- Claude a participé à la programmation et à l'exploitation d'un Unitree Go2, automatisant ainsi une grande partie du travail au sein du projet Fetch.
- L'équipe assistée par l'IA a résolu certaines tâches plus rapidement que le groupe non assisté, comme marcher et localiser une balle.
- L'analyse des interactions a révélé moins de confusion avec Claude, grâce à une connexion plus facile et à une interface plus conviviale.
- Ces progrès mettent en lumière à la fois des opportunités et des risques : les protocoles et les garanties physiques doivent être renforcés lors de la mise en œuvre de LLM dans le monde réel.
Le nouveau test de Anthropique Elle se concentre sur un problème qui n'est plus de la science-fiction : Que se passe-t-il lorsqu'un modèle de langage coordonne un robot ?. À Projet FetchLeur système Claude a permis de faire fonctionner un chien robot, dans le but de tester jusqu'où le robot pouvait aller. IA physique Passer du texte au mouvement.
Au-delà du titre, l'expérience fournit des indications claires sur les capacités et les limites : Claude a automatisé une grande partie de la programmation nécessaire afin que le quadrupède puisse accomplir des actions physiques, et Cela a servi de catalyseur pour permettre à une équipe de personnes de progresser plus rapidement dans certaines tâches..
L'IA et le monde physique : du laboratoire à l'action
Anthropic, fondée par d'anciens chercheurs d'OpenAI, étudie depuis longtemps les risques et les applications pratiques des modèles avancés. Cette fois-ci, l'hypothèse était simple : si un LLM maîtrise de plus en plus le codage et l'interaction avec software, peuvent commencer à influencer des objets réelsL'équipe de sécurité interne (équipe rouge) souhaitait observer cette transition dans un environnement contrôlé.
Les chercheurs soulignent que les modèles actuels ne permettent pas encore de comprendre pleinement le fonctionnement d'un robot complexe, mais Ils prévoient que les versions futures offriront une plus grande marge de manœuvre.Il est donc utile d'analyser comment les humains s'appuient sur l'IA pour programmer et orchestrer les comportements physiques, notamment dans robots humanoïdesavant que ce moment n'arrive.
Comment le projet Fetch a été conçu
Le défi opposait deux équipes sans expérience préalable en robotique : l’une assistée par Claude et l’autre programmant sans l’aide de l’IA. Les deux équipes devaient prendre le contrôle d’un robot-chien Unitree Go2 à l’aide d’une télécommande et écrire du code, en utilisant des contrôleurs et des plateformes telles que… Arduino Uno Qà effectuer des tâches de difficulté croissante, depuis la marche vers un point jusqu'à la localisation d'un objet.
Le groupe avec Claude a pu atteindre certains objectifs plus rapidement, notamment le quadrupède J'ai marché et j'ai trouvé un ballon de plageC'était une chose que l'équipe composée uniquement d'humains n'avait pas pu réaliser dans les conditions de test. La solution n'était pas magique : le modèle a généré et optimisé le code, accélérant la connexion avec le robot et réduisant les frictions.
Anthropic a enregistré et analysé la dynamique de travail. Dans les transcriptions, l'équipe sans IA a exprimé davantage de frustration et de doutes, tandis que l'assistance de Claude… Cela semblait faciliter une interface de contrôle plus compréhensible. et un démarrage plus fluide. Malgré cela, tous les objectifs n'ont pas été atteints et l'autonomie était limitée.
Le robot-chien choisi : Unitree Go2 et son utilité
Le modèle Go2, fabriqué par Unitree à Hangzhou, en Chine, a été choisi pour l'évaluation. Son prix est d'environ Dolaires 16.900, un chiffre relativement serré par rapport aux autres équipements du secteur, et est utilisé pour des missions d'inspection à distance, des patrouilles de sécurité ou des visites sur les chantiers de construction et de fabrication.
Ce quadrupède peut se déplacer de manière indépendante, mais en pratique il dépend de ordres de haut niveau ou le contrôle d'une personneD'après une analyse de marché récente, les systèmes Unitree figurent parmi les plus répandus, ce qui en fait un terrain d'expérimentation attractif pour voir jusqu'où la programmation assistée par l'IA peut repousser les limites.
Que révèlent les résultats concernant les LLM ?
Les grands modèles de langage ne se contentent plus d'écrire des textes : ces dernières années, ils se sont spécialisés dans générer du code et gérer softwareDans le cadre du projet Fetch, cette capacité s'est traduite par une réduction du temps consacré aux tâches de programmation répétitives et par un guide étape par étape pour corriger les erreurs et adapter les comportements du robot.
L'interprétation prudente est que, même si nous ne parlons pas de contrôle total, L'IA abaisse la barrière à l'entrée pour les équipes non expertes Elles permettent à une plateforme physique d'effectuer des actions utiles. Il s'agit d'un changement qualitatif : de simples générateurs de texte, les LLM commencent à agir comme des orchestrateurs de systèmes.
Risques et mesures de protection : comment éviter les frayeurs
Donner à l'IA la capacité d'agir sur les machines introduit des risques évidents : erreurs de code, données erronées ou utilisation abusive délibérée Ces défaillances peuvent avoir des conséquences matérielles. La robotique industrielle a appris depuis longtemps à atténuer ces défaillances grâce à des protections indépendantes. software.
Dans ce contexte, les experts suggèrent de combiner plusieurs niveaux : les limites opérationnelles, l’audit du code généré et, surtout, interrupteurs et protocoles d'urgence mécaniques qui ne dépendent pas du modèle. L’étude anthropique s’inscrit précisément dans cette logique préventive.
Applications émergentes et précautions nécessaires
Avec les garanties appropriées, la même approche pourrait être appliquée à la logistique, à la maintenance, à l'inspection ou à assistance dans des environnements où la présence humaine est complexeL’idée n’est pas de remplacer les techniciens, mais de fournir des outils qui accélèrent les configurations et permettent des réponses plus adaptatives.
Pour que ces avantages se concrétisent, il sera nécessaire de s'entendre sur des pratiques sûres, une documentation claire et critères de déploiement responsablesAutrement, les progrès techniques pourraient se heurter à la confiance du public ou engendrer des risques opérationnels parfaitement évitables.
L'expérience du projet Fetch suggère un tournant : Claude a démontré qu'un LLM pouvait réduire l'écart entre le code et l'action.Rationaliser les tâches du monde réel dans un robot quadrupède, tout en nous rappelant que le passage au monde physique exige des contrôles, des tests rigoureux et une culture de sécurité adaptée.
Je suis un passionné de technologie qui a fait de ses intérêts de « geek » un métier. J'ai passé plus de 10 ans de ma vie à utiliser des technologies de pointe et à bricoler toutes sortes de programmes par pure curiosité. Aujourd'hui, je me spécialise dans l'informatique et les jeux vidéo. En effet, depuis plus de 5 ans, j'écris pour différents sites Web sur la technologie et les jeux vidéo, créant des articles qui cherchent à vous donner les informations dont vous avez besoin dans un langage compréhensible par tous.
Si vous avez des questions, mes connaissances s'étendent de tout ce qui concerne le système d'exploitation Windows ainsi qu'Android pour les téléphones mobiles. Et mon engagement est envers vous, je suis toujours prêt à consacrer quelques minutes et à vous aider à résoudre toutes les questions que vous pourriez avoir dans ce monde Internet.