fr.wedoany.com Rapport : La première école de robots en Chine a été créée à Hangzhou. Les 30 premiers robots et chiens robots, provenant de différents fabricants, ont officiellement fait leur rentrée pour suivre une formation systématique en intelligence et en compétences, afin d’améliorer leurs capacités de décision et d’exécution dans des scénarios complexes.
En 2024, la Chine a ajouté 295 000 installations de robots industriels, soit 54 % du total mondial. Cependant, cette croissance quantitative ne s’est pas traduite par une application efficace. Bien que de nombreux robots puissent effectuer des actions comme courir, sauter ou danser, ils peinent à entrer dans la vie réelle en raison d’un manque de capacités décisionnelles dans des scénarios complexes, de compétences professionnelles adaptées aux postes et de normes de sécurité vérifiables. Jin Xinglai, responsable d’une entreprise de robots, a souligné que les capacités matérielles des entreprises sont relativement complètes, mais que les capacités logicielles restent insuffisantes. Ce besoin a donné naissance à un modèle d’école innovant, dont l’objectif initial est de « rendre les robots plus intelligents ». En mai de cette année, l’équipe de recherche a dévoilé le « Cerveau Infini » développé en interne, qui ajoute une couche de raisonnement logique aux architectures traditionnelles de vision, de langage et de mouvement, permettant aux robots de passer d’une réponse basée sur la mémoire à un raisonnement et un jugement autonomes, évoluant ainsi de « réciter des réponses » à « résoudre des problèmes ».
S’inspirant du concept des institutions éducatives humaines, l’école a conçu un programme comprenant des cours de cognition, de reconnaissance d’objets, de communication dialoguée, d’accompagnement émotionnel et de mouvement, et élabore des plans de formation ciblés en fonction de l’état d’entrée de chaque robot. Zhao Han, ingénieur de scénarios, a expliqué que l’école a mis en place un modèle de formation à cinq dimensions : éthique, intelligence, sport, esthétique et travail, afin de développer de manière exhaustive les compétences globales des robots, allant de la sécurité éthique, des capacités perceptives, des performances motrices, de la tension esthétique à la pratique en situation réelle. Après leur entrée, les robots sont répartis dans différentes filières en fonction de l’évaluation de leurs capacités et des exigences de diplôme, notamment les écoles de sport, d’art, de technique et de santé, puis sont dotés de manière ciblée d’un cerveau et d’un agent intelligent. Dans l’école de sport, les robots de tennis de table, grâce à un entraînement de coordination entre le grand et le petit cerveau, peuvent identifier avec précision la direction de la balle et effectuer des frappes en coup droit et en revers. Dans la zone d’expérience des robots d’accompagnement, les robots peuvent reconnaître les émotions des testeurs et les réconforter activement ou raconter des blagues.
Grâce à un processus en quatre étapes — « examen d’entrée, formation par filière, certification de diplôme et mise en service avec certificat » — les robots ont réalisé une amélioration standardisée de leurs capacités. Une fois les études terminées, l’école, en collaboration avec l’Institut provincial des sciences de la qualité du Zhejiang, procède à une évaluation intelligente. Ceux qui réussissent obtiennent un « Certificat de compétences spécialisées », réalisant ainsi une mise en service avec « un robot, un code », transformant les robots de prototypes en « techniciens intelligents » dans divers secteurs.
Zhang Le, directeur administratif d’une entreprise de développement de robots, a déclaré que la formation systématique « apprentissage des compétences + adaptation aux scénarios » accélère considérablement la vitesse de mise en application des robots. En s’appuyant sur les données de scénarios fournies par l’école, le temps d’entraînement des robots dans des situations réelles peut être considérablement réduit. Après l’obtention de leur diplôme, les robots bénéficieront d’un système de formation continue et itératif, leur permettant de continuer à s’optimiser dans des scénarios réels.
