Lucas LABARUSSIAT
(Research Engineer)
- L’IA générative représente aujourd’hui une promesse pour la robotique industrielle : celle de robots capables de comprendre des instructions en langage naturel, de planifier dynamiquement et de s’adapter à la variabilité des environnements de production.
- Deux voies se dessinent. La première mise sur des approches end-to-end, où des modèles multimodaux de plus en plus puissants apprennent directement à exécuter des tâches complexes. La seconde privilégie des approches hybrides, où l’IA générative assure la compréhension sémantique et la planification haut niveau, tandis que l’exécution s’appuie sur des briques de contrôle éprouvées. Dans les deux cas, les défis sont grands : concevoir des architectures robustes et modulaires, rassembler des volumes massifs de données, disposer de capacités de calcul adaptées et garantir la fiabilité dans des environnements industriels réels.
- Au CEA List, nous explorons ces problématiques en cherchant à concilier l’ambition des approches end-to-end et la fiabilité des architectures hybrides. Cette présentation partagera des retours d’expérience et des perspectives sur l’alliance entre IA générative et robotique.