fr.wedoany.com Rapport : La startup américaine Sunday Robotics, basée dans la région de la baie de San Francisco, a dévoilé jeudi dernier un nouveau modèle d'IA robotique, l'ACT-2, qui sera intégré à son robot domestique à roues Memo. L'entreprise affirme que, lors de tests effectués dans des foyers inconnus, même face à des vêtements non spécifiquement entraînés au préalable, le taux de réussite de Memo pour plier les vêtements dépasse 99 %.
Depuis longtemps, les entreprises de robots domestiques peinent à concilier fiabilité et capacité d'adaptation. Un robot peut accomplir des tâches en laboratoire, mais peut échouer une fois placé dans un autre foyer ou confronté à des objets jamais rencontrés. Par exemple, un robot qui n'a appris qu'à plier des jeans peut être démuni face à une écharpe. Sunday Robotics indique que le principal avantage de l'ACT-2 est sa capacité à transférer les compétences acquises dans un environnement vers un nouvel environnement, évitant ainsi de devoir réentraîner le robot pour chaque foyer, ce qui réduirait considérablement les coûts.
Pour atteindre cette fiabilité, Sunday Robotics adopte une méthode d'entraînement en deux phases. Dans la première phase, le robot apprend les gestes de base grâce à des démonstrations humaines. L'entreprise a développé un gant de collecte de données équipé de capteurs. Des volontaires portent ce gant pour effectuer des tâches ménagères, et le robot apprend ces mouvements. Le coût de fabrication de ce gant est d'environ 200 dollars (environ 1 357 yuans), et sa structure ainsi que la disposition des capteurs sont presque identiques à celles de la main mécanique de Memo, permettant une transposition plus précise des mouvements humains au robot. La deuxième phase repose sur une plateforme de test robotique interne pour un entraînement autonome : le robot utilise ses connaissances existantes pour tenter de nouvelles tâches et améliore rapidement ses compétences en quelques minutes grâce à la correction d'erreurs.
Tony Zhao, cofondateur et PDG, a déclaré que les performances de Memo dans les bureaux de l'entreprise peuvent être presque entièrement reproduites dans des environnements domestiques réels. Ces derniers mois, l'entreprise a testé l'ACT-2 dans les maisons de ses employés ainsi que dans des locations Airbnb, afin de vérifier sa capacité d'adaptation dans des environnements inconnus.
Plus tôt cette année, Sunday Robotics a bouclé un financement de 165 millions de dollars, valorisant l'entreprise à 1,15 milliard de dollars (environ 7,802 milliards de yuans au taux de change actuel). L'entreprise a également proposé un nouvel ensemble de normes d'évaluation pour l'industrie robotique, baptisé Solve. Selon ces normes, les entreprises de robotique doivent clairement indiquer les tâches qu'elles peuvent accomplir, l'environnement de test, ainsi que la formation supplémentaire ou l'assistance humaine nécessaire lors de l'entrée dans un nouvel environnement. L'entreprise estime que le pliage stable des vêtements a déjà atteint le premier critère de capacité Solve pour Memo.
Fondée en 2024 par Tony Zhao et le cofondateur Cheng Chi, Sunday Robotics a vu le jour lorsque Tony Zhao a abandonné son doctorat en informatique à l'Université de Stanford pour se lancer dans l'entrepreneuriat. Les deux hommes ont constitué l'équipe initiale dans un appartement de hackers de la Silicon Valley. L'entreprise a choisi le secteur des robots domestiques car l'environnement domestique est bien plus complexe, désordonné et imprévisible qu'une usine. Tony Zhao estime que si un robot peut accomplir diverses tâches dans un foyer, il se rapproche de la réalisation d'une intelligence artificielle physique générale. Actuellement, l'entreprise compte plus de 100 employés.
Sarah Guo, associée chez Conviction, un fonds de capital-risque et investisseur précoce de l'entreprise, a déclaré que la raison de l'investissement est que l'équipe fondatrice possède non seulement de solides capacités de recherche, mais aussi une détermination similaire à celle d'Elon Musk à créer des produits à grande échelle destinés au grand public, plutôt que de se limiter à la recherche en laboratoire.
Dans le secteur des robots domestiques, de plus en plus d'entreprises accélèrent leurs déploiements. Weave Robotics, soutenue par Y Combinator, prévoit de livrer cet automne en Californie son robot à roues Isaac 1, au prix de 7 999 dollars (environ 54 270 yuans), dont la fonction principale inclut le pliage de vêtements. Une autre entreprise de robotique, 1X, prévoit de lancer au même moment son robot humanoïde NEO, au prix d'environ 20 000 dollars (environ 136 000 yuans). Tesla avance également dans le développement de son robot humanoïde Optimus pour le marché domestique.
Sunday Robotics prévoit de lancer un programme de test bêta cet automne, permettant à Memo d'entrer dans certains foyers pour des essais. Tony Zhao n'a pas divulgué le nombre exact de foyers participants, mais a indiqué que Memo fonctionnera principalement de manière autonome chez les utilisateurs, avec une intervention à distance du personnel uniquement lorsque l'utilisateur a besoin d'aide, à l'instar du modèle d'assistance à distance des véhicules autonomes Waymo. L'entreprise précise qu'elle n'utilisera pas le processus d'assistance à distance pour collecter des données dans les foyers des utilisateurs afin d'entraîner ses modèles d'IA. Tony Zhao a déclaré que le fonctionnement véritablement autonome est la meilleure façon d'établir la confiance des utilisateurs.
Précédemment, Sunday Robotics avait présenté le modèle précédent, l'ACT-1, capable d'effectuer des tâches telles que débarrasser la table, mettre la vaisselle dans le lave-vaisselle ou préparer un café expresso. L'entreprise espère que l'ACT-2 rendra ces capacités plus stables et fiables, le pliage de vêtements n'étant que la première étape. Actuellement, l'ACT-2 apprend également des tâches comme passer l'aspirateur, ranger les jouets, fermer des fermetures éclair ou préparer du café, mais ces fonctions n'ont pas encore atteint un niveau de stabilité suffisant pour une mise en service officielle.
