Et si vous pouviez louer le « cerveau » d’un robot comme on loue un scooter ? C’est en gros l’argumentaire de Dream Labs, une start-up de San Francisco qui vient d’ouvrir l’accès à son « cerveau » robotique Dream-1 à tout développeur disposant d’une clé API. La version la plus puissante coûte 3 dollars de l’heure, selon SiliconANGLE.
La société bénéficie également d’un nouveau financement de 90 millions de dollars. Est-ce donc le moment où les robots bon marché deviennent enfin intelligents ? Voyons cela de plus près.
Que s’est-il donc passé exactement ?
Le 19 octobre, Dream Labs a annoncé une levée de fonds d’amorçage de 90 millions de dollars menée par B Capital et Kindred Ventures. A.Capital, Unusual Ventures, Wing VC, SV Angel, Scribble VC et l’investisseur providentiel Adrian Aoun se sont également joints à l’opération. C’est un montant colossal pour un tour de table d’amorçage, qui constitue généralement le premier financement important d’une entreprise.
Parallèlement, l’entreprise a ouvert son API Dream au public. Une API, ou interface de programmation d’application, est en substance une passerelle permettant à un logiciel de communiquer avec un autre. Ici, on envoie les images captées par la caméra d’un robot ainsi qu’une instruction rédigée en langage courant. L’API renvoie alors des commandes motrices, c’est-à-dire les signaux de bas niveau qui font bouger les actionneurs du robot.
L’équipe à l’origine de ce projet n’en est pas à son coup d’essai. Daisy Cai, associée générale chez B Capital, a déclaré que l’équipe « avait réalisé certains des travaux fondateurs dans le domaine de l’apprentissage robotique chez NVIDIA ». Joel Jang est le cofondateur et PDG. Et la start-up prévoit de consacrer la majeure partie de ses fonds à la puissance de calcul, à mesure qu’elle ajoutera de nouvelles tâches, de nouveaux robots et de nouveaux utilisateurs.
Comment fonctionne le cerveau du robot Dream-1
Entraîner un robot implique généralement de collecter des données sur une machine spécifique, et ce travail recommence à zéro à chaque nouveau modèle. Dream-1 adopte une approche différente. Il apprend à partir de vidéos montrant des personnes effectuant des tâches quotidiennes, comme remplir des rayons ou emballer des cartons. Il prédit ensuite ce qui devrait se passer ensuite et détermine les actions que le robot doit effectuer pour y parvenir.
Pourquoi la vidéo ? Parce qu’elle est beaucoup plus facile à collecter que des données spécifiques à une machine, ce qui permet de transférer ces connaissances d’un matériel à l’autre. En d’autres termes, le modèle apprend d’abord la tâche en observant des personnes, puis l’adapte au corps du robot qu’il pilote.
À l’heure actuelle, Dream-1 fonctionne avec des robots à deux bras équipés de pinces parallèles. Il s’agit de simples pinces à deux mâchoires que l’on retrouve sur de nombreux bras robotiques (nous avons expliqué le fonctionnement des pinces robotiques dans un article précédent). L’entreprise affirme qu’elle n’a besoin d’aucune donnée supplémentaire pour contrôler un robot de ce type, même si elle ne l’a jamais vu auparavant. Elle adapte également le modèle à chacun de ses plus de 20 partenaires matériels.
Pour l’instant, les tâches se limitent à la table : ramasser des objets, les poser et plier le linge. L’entreprise annonce que les robots mobiles sur roues et les mains entièrement dextères, semblables à celles des humains, seront les prochaines étapes.
Pourquoi cette avancée est-elle si importante ?
Voici le problème que Dream Labs souhaite résoudre. Selon ses propres estimations, plus de 5 millions de robots industriels travaillent dans des usines et des entrepôts à travers le monde, et la plupart d’entre eux n’effectuent qu’une seule tâche. Apprendre une nouvelle tâche à un robot peut prendre des mois à des spécialistes. Et lorsque l’on passe à un nouveau modèle de matériel, ce travail recommence depuis le début.
Parallèlement, le matériel lui-même est devenu bon marché. « Le prix d’un bras robotique performant est passé de celui d’une voiture de luxe à celui d’un ordinateur portable haut de gamme », a déclaré M. Cai à The Robot Report. Les robots pris en charge aujourd’hui par Dream-1 coûtent entre 2 000 et 10 000 dollars environ. À titre de comparaison, voici notre analyse détaillée de ce que les acheteurs paient réellement pour des robots humanoïdes.
Il manque donc le cerveau. Jang l’a formulé ainsi : « Le matériel est prêt. Ce qui manquait, c’était un cerveau que n’importe quel robot puisse utiliser. » Il a également proposé une analogie pertinente : « Quand on monte dans une voiture de location, on n’a pas besoin de réapprendre à conduire. » Dream-1 vise à aborder un nouveau robot de la même manière, afin qu’il puisse effectuer des tâches utiles « en quelques minutes, et non en plusieurs mois ».
Un des premiers utilisateurs confirme cette affirmation, du moins à titre anecdotique. Ryan Chan, PDG de MakerMods, qui commercialise des bras robotiques à deux bras à 2 000 dollars, a déclaré que son robot « était opérationnel en quelques minutes et s’essayait à des tâches que nous n’avions jamais programmées ».
Attendez, 3 dollars de l’heure ?
Tout à fait. Selon SiliconANGLE, la version la plus puissante de Dream-1 coûte 3 dollars de l’heure, tandis qu’une version allégée coûte 75 cents de l’heure. Les modèles fonctionnent dans des centres de données à travers le monde ; ainsi, les calculs intensifs s’effectuent dans le cloud plutôt que sur le robot lui-même.
Mais ce n’est pas tout. Si votre matériel n’est pas pris en charge ou si vous souhaitez une nouvelle compétence, Dream Labs propose un service de personnalisation. Il vous suffit d’envoyer un petit lot de données de démonstration pour recevoir un modèle sur mesure en quelques heures. SiliconANGLE n’a pas indiqué de prix pour ce service.
Mais ce que nous préférons, c’est le « Robot Playground ». N’importe qui disposant d’un navigateur peut saisir des commandes destinées à un vrai robot situé dans les locaux de l’entreprise à San Francisco et le voir réagir en direct. Pas besoin d’acheter de robot. Jang a déclaré : « Au lieu de démos retouchées, nous offrons aux utilisateurs un modèle fonctionnel qu’ils peuvent tester eux-mêmes, erreurs comprises. » Honnêtement, c’est rafraîchissant dans un secteur qui adore les vidéos lisses et fortement retouchées.
D’accord, mais faut-il s’emballer ?
Un peu. Mais restons les pieds sur terre. Les affirmations concernant les capacités proviennent de l’entreprise elle-même, et le reportage de SiliconANGLE ne mentionnait ni taux de réussite ni résultats de tests comparatifs. Nous ne savons donc pas encore à quelle fréquence Dream-1 réussit une tâche sur un robot qu’il n’a jamais vu.
La liste des tâches est également assez restreinte pour l’instant. Ramasser, ranger et plier le linge sont certes des tâches utiles. Mais elles sont bien loin du travail désordonné et imprévisible que les véritables entrepôts et les foyers confient à un robot. Les robots mobiles et les mains anthropomorphes figurent également toujours dans la feuille de route.
Ce qui est intéressant, c’est le modèle économique. Dream Labs ne vend pas de robots ici. L’entreprise loue plutôt cette intelligence à l’heure à quiconque en a besoin. Cela ressemble beaucoup à la façon dont le cloud computing a révolutionné les logiciels, et cela pourrait considérablement faciliter la tâche des petites équipes.
Ce que le « cerveau » du robot Dream-1 signifie pour les petits acteurs
C’est là que cela devient passionnant pour des pays comme l’Arménie. Si un bras robotique à 2 000 dollars associé à un « cerveau » à 3 dollars de l’heure peut accomplir un travail utile, alors un petit atelier, un laboratoire universitaire ou une start-up aux moyens modestes peut se lancer dans l’expérimentation sans budget colossal. Le cerveau du robot Dream-1 ne remplacera pas du jour au lendemain une équipe d’automatisation industrielle. Mais il pourrait permettre à beaucoup plus de personnes de s’y essayer. Et grâce à des outils bon marché et disponibles à la location, ce sont généralement ceux qui se lancent tôt dans le bricolage qui apprennent le plus.
Voici donc la question ouverte sur laquelle nous revenons sans cesse. Lorsque l’intelligence robotique coûtera à peu près autant par heure qu’un café, que construiront en premier ces petites équipes ? Nous aimerions beaucoup que la réponse vienne d’ailleurs que de la Silicon Valley.