La robotique a un problème que l'intelligence artificielle du texte n'a jamais connu : les données lui manquent. Pour apprendre à écrire, un modèle avale des milliards de pages disponibles en ligne. Pour apprendre à saisir un objet ou à ranger une étagère, un robot a besoin d'exemples de gestes réels, et ceux-là n'existent quasiment pas. Une jeune société californienne, Encord, teste une piste inattendue pour les fabriquer : lire l'activité du cerveau des personnes qui montrent le geste au robot.

Un casque qui lit le cerveau pendant une partie de Jenga

Encord, installée à San Leandro près de San Francisco, fabrique des outils pour préparer les données qui nourrissent les modèles de vision par ordinateur. Elle s'est associée à Zander Labs, une startup allemande de neurosciences spécialisée dans la lecture de l'activité cérébrale. Dans un entrepôt, un opérateur retire des blocs d'une tour de Jenga en portant un casque équipé d'une caméra et de capteurs qui enregistrent ses ondes cérébrales, ces signaux électriques que le cerveau émet en permanence.

L'idée n'est pas de deviner ses pensées, mais de mesurer son niveau de concentration. La quantité d'effort mental à un instant précis indique quand la tâche devient délicate. Transmise à un robot, cette information pourrait lui apprendre à repérer les moments où il doit redoubler d'attention et mobiliser ses calculs les plus lourds, plutôt que d'avancer de la même façon du début à la fin.

Le nerf de la guerre : des données qui n'existent pas

"Ces données n'existent tout simplement pas", résume le responsable de l'apprentissage robotique d'Encord. Selon lui, entraîner correctement un robot polyvalent demanderait un ensemble d'exemples environ cinq fois plus gros que tout le catalogue vidéo de YouTube. D'où la course, chez plusieurs entreprises, à inventer des méthodes pour produire ces gestes en masse. Zander Labs apporte une couche supplémentaire : en étiquetant chaque séquence avec l'état mental de l'opérateur, l'hésitation, l'erreur ou la surprise, Encord espère des jeux de données plus riches que de simples vidéos.

"Toutes les entreprises de robots humanoïdes nous ont demandé ces éléments", affirme le même responsable. Le signal est clair : la valeur se déplace vers celui qui saura fournir la matière première de l'apprentissage.

Encore une expérience, pas un produit

Rien n'est joué. Pour l'instant, l'opération reste un essai. Encord veut constituer un premier jeu de données étiqueté par les ondes cérébrales, le faire passer dans les modèles de ses clients, puis vérifier s'il améliore vraiment les performances avant de décider d'aller plus loin. La méthode peut très bien ne pas tenir ses promesses.

Reste que la démarche dit quelque chose de l'époque. La prochaine génération de robots ne se jouera pas seulement sur les moteurs ou les caméras, mais sur la capacité à récolter, au plus près du geste humain, les milliards d'exemples qui leur manquent encore. Et si le cerveau des opérateurs devenait l'une de ces sources, le métier de montreur de gestes pourrait bien avoir de l'avenir.