Quand on parle de robots humanoïdes, on pense encore souvent à de la science-fiction. Mais pour Alberto Rodriguez, ce futur est en train de se construire maintenant, vis et boulons après la ligne de code.
Directeur du « Robot Behavior » pour le projet Atlas chez Boston Dynamics, il dirige les équipes en charge du contrôle, de la perception, de la planification et du machine learning comportemental. Son obsession : donner à Atlas une intelligence physique assez souple pour qu’il puisse travailler dans le monde réel, au milieu des humains.
À ses côtés, Aya Durbin, Product Lead pour les applications des humanoïdes, pousse la même idée mais vue du terrain : « Les clients sont fascinés par la forme humanoïde, confie-t-elle. Dès qu’ils voient un robot avec deux bras, deux jambes, ils projettent tout de suite l’idée d’une machine généraliste, capable de faire un peu de tout dans leur environnement. Ce qui les attire vraiment, ce n’est pas juste la silhouette, c’est la flexibilité : un robot qui s’adapte, qui peut être reprogrammé, réaffecté, sans tout réinventer à chaque fois. »
De l’usine moderne au casse-tête économique
Quand Alberto Rodriguez arrive chez Boston Dynamics il y a environ quatre ans, il commence par faire ce que beaucoup d’ingénieurs ne font pas assez : se taire, observer et visiter des usines. Beaucoup d’usines.
« Ce qui m’a frappé, explique-t-il, c’est à quel point les tâches réalisées dans les usines modernes sont complexes. Pas dans le sens abstrait, mais dans le détail : des gestes fins, de la variabilité partout, des milliers de petites opérations différentes. »
Il raconte ces chaînes de montage automobile capables de produire près de mille voitures par jour, avec 5 à 10 modèles différents sur la même ligne, des milliers de pièces et des finitions, des couleurs, des variantes par dizaines.
Et pourtant, malgré cette hyper-industrialisation, une grande partie des gestes reste réalisée… par des humains. Pourquoi ?
« Ce n’est pas parce que la technologie n’existe pas », insiste Rodriguez. « C’est surtout une question d’économie. Les systèmes d’“automatisation dure” , ces robots classiques très spécialisés, avec des outils dédiés, des gabarits, des dispositifs pour réduire l’incertitude, deviennent vite trop coûteux à adapter dès qu’il y a trop de variabilité. »
Autrement dit : si chaque micro-tâche nécessite un robot dédié, une pince spécifique, une ligne repensée, le coût explose et l’intérêt disparaît. Là se situe le vrai enjeu des humanoïdes : non pas remplacer un robot industriel déjà hyper-optimisé, mais aller chercher toutes les tâches qui ne sont pas automatisées aujourd’hui parce qu’elles sont trop variées, trop changeantes, trop “humaines” dans leur structure.
Le « phare » des humanoïdes : un geste humain, mille micro-difficultés
Pour illustrer ce qu’il vise, Alberto Rodriguez décrit une scène simple en apparence, mais terrifiante pour un robot :
« Un opérateur plonge la main dans un bac rempli de boulons, en saisit un. De l’autre main, il attrape un tournevis électrique, insère le boulon, puis le visse sur la face intérieure du toit d’une voiture, tout en se stabilisant avec l’autre bras. »
Pour un humain, c’est un geste banal. Pour un robot, c’est une chorégraphie infernale :
- reconnaissance d’objets dans un fouillis,
- préhension fine d’une petite pièce,
- coordination main droite / main gauche,
- gestion de l’équilibre dynamique,
- travail dans un espace restreint,
- adaptation permanente à de légères variations de position et de forme.
« C’est ce genre de tâche qui est notre phare, notre objectif lointain, explique Rodriguez. Il n’y a aucune raison fondamentale pour laquelle un humanoïde ne pourrait pas le faire : le matériel est capable, et les techniques qu’on développe aujourd’hui devraient pouvoir monter en complexité jusqu’à ce niveau. »
Mais entre le possible théorique et la production industrielle, il y a une longue traversée.
Trois conditions pour un humanoïde utile
Pour Rodriguez, la valeur d’un humanoïde repose sur trois piliers :
- Un matériel généraliste, facile à réaffecter, que l’on n’a pas besoin de redessiner de zéro pour chaque nouvelle tâche.
- Des interfaces naturelles, permettant aux clients de dire au robot ce qu’il doit faire non pas via des lignes de code obscures, mais via la démonstration, l’instruction directe, ou des outils intuitifs.
- La sécurité au contact des humains, ce qui implique à la fois des choix de design, des logiciels de contrôle, et à terme des cadres réglementaires clairs.
« Nous voulons une technologie qui puisse être reprogrammée sans crise d’ingénierie à chaque fois, résume-t-il. Et nous voulons que nos clients puissent dire au robot quoi faire sans devenir roboticiens. » explique-t-il.
« Ce que nous n’avons pas encore vraiment, c’est le niveau de fiabilité qu’exige le monde industriel. Les lignes actuelles tournent avec des taux de disponibilité de l’ordre de 99,7 %. Atteindre ce seuil avec des robots humanoïdes, c’est un défi immense et passionnant. »
Pour Aya Durbin, l’obsession est de prouver la valeur… dès maintenant
Côté produit, Aya Durbin ramène la discussion à une réalité très concrète : pour que les humanoïdes ne restent pas un beau projet de laboratoire, il faut convaincre les clients maintenant, pas dans dix ans.
« Je suis très enthousiaste à l’idée de voir des humanoïdes faire tout et n’importe quoi dans le futur, confie-t-elle. Mais pour continuer à attirer des investissements et à développer ces technologies, il faut des jalons. Il faut démontrer que, dès aujourd’hui, un robot humanoïde peut créer de la valeur réelle. »
Pour elle, la fiabilité se décline en trois couches :
- Le matériel : le robot lui-même, ses articulations, ses capteurs, sa mécanique.
- Le comportement : la capacité à réaliser la tâche physique, encore et encore, sans incident.
- Le logiciel d’application : tout ce qui vit “au-dessus” – interface utilisateur, intégration avec les systèmes du client, scénarios d’usage – et qui doit être prévisible.
« Les clients doivent savoir à quoi s’attendre, insiste-t-elle. Un humain accepte qu’un autre humain ait des “jours sans”. Un industriel n’accepte pas qu’un robot se comporte de manière aléatoire. Les humanoïdes doivent être prévisibles. »
Boston Dynamics ne part pas de zéro : les robots Spot (quadrupède) et Stretch (robot de logistique) ont déjà permis à l’entreprise de comprendre comment rendre du matériel fiable, comment stabiliser des logiciels, comment gérer des déploiements longue durée.
« La vraie question, c’est : comment transposer ces apprentissages à un humanoïde, pour qu’il soit utilisable par des clients dans un horizon proche ? », résume Durbin.