Un système qui pourrait jouer un rôle capital dans la robotisation des usines : recourir à différents robots sans avoir à les programmer individuellement.

Des robots seront capables d'apprendre à accomplir une tâche et de transmettre le savoir à un autre robot.

-         Le système C-Learn du MIT s’inspire de l’apprentissage humain.

-         Il combine la dimension intuitive d’une démonstration avec la précision de la méthode de planification de mouvement.

-         Le robot peut transmettre son savoir à un autre sans intervention humaine.

Un système qui permettrait à des personnes n'ayant aucune expérience en programmation informatique d'enseigner une tâche à un robot, qui serait ensuite capable de l'apprendre à l'un de ses congénères.

C'est le résultat d'un travail d’une équipe du Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) du Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Elle a mis au point un système baptisé C-Learn qui réunit les éléments fondamentaux des deux principales techniques de programmation en robotique.

-         La première consiste à utiliser la démonstration qui montre l'accomplissement d'une tâche à répliquer.

-         La seconde repose sur la planification de mouvements dans laquelle un informaticien doit programmer une tâche avec ses contraintes et ses objectifs.

Deux méthodes qui ont chacune leurs défauts.

-         L'apprentissage par la démonstration ne permet pas au robot d'appliquer ce savoir à d'autres situations

-         Par contre la planification de mouvements réclame des compétences poussées.

Le but de C-Learn est de parvenir à entraîner les robots comme le font les humains, en combinant le côté intuitif de la démonstration avec la précision de la planification de mouvements.

L'idée maîtresse de C-Learn est de s'affranchir d'un apprentissage par l'imitation du mouvement pour aller vers une déduction des principes qui le sous-tendent.

Une capacité d'adaptation plus grande pour les machines.

Concrètement, l'opérateur commence par instiller au robot des connaissances de base sur la manière de saisir des objets avec différentes contraintes de manipulation afin que le robot puisse adapter la configuration de son bras à ces tâches.

Une fois ces données acquises, l'opérateur, qui peut être un néophyte en matière de programmation informatique, utilise une interface 3D pour montrer au robot la démonstration de la tâche à accomplir avec une série d'étapes clés que la machine va ensuite relier aux différents cas de figure enregistrés dans sa base de connaissances.

Ainsi, le robot peut suggérer un plan d'action que l'opérateur humain approuvera ou modifiera.

L'équipe du CSAIL a ainsi testé son système avec Optimus, un petit robot à deux bras conçu pour le désamorçage des engins explosifs.

On lui a appris à ouvrir des portes, extraire et transporter des objets placés dans des conteneurs.

Optimus a ensuite transmis ses connaissances au robot Atlas d’une taille de  1,80 m dont la configuration physique diffère beaucoup de celle de  d’Optimus, son formateur.

Atlas est parvenu à accomplir les mêmes tâches qu'Optimus sans qu'un humain ne soit intervenu dans sa formation.

Pour le moment, C-Learn ne fonctionne que pour des tâches assez simples mais s’avère prometteur.

Cependant les roboticiens du CSAIL disent vouloir continuer à s'inspirer de l'apprentissage humain pour faire progresser leur plateforme.

Ainsi, un tel système pourrait jouer un rôle crucial dans la robotisation des usines, en permettant de recourir à des robots différents sans avoir à les programmer individuellement.

C-Learn pourrait servir dans des situations d'urgence pour  aider  des robots de sauvetage, ou de désamorçage de bombe, à apprendre rapidement une nouvelle tâche.