Le modèle Claude d'Anthropic surpasse les humains dans le contrôle d'un robot
Les technologies d'AI commencent à surpasser les capacités humaines non seulement dans la rédaction de textes et de code, mais aussi dans l'exécution de tâches complexes dans le monde physique. Une nouvelle phase de l'expérience Project Fetch menée par Anthropic a montré que le modèle de langage Claude Opus 4.7 agit des dizaines de fois plus rapidement et plus efficacement que des opérateurs sans expérience dans le contrôle d'appareils robotisés. C'est ce qu'indique l'information de Ixbt.com.
Lors de la première phase de l'expérience, les spécialistes ont comparé l'efficacité d'équipes travaillant avec et sans l'aide du modèle Claude Opus 4.1. À l'époque, les groupes utilisant l'AI avaient un avantage significatif dans la connexion aux capteurs, la configuration des contrôleurs de commande et la création de programmes de navigation autonome. Cependant, le modèle n'avait pas encore atteint une autonomie complète et nécessitait l'aide humaine pour les étapes de base de l'ingénierie.
Dans la seconde phase récemment menée, le modèle Claude Opus 4.7 a été testé dans des conditions d'autonomie partielle. Les résultats sont impressionnants : le nouveau modèle a créé indépendamment les solutions logicielles nécessaires au contrôle du robot. Le rôle de l'humain s'est limité à connecter l'ordinateur, saisir la requête initiale et confirmer les commandes. Selon ixbt.com, Claude Opus 4.7 a accompli les tâches au moins 10 fois plus rapidement que n'importe quelle équipe humaine de la première phase.
La vitesse inégalée de l'AI
Selon les calculs des chercheurs, si l'on considère uniquement les tâches concrètes accomplies par les deux groupes (humains et AI), la vitesse du modèle Claude était 37 fois supérieure à celle des humains n'utilisant pas l'AI, et 18 fois supérieure à celle des équipes collaborant avec elle. Le point le plus intéressant est que le volume de code généré par le modèle était presque dix fois inférieur à celui écrit par les humains, s'avérant ainsi beaucoup plus compact et efficace.Il convient de noter que cet exploit n'est pas le résultat d'une optimisation spécifique pour la robotique. Selon les experts d'Anthropic, une telle augmentation de l'efficacité est liée à la mise à l'échelle générale des modèles, c'est-à-dire à l'augmentation de leur capacité intellectuelle. Cette tendance a été observée précédemment dans les domaines de la programmation et de la cybersécurité : d'abord, le modèle amplifie les idées humaines, puis l'humain aide le modèle, et enfin, le modèle commence à fonctionner indépendamment dans un nouvel environnement.
Lacunes actuelles et perspectives d'avenir
Bien que les résultats soient impressionnants, les auteurs du projet indiquent que la question de la robotique n'est pas totalement résolue. Le modèle Claude rencontre encore des difficultés pour contrôler les mouvements du robot avec une précision millimétrique, notamment dans la tâche de rapporter une balle vers une zone définie (fetch). Parfois, le système a choisi des algorithmes non optimaux pour la reconnaissance d'objets et n'a pas pu assurer la stabilité de la trajectoire de mouvement.- Le modèle ne peut pas encore égaler l'intuition humaine dans les systèmes de rétroaction complexes ;
- Des erreurs sont observées lors de la correction continue des mouvements basée sur les signaux provenant de l'environnement ;
- Pour l'instant, le système ne montre une efficacité élevée qu'au niveau du logiciel.
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