Les robots peuvent-ils devenir intelligents ?

Loin du fantasme du robot omniscient, les technologies actuelles nous apportent des éléments de réponse sur ce que seront nos compagnons artificiels.
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La déception. C'est ce que ressentent certains devant les résultats de la robotique actuelle. La grande vague des années 80 nous promettait déjà l'avènement du robot idéal. Trois décennies plus tard, nous voilà surtout au quotidien face à des aspirateurs, autonomes, mais loin de l'imagerie du XXe siècle. Que s'est-il passé ?

Tout cela n'était-il qu'un doux rêve d'ingénieur ?

Les apports de l'intelligence artificielle

Il faut bien comprendre que les progrès en la matière sont directement liés à ceux de l'intelligence artificielle. Les théories des décennies précédentes reposaient surtout sur la croyance qu'en modélisant la connaissance humaine, on pourrait l'inculquer aux machines. D'où la prolifération des fameux systèmes experts, ces logiciels reliant des bases de connaissances complexes et exhaustives à des "moteurs d'inférences", ersatz de réflexion humaine. Ces moteurs d'inférences sont des portions de logiciel capables de déduire des réponses ou probabilités de résultats, à partir de diagnostics ou questions de l'utilisateur et des connaissances emmagasinées.

Car l'idée qu'on se faisait de l'intelligence d'un robot supposait qu'on lui inculque dès le départ, à la naissance, toutes les connaissances dont il aurait besoin pour se représenter son environnement et y évoluer. Présomptueux, non ? Simpliste, en tout cas. Bien que ces systèmes experts aient rendu des services dans certains domaines industriels, ils n'ont jamais vraiment su se montrer à la hauteur des attentes. Déception.

Les échecs qui ont suivi auront finalement permis de mieux reconsidérer le problème : et si, avant d'apprendre à courir à nos robots, on se contentait de les faire marcher, voire ramper ? Car c'est là qu'est née l'idée d'une technologie "évolutionniste". Commencer par les comportements de base de toute créature, et permettre à nos machines de progresser. Comme nous le faisons nous-même, et comme la nature le fait encore tellement mieux, finalement.

A l'image de la nature

Reprenant donc l'étude des créatures aux comportements les plus simples, les insectes par exemple, on s'est encore rendu compte que ce qui paraissait évident à observer l'était peut-être un peu moins à restituer. Les plus grandes leçons de cette observation furent peut-être que l'intelligence seule ne suffisait pas à expliquer des comportement évolués : l'intelligence collective des abeilles ou des fourmis en est un bon exemple. Ces petites bestioles, à l'intelligence individuelle si rudimentaire, pourraient pourtant nous en remontrer en matière de comportement collectif.

L'une de ces grandes leçons fut, par exemple, la révélation d'une intelligence "mécanique" : la constitution physique d'une créature ou d'une machine avait peut-être autant d'importance que son intelligence, naturelle ou artificielle.

Exemple : une expérience sur des petits robots mobiles les mettaient en présence d'objets sur leur "terrain de jeu". Comment allaient-ils se comporter pour les éviter ? Un capteur de chaque coté du corps faisait office de vision. Devant un défi aussi simple, nos petites machines intelligentes surent se montrer à la hauteur et éviter les obstacles.

Expérience suivante : on écarta les capteurs de chaque coté du corps - un strabisme divergent. Résultat : nos petits engins mobiles ne voyaient plus les objets devant eux, les entraînant dans leur progression. Ces objets finissaient par s'agglomérer jusqu'à former des amas enfin visibles. Les robots faisaient alors ce qu'on attendait d'eux : ils s'arrêtaient, s'écartaient, et repartaient à nouveau, laissant sur place des monticules d'objets "parfaitement" rangés. Le même type qu'on pouvait retrouver dans une fourmilière, par exemple...

Coïncidence ? Peut-être. N'empêche qu'on avait pu démontrer qu'une simple modification dans la structure, l'anatomie, pouvait remplacer des algorithmes parfois complexes. CQFD.

Biomimétique et génétique en boîte

Un exemple qui permet de comprendre comment l'intelligence des robots était reconsidérée dans les laboratoires. De nouvelles techniques comme la biomimétique, l'art de copier la nature dans ce qu'elle fait de mieux, était née. Une attitude beaucoup plus modeste, d'accord, mais qui a permis des progrès bien plus importants par la suite, qu'une tentative de copier artificiellement l'être humain.

Autre exemple : les réseaux neuromimétiques. Simuler le fonctionnement "élémentaire" des neurones dans le système nerveux nous a apporté une nouvelle vision de ce que peut être l'intelligence d'un robot. A savoir que ces réseaux sont couramment utilisés, actuellement, en finance ou autre...

Les algorithmes génétiques sont apparus, encore, où l'on copie le fonctionnement de l'évolution elle-même. Croisant les fonctionnements des machines comme par le biais des mélanges d'ADN, puis ajoutant un élément aléatoire, une mutation génétique. Le résultat est alors réinjecté dans un nouveau specimen. Une technique qui semble très prometteuse et donne déjà des résultats surprenants.

A l'école des robots

On en arrive alors à un constat étonnant : plus question de formater les robots dès la fabrication, mais de les faire évoluer. D'un comportement assez simple au départ, il s'agirait de les former, leur enseigner ce qu'on attend d'eux. Comme on le ferait avec des enfants. Tout cela n'est peut-être pas encore parfaitement opérationnel, mais on y vient.

D'autres modes de fonctionnement, enfin, nous permettent de penser que les recherches vont progresser rapidement : la mise en commun. Des connaissances d'abord, avec de nouveaux modèles "open source" de prototypes de robots, que chacun va pouvoir reprendre à son compte et faire évoluer dans la mesure de ses possibilités. C'est alors toute la communauté des chercheurs qui profite des avancées individuelles. Mise en commun des logiciels, aussi, par le biais de langages de développement "standards" qui permettront d'écrire des programmes réutilisables d'une machine à une autre. Plus besoin de "réinventer la roue" à chaque nouveau modèle de robot. De nouvelles habitudes de travail qui devraient bien vite changer la donne.

Même si le résultat de tous ces changements de comportement ne sont pas encore palpables par le commun des mortels, on se rend bien compte des évolutions qu'elles peuvent apporter. C'est le pari qu'ont déjà fait nombre de laboratoires aussi bien en Extrême-orient, qu'aux Etats-unis et même en Europe. Car nous ne sommes pas en reste, en ce qui concerne la recherche. Devant une progression qui parait déjà inéluctable à certains, saurons-nous garder cet avantage ? Ou regarderons-nous encore passer le train, lorsqu'il s'agira de faire sortir toutes ces avancées des laboratoires ?

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