Vue d’ensemble : les outils d’IA comme ChatGPT génèrent beaucoup de buzz en ce moment, mais la plupart des personnes ont tendance à les considérer à l’extrême, soit comme une nouveauté, soit comme une force perturbatrice sur le marché du travail. Les chercheurs de la TU Delft et de l’EPFL pensent que ces outils peuvent être utiles lorsqu’ils sont utilisés comme caisse de résonance pour stimuler et accélérer la créativité humaine, mais ils ne sont pas aussi convaincus que l’IA puisse remplacer les humains de si tôt.
À l’heure actuelle, même les adeptes occasionnels de l’actualité technologique ont entendu parler d’outils d’IA comme ChatGPT et ses clones. Depuis sa sortie publique en novembre 2022, le chatbot créé par OpenAI a capté l’attention de tous grâce à son étonnante capacité à proposer des réponses convaincantes à des questions relevant de plusieurs domaines de connaissance.
Alors que la plupart des personnes ont entendu parler de ChatGPT, très peu ont interagi avec lui, et encore moins ont trouvé des moyens de l’utiliser pour leurs tâches de productivité quotidiennes. Cela est susceptible de changer à mesure que de plus en plus d’entreprises font pression pour qu’il soit intégré au lieu de travail, et les startups affluent déjà vers la technologie d’OpenAI et ses alternatives open source pour développer de nouveaux services en ligne.
L’une des nombreuses applications potentielles pour les grands modèles de langage (LLM) comme celui qui alimente ChatGPT concerne la transformation du processus de conception robotique. Comme détaillé dans un article récemment publié dans Nature Machine Intelligence, des chercheurs de la TU Delft aux Pays-Bas et de l’École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse ont entrepris d’évaluer si ChatGPT peut ou non offrir un gain de productivité aux équipes d’ingénierie robotique comme ainsi que les défis de son intégration dans leur flux de travail traditionnel.
Cosmino Della Santina, co-auteur de l’étude de cas, a expliqué dans un communiqué que « nous voulions que ChatGPT ne conçoive pas seulement un robot, mais un robot réellement utile ». À cette fin, l’équipe a choisi de construire un robot de récolte de tomates et a demandé à ChatGPT de l’aider à prendre diverses décisions de conception. Les chercheurs ont été agréablement surpris de voir que ChatGPT recommandait les tomates comme l’une des cultures les plus rentables à automatiser, ainsi que l’utilisation de silicone et de caoutchouc comme matériaux de préhension pour éviter d’écraser les tomates pendant le processus de récolte.
En d’autres termes, les scientifiques ont découvert que l’utilisation des LLM pouvait être utilisée pour décharger une partie du travail de conception de haut niveau et permettre aux ingénieurs de se concentrer sur des tâches plus techniques. Des outils comme ChatGPT peuvent également s’avérer utiles pour rechercher des aspects d’un projet de robotique qui ne relèvent pas de leur domaine d’expertise.
L’une des principales préoccupations concernant les outils d’IA est qu’ils pourraient être utilisés comme substitut au travail humain, et ce sentiment n’a été amplifié que par les nouvelles récentes de restaurants au volant comme Wendy’s qui cherchent à utiliser des chatbots pour remplacer les preneurs de commandes humains. Cependant, les chercheurs à l’origine du robot de récolte de tomates pensent qu’un scénario dans lequel des outils tels que ChatGPT peuvent fournir toutes les informations nécessaires à la conception de robots n’est pas possible aujourd’hui et ne le sera probablement pas avant longtemps.
Della Santina explique que l’utilisation de LLM pour tout n’est pas une approche souhaitable lorsque les réponses provenant d’un chatbot contiennent souvent des informations biaisées, trompeuses ou carrément fausses ou fabriquées. La façon dont ces outils fonctionnent est qu’ils passent au crible un vaste bassin de connaissances publiques et utilisent des statistiques avancées pour deviner la réponse la plus adéquate à votre demande. Les LLM soulèvent également d’autres problèmes importants tels que le plagiat et la nécessité de protéger la propriété intellectuelle lors de l’utilisation de ces outils.
Les LLM peuvent également être utilisés pour générer du code, mais la sortie est généralement loin d’être idéale, voire inutilisable. Les chercheurs ont découvert qu’ils avaient besoin d’évaluer et de nettoyer le code pour contrôler le robot cueilleur de tomates, ce qui n’est guère surprenant étant donné que ChatGPT n’est pas spécifiquement conçu comme un outil de programmation. Même des outils comme GitHub CoPilot qui sont adaptés à ce cas d’utilisation ne sont destinés qu’à aider avec des tâches subalternes ou à automatiser certaines parties fastidieuses du processus de développement logiciel.
La génération des modèles CAO nécessaires pour la conception mécanique et les circuits électroniques du robot de récolte de tomates étaient deux autres domaines où les ingénieurs devaient effectuer la majeure partie du travail. Ici, ChatGPT ne s’est avéré utile que pour réfléchir à des idées sur la forme et la taille de la pince. Cela dit, des entreprises comme NVIDIA utilisent déjà des modèles d’IA spécialisés pour concevoir des puces, tandis que les ingénieurs de la NASA utilisent des outils similaires pour concevoir des composants matériels sur mesure appelés « structures évoluées ».
En fin de compte, Della Santina et son équipe pensent qu’il incombe à la communauté robotique de déterminer « comment tirer parti de ces outils puissants pour accélérer l’avancement des robots de manière éthique, durable et socialement responsabilisante ».
Découvrez le reportage du mois (sous-titré en français), l’IA gagnera t-elle face aux champion du monde du jeu de Go ? :
