Un robot capable de courir un marathon, c’est impressionnant. Mais un robot qui peut nettoyer votre cuisine sans s’arrêter à mi-chemin relève d’un tout autre défi.
Le nouveau Wall-B de X Square Robot se confronte à ce défi en s’attaquant aux tâches ménagères du quotidien. Les premiers résultats suggèrent toutefois que la véritable difficulté ne réside pas dans le mouvement, mais dans la régularité.
Le Wall-B a été dévoilé cette semaine à Pékin et présenté en train de ramasser des détritus et d’arranger des fleurs, plutôt que d’exécuter des tours préparés. L’entreprise prévoit de déployer le robot dans de vrais foyers sous 35 jours, alors même que les premiers retours font état d’une exécution lente et d’erreurs occasionnelles.
Des démonstrations aux tâches ménagères
Reuters a rapporté que les débuts du Wall-B se sont concentrés sur des tâches simples et contrôlées, comme ramasser des déchets et arranger des objets. La démonstration a montré comment les robots délaissent peu à peu les performances destinées à impressionner sur scène pour travailler dans des environnements quotidiens.
Robb Report a également relevé que ces tâches, bien que basiques, sont plus difficiles pour les robots que la course ou la danse, car elles exigent une compréhension plus complexe de l’environnement qui les entoure.
Le PDG Qian Wang a déclaré que la limite ne se situe plus au niveau du matériel. « Le matériel est globalement au point, mais le cerveau n’a pas suivi », a-t-il expliqué.
Pourquoi les tâches ménagères simples restent difficiles
Les tâches ménagères exigent un niveau de précision que les systèmes actuels peinent encore à atteindre. De petites erreurs peuvent rapidement conduire à l’échec dans des tâches qui semblent routinières pour les humains.
« Mais lorsque nous manipulons des objets avec nos mains, si nous nous trompons de 0,1 millimètre, toute la tâche peut échouer », a déclaré Wang à Reuters.
Contrairement aux actions répétitives comme courir, les tâches ménagères varient d’un instant à l’autre. Les objets bougent, l’éclairage change et chaque interaction introduit de nouvelles variables que les machines doivent traiter en temps réel.
Pour améliorer les performances, X Square a développé un système qui combine perception, langage et prédiction physique au sein d’un modèle unique, selon son communiqué officiel. L’entreprise affirme avoir conçu cette approche pour aider les robots à fonctionner dans des environnements non structurés, où les tâches sont rarement répétées.
Comme l’explique Wang : « Dans les usines, ils répètent la même action 10 000 fois. Dans un foyer, ils peuvent devoir effectuer 10 000 actions différentes, chacune dans un contexte différent. Le véritable défi n’est pas la répétition, mais la capacité d’un robot à exécuter des actions nouvelles, qui ne figurent pas dans son entraînement, au sein d’un environnement non structuré. »
De grandes ambitions, un déploiement précoce
Soutenue par Alibaba, ByteDance, Xiaomi et Meituan, X Square avance déjà vers des tests en conditions réelles. L’entreprise a déclaré prévoir le déploiement de systèmes Wall-B dans des foyers ordinaires sous 35 jours, un calendrier ambitieux qui témoigne de la pression croissante exercée pour démontrer une utilité concrète.
Reuters a rapporté que l’entreprise avait également commencé un déploiement limité à Shenzhen, au moyen d’un service qui associe des agents de ménage à des robots. Une session de trois heures coûte 149 yuans, et les machines sont déjà intervenues dans plus de 50 foyers.
Les premiers retours suggèrent que les robots restent lents et parfois peu fiables. Wang a déclaré que les machines pouvaient s’interrompre en pleine tâche ou commettre des erreurs de placement, avec une intervention humaine à distance en renfort lorsque cela s’avère nécessaire.
Le marché potentiel reste néanmoins un moteur essentiel. Wang estime que le travail domestique représente environ 20 % du PIB, ce qui en fait une opportunité importante si l’automatisation devient viable.
Pour l’instant, le Wall-B montre la direction que prend le secteur, et non le point où il est arrivé. Les robots peuvent progresser dans des environnements contrôlés, mais les tâches du quotidien restent difficiles à exécuter correctement.
Les robots humanoïdes font peut-être les gros titres en tant que nouvelle grande frontière de l’IA, mais le dernier AI Index de Stanford a constaté qu’ils échouent dans environ 88 % des tâches ménagères.