- 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.
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Speaker
Lucas LABARUSSIAT
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Research Engineer
CEA
Lucas Labarussiat is a research engineer at CEA-List. His work focuses on designing modular software architectures for robotics, combining components such as visual perception pipelines, digital twins, and control systems. More recently, he has been exploring the integration of generative AI into robotic systems, with a particular interest in agent-based approaches for scene understanding, task planning, and supervision. He also contributes to the strategic framing of the “Generative AI & Robotics” initiative, and is involved in collaborative projects across several CEA-List laboratories, as well as with academic and industrial partners in Europe.
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