve a été évoqué.
D'un côté, Alan Türing, alors même que ces travaux viennent de formaliser le concept d'algorithme avec la machines de Türing, fonde en 1950 la possibilité de l'intelligence artificielle dans un article fondateur Computing machinery and intelligence. Son idée est que l'action du cerveau humain est par essence calculatoire, et qu'il doit donc être possible de la reproduire par un algorithme. Türing propose un test pour décider qu'un programme informatique est intelligent: à partir du moment où le comportement de la machine sera indiscernable avec celui d'un humain, alors on pourra considérer que la machine "pense" à l'instar de l'homme. L'idée sous-jacente, et qui va dominer l'intelligence artificielle pendant des décennies, est que la nature de l'intelligence est calculatoire. Le jeu d'échec constitue pour cette nouvelle science un problème étalon: y-a-t'il une activité plus emblématique de l'intelligence pure? Les meilleurs joueurs d'échec ne sont-ils pas des gens que nous qualifierions d'une intelligence remarquable? Donc, si l'on est capable de produire une machine susceptible de battre un joueur d'échec humain, on aura assurément résolu un des plus grand défi de l'intelligence artificielle. Reproduire des activités humaines beaucoup plus basique, comme contrôler des mouvements ou se déplacer dans une zone inconnue sera sans doute une formalité.
Parallèlement, plusieurs travaux s'inspirent des avancées sur la compréhension du système nerveux animal pour le modéliser sous forme mathématique : Norbert Wiener dans Cybernetics, or Control and Communication in the Animal and the Machine en 1948 fonde la cybernétique. C'est cette science qui évoluera plus tard en automatique, c'est à dire l'utilisation de modèle mathématique pour contrôler les systèmes. En 1948 encore, Mac Culloch et Pitt inventent le concept de neurone artificiel. A l'idée de Türing que ce qui constitue l'intelligence est essentiellement calculatoire, s'oppose une approche radicalement différente, qui prend le parti de modéliser l'intelligence biologique pour en tirer des enseignements, transformant en ingénierie pratique l'observation du vivant.
En fait, on peut dire aujourd'hui que la première approche a structurellement échoué. Si il a été reltivement facile de constituer des machines capables de jouer aux échecs, ou de démontrer des théorèmes mathématiques, il s'est avéré baucoup plus délicat et compliqué de construire des robots qui atteignent des performances cognitives similaires à des êtres primitifs comme les insectes. Et encore, quand on y parvient aujourd'hui, c'est rarement en utilisant une approche calculatoire, mais plutôt en utilisant des modèles de fonctions nerveuses animales. Mais d'une certaine manière la deuxième également échoué, car les fonctions qui ont été reproduites sont de l'ordre des actions réflexes ou de leur combinaison immédiates.