La nouvelle frontière de l'AI : manque de données pour l'entraînement des robots

Les géants du domaine de l'intelligence artificielle (AI), dont OpenAI, commencent à porter à nouveau leur attention vers la robotique. Cependant, un obstacle inattendu est apparu : il n'existe pratiquement aucune base de données de qualité nécessaire pour apprendre aux robots à se déplacer dans le monde physique. Alors que les modèles de langage (LLM) se sont développés grâce aux données ouvertes sur Internet, les robots nécessitent des ensembles de données spécialisés reflétant les interactions physiques. C'est ce qu'indique Techcrunch.com dans son article.

Pour combler ce vide, la startup XDOF a lancé ses activités. L'entreprise se spécialise dans la collecte, le tri et la systématisation de données pour la robotique. Selon TechCrunch, le nouveau projet a réussi à lever 70 millions de dollars auprès de fonds prestigieux tels que Thrive Capital, Spark Capital et a16z. Ces fonds seront alloués à la création de « manuels numériques » pour les robots.

Pénurie de données et nouvelles solutions

Actuellement, les vidéos YouTube ou les images simples utilisées pour entraîner les robots ne peuvent pas refléter pleinement la complexité du monde physique. Philip Wu, fondateur de XDOF, souligne que le prochain grand défi de l'AI ne sera pas les puces ou les modèles, mais précisément le manque de données. Il est impossible de créer un robot parfait sans données précises sur la manière dont les bras robotiques saisissent des objets, les déplacent et franchissent divers obstacles.

L'équipe de XDOF travaille actuellement avec près de 20 clients, dont certains des laboratoires d'AI les plus prestigieux au monde. L'entreprise ne se contente pas de collecter des données, elle propose également des services de nettoyage et d'annotation. Ce processus aide les robots à tirer des leçons de leurs erreurs et à exécuter des mouvements physiques avec plus de précision.

Le projet ABC et la collaboration académique

Comme partie intégrante de ses activités, l'entreprise a annoncé, en collaboration avec l'université UC Berkeley, une vaste base de données nommée ABC. Cet ensemble comprend :

• plus de 130 000 trajectoires de manipulation robotique ;
• 300 heures de processus de simulation ;
• 100 heures de résultats d'évaluation pratique.

Une base de données d'une telle ampleur n'était auparavant pas accessible aux cercles scientifiques. De tels projets sont également d'une importance cruciale pour les pays en développement comme l'Ouzbékistan. Alors que l'utilisation des robots dans la production et les services devrait s'étendre à l'avenir, l'existence d'une telle infrastructure technologique contribuera à réduire le prix des robots et à favoriser leur popularisation.

En conclusion, avec le retour d'OpenAI et d'autres grandes entreprises dans la course à la robotique, les « fournisseurs de données » comme XDOF deviendront une partie intégrante de l'industrie. L'AI physique n'est pas seulement un logiciel, mais un système complexe fonctionnant en harmonie avec le monde réel.