Deux fois sur cinq : un développeur chez les robots sociaux

Amateur de Wall-E, de Baymax et même de Chappie, c’est par envie et par ambition de changer le monde que je suis entré dans la robotique sociale il y a deux ans.

Mon travail quotidien consiste à concevoir et à écrire des logiciels d’interaction entre les humains et les robots. Ça sert à des bornes d’accueil, à jouer avec des enfants, à présenter un nouveau produit en magasin, et peut-être un jour à tenir compagnie à la maison. Les machines sur mon bureau s’appellent Nao et Pepper.

Je dois avouer quelque chose. À force de lire des articles et de regarder des vidéos, je croyais que nous étions au bord de la singularité. J’ai dû revoir mes attentes à la baisse.

Pour le dire vite : oubliez ce que vous croyez savoir des robots. Ils ne sont pas intelligents du tout. Ils ne battent pas votre téléphone. Je dirais même qu’ils sont plus bêtes que lui, parce qu’ils ne peuvent pas s’appuyer sur l’intelligence de Google ou d’Apple.

Ils ne comprennent pas ce que je dis

J’ai eu l’occasion d’en découvrir beaucoup au CES 2017, et j’ai été surpris par l’intérêt grandissant pour cette industrie. De nouvelles initiatives naissent tous les jours. Dans certaines allées, je ne pouvais pas faire un pas sans tomber sur un robot dont je n’avais jamais entendu parler. J’étais comme un gamin un matin de Noël.

Le matériel est souvent très bien conçu, et Hease Robotics en est un bon exemple. Le logiciel, beaucoup moins. Quatre robots sur cinq, parmi ceux que j’ai rencontrés, n’ont pas compris ce que je leur disais. La connexion internet du salon lâchait, la reconnaissance vocale partait avec, et il ne restait plus rien.

Ce détail dit à peu près tout. L’intelligence n’est pas dans la machine qui vous fait face, elle est dans un centre de données à des milliers de kilomètres, et le robot est un client léger avec un visage. Coupez le fil et il redevient une coque en plastique. C’est d’autant plus frustrant qu’on sait où en est la reconnaissance vocale aujourd’hui.

L’écart entre l’IA et l’intelligence des robots

Reste à comprendre pourquoi il existe un tel écart entre ce que sait faire l’IA et ce que fait un robot. Plusieurs choses jouent.

D’abord, l’apprentissage profond est une discipline qui vient de naître. Il faut lui laisser le temps de grandir et d’être comprise avant qu’elle irrigue les autres secteurs.

Ensuite, et c’est plus embarrassant, on ne travaille pas toujours sur ce qui compte. Il est très satisfaisant, comme développeur, d’annoncer qu’on a réussi à écrire un algorithme de reconnaissance de pilosité faciale. C’est une réussite technique, et c’est parfaitement inutile. En robotique, en revanche, un robot capable de détecter la tristesse dans une voix, et d’y réagir, changerait quelque chose. C’est là que commence le véritable intérêt, y compris commercial.

Alors patientons. Je suis convaincu que de belles choses nous attendent, et il est même probable que d’ici quelques années les robots sauront détecter et reconnaître à peu près tous les stimuli qui les entourent.

Créer est facile, développer est plus dur

On entend souvent parler des exploits des spécialistes de l’IA et de la robotique, et il faut saluer ce travail. En revanche, on ne voit jamais comment ils y arrivent.

Un algorithme peut être merveilleux dans une circonstance précise et échouer complètement dès qu’on le déplace ailleurs. C’est le problème que l’on affronte dès qu’on veut en écrire un nouveau : il doit fonctionner dans toutes les situations, pas dans celle de la démonstration.

Prenons un cas concret. Je peux donner à Pepper la capacité de détecter tout téléphone qui s’approche d’elle. C’est simple à programmer, et c’est joli : elle propose au visiteur de prendre une photo avec elle. Sauf que deux fois sur cinq, l’algorithme lit mal la scène et la machine se ridicule toute seule.

Pour éviter ça, on teste sans fin. Et il faut une éternité pour aller du prototype au produit fini. C’est là que passe le temps, pas dans l’idée.

Ce que le robot fait compte autant que ce qu’il détecte

Restons optimistes : l’IA a de vraies chances d’apporter beaucoup à la robotique sociale. Mais je voudrais insister sur un point, parce que c’est celui qu’on oublie le plus souvent.

La clé de voûte d’un robot social n’est pas dans le tri des stimuli. Ce que le robot fait compte autant que ce qu’il détecte, et c’est ça qu’il faut résoudre.

Admettons que la tristesse soit correctement détectée. Que doit-il faire ? Compatir et se mettre au diapason, ou faire rire pour consoler ? Il y a quantité de situations de ce genre, qui paraissent évidentes à comprendre et qui sont des casse-tête à développer.

C'est exactement ce sur quoi nous travaillons chez Hoomano. Le système d'empathie développé pour le robot Cozmo en est un bon exemple : son petit visage, quelque part entre Eve et Wall-E, est un formidable outil pour donner envie d'interagir.

Malgré tout ce que je viens d’écrire, c’est un plaisir et un vrai défi de travailler chaque jour dans cette industrie. C’est complètement différent des autres secteurs du logiciel : il faut penser autrement et agir autrement. Le métier est neuf et les occasions y sont grandes. Chaque jour apporte un problème nouveau, et c’est ce que j’aime.

Je ne peux qu’encourager les curieux à venir voir.