- il y a 11 heures
Ce mercredi 11 février, François Sorel a reçu Frédéric Simottel, journaliste BFM Business, Jérôme Monceaux, directeur et fondateur de Enchanted Tools, et Renaud Heitz, CTO et cofondateur d'Exotec. Ils se sont penchés sur la présentation du fleuron français de la robotique Exotec, la question de la révolution ou de l'illusion sur les robots humanoïdes, ainsi que l'après des démos bluffantes des robots, dans le Débrief spécial robotique, dans l'émission Tech & Co, la quotidienne, sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au jeudi et réécoutez-la en podcast.
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00:05Avec ce soir, pour m'accompagner pour cette émission, c'est Frédéric Simotel. Salut Fred.
00:09Bonsoir François, bonsoir à tous. Parce que je sais que tu es fan de robots,
00:13tout comme moi. Oui, et encore plus en rentrant du CES. Voilà, parce que c'est vrai, et c'est
00:17en allant au CES qu'on s'est dit qu'il fallait qu'on fasse cette émission spéciale parce que
00:20c'est
00:21vrai qu'au Consumer Electronics Show de Las Vegas, on a vu énormément de robots qui roulaient,
00:25qui marchaient, qui flottaient. Bref, il y en avait dans toutes les postures et dans tous les sens.
00:31Et on s'est dit qu'il fallait peut-être faire un point sur ce sujet. Et pour en parler,
00:35eh bien, nous avons deux spécialistes reconnus, réputés dans ce domaine qui nous font la gentillesse
00:41d'être là. Renaud Haidt, c'est là. Bonsoir Renaud. Bonsoir. Vous êtes le CTO, le cofondateur d'Exotech,
00:47notre pépite robotique, on va dire plutôt industriel du nord de la France, en pleine
00:53expansion. Vous allez nous présenter votre boîte dans un instant, c'est quand même assez
00:57incroyable. Et puis Jérôme Anceau est avec nous aussi. Bonsoir Jérôme, directeur et fondateur
01:01de Enchantil Tools. Enchantil Tools qui apporte un peu d'humanité dans ce monde de robots un peu
01:08froid avec des robots qui apportent de l'empathie, de la sympathie, qui sont là pour accompagner
01:16les humains. Ce qui n'est pas forcément le cas d'Exotech, mais c'est justement cette différence
01:22qui est assez intéressante. Tout va bien chez Enchantil Tools ? Tout va bien, c'est très intense en ce
01:29moment. Est-ce que vous étiez au CES ? On était au CES avec nos amis de Nvidia sur leur
01:33stand. Puisque vous
01:34collaborez avec Nvidia. On collabore effectivement, on a beaucoup de leurs modèles qui tournent en
01:39embarqués, une partie de leur puissance de calcul est utilisée dans les robots. Pas mal. Et là,
01:45on va essayer peut-être de découvrir quelques nouveautés concernant Miroca et Miroki.
01:50Si vous voulez.
01:51On attend, on a une heure. Donc aucun souci. Et puis, on va faire un petit point concernant
01:59Exotech. Renaud, est-ce que vous pouvez nous présenter Exotech en quelques secondes et nous
02:04dire à qui vous vous adressez en fait ? Quel est votre business ?
02:06Oui. Donc Exotech, on est un groupe maintenant international. On a 10 ans. On produit des robots
02:11qui vont travailler dans les entrepôts logistiques. Donc il faut vous imaginer un entrepôt logistique.
02:15À l'entrée, on va recevoir des cartons avec des biens. On les stocke. Et ensuite, quand
02:19il y a des commandes, il faut les expédier. On peut les expédier bien sûr à domicile,
02:23mais aussi pour réapprovisionner un magasin, un garage, une pharmacie. Donc il y a énormément
02:26d'usages. Au milieu, une flotte de robots. Les plus petits systèmes, c'est une vingtaine.
02:29Les plus grands, c'est 500 robots qui vont travailler ensemble à l'intérieur et qui vont être
02:33capables d'aller récupérer ce qu'il faut au bon moment pour l'amener et préparer cette commande-là.
02:37Et ce robot ressemble à quoi en fait ? Alors je crois que vous verrez des images après.
02:40Ce sera encore plus simple. Mais globalement, ça fait à peu près la taille d'un bac. Donc à peu
02:44près 60 cm par 40 cm. Ça porte un bac. À l'intérieur de ce bac, on peut mettre ce
02:48qu'on
02:48veut jusqu'à 30 kg. Et donc on l'utilise pour énormément de vertical. J'en ai cité quelques-unes,
02:53mais il peut y avoir de l'alimentaire, il peut y avoir de l'industrie, il peut y avoir un
02:56peu du tout
02:57venant pour du e-commerce. Donc c'est utile pour plein de domaines.
03:00Alors vous avez vécu un moment important il y a quelques jours, puisque vous avez inauguré votre nouveau siège
03:05près de Lille. Un site avec près de 700 salariés, mais vous pourrez en accueillir 300
03:10autres. Je vous propose tout de suite
03:13d'en parler et de découvrir
03:14ce nouveau site avec Nathan Cocampo
03:16qui a fait le déplacement.
03:18Une fourmilière. Les skypods filent entre les rayons. 30 kg de marchandises sur leur dos. Ils grimpent dans les stocks
03:24jusqu'à 14 mètres de haut. Décathlon, Carrefour, Uniqlo, Pepsi. Déjà 14 000 robots vendus en Corée, au Japon, aux
03:30Etats-Unis.
03:31Mais Exotec vend surtout des entrepôts, des solutions clés en main, surveillées 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
03:36Comme le raconte Romain Moulin, l'un des deux fondateurs d'Exotec.
03:39Tous nos systèmes sont critiques pour nos clients. Ils ne peuvent pas se permettre d'être à l'arrêt.
03:43On a ce qu'on appelle le Control Center, qui sont des gens qui, s'il y a un problème
03:47sur un des sites, vont voir une alerte apparaître.
03:50Et ils vont souvent la voir avant que le client l'ait vue pour pouvoir intervenir.
03:54340 millions d'euros de chiffre d'affaires. 10% réinvestis chaque année dans la R&D.
03:58Et c'est bien ça la force d'Exotec.
04:00La seule licane industrielle française maîtrise tout, de A à Z, tout en restant flexible face au contexte géopolitique.
04:06Exotec réalise la moitié de sa croissance aux Etats-Unis.
04:09Mais la gare commerciale n'a pas encore rebattu les cartes, comme l'explique Renaud Hates, l'autre fondateur.
04:13On pourrait avoir envie de produire aux Etats-Unis, sauf que pour produire aux Etats-Unis, il faut acheter les
04:16composants aux Etats-Unis.
04:18Et pour l'instant, ces chaînes industrielles, je pense qu'elles sont parties des Etats-Unis il y a des
04:20années, elles ne sont pas encore présentes.
04:22On garde nos usines ici. Après, on restera flexibles, effectivement, et on s'adaptera à la réalité mondiale.
04:27L'automatisation de la logistique, c'est un marché de 30 milliards de dollars par an.
04:30Exotec l'a à peine grignoté, selon ses cofondateurs, qui gardent en réserve plein d'idées pour avoir des machines
04:35intelligentes à tous les endroits de l'entrepôt.
04:38Voilà, impressionnant.
04:40Merci.
04:41J'imagine qu'il y a beaucoup de fierté d'en être arrivé là aujourd'hui.
04:44Quel âge a Exotec ?
04:45Exotec a 10 ans.
04:47Effectivement, au cours de ces 10 ans, on a passé de nombreuses étapes.
04:50Et donc là, on était arrivé à une étape où on avait beaucoup grandi.
04:52Donc à Lille, on avait 7 sites d'île.
04:55Et pour travailler ensemble, ce n'était pas le plus pratique.
04:57Donc là, on a eu la chance de pouvoir construire notre siège, notre siège complètement à notre image, à la
05:01fois tech, où on a l'invention à l'intérieur, mais aussi industrielle,
05:05puisqu'on a nos lignes de production qui sont à l'intérieur, le tout dans une architecture qui respecte un
05:08petit peu le nord de la France.
05:11Et voilà, on l'a inauguré ce mardi.
05:13Qu'est-ce qui vous a fait partir au départ sur ce concept de chariot ?
05:17Alors, on va parler évidemment des robots humanoïdes, c'était peut-être un peu tôt, il y a 10 ans.
05:21Mais se dire, tu vas faire un chariot et pas un bras articulé, qu'est-ce qui a été le
05:26déclencheur un peu ?
05:28Donc quand on fait un robot, on part du besoin de ce à quoi je veux servir.
05:31Et là, ce à quoi on veut servir en entrepôt, c'est je veux aller le plus vite possible à
05:35aller récupérer des articles, et je veux de la densité.
05:37Donc quand on veut de la densité, on va vouloir, souvent c'est 14 mètres au plafond.
05:41Donc on a des robots qui montent jusqu'à 14 mètres, et là on cherche quelle est la meilleure forme,
05:44et on en parlera par rapport aux humanoïdes.
05:46Un humanoïde n'est pas très habile à monter jusqu'à 14 mètres de haut.
05:48A l'inverse, si j'arrive à faire quelque chose de très dense avec des crémaillères qui vont pouvoir à
05:51la fois avancer et monter,
05:53là j'ai quelque chose de minimaliste, et donc le plus simple, le plus robuste possible en termes de hardware,
05:57et qui fera la mission le plus rapidement possible.
05:59Donc je dirais qu'on a résolu l'équation dans l'autre sens, en partant de qu'est-ce que
06:02je veux faire, et donc quel est le bon hardware à mettre.
06:04Aujourd'hui, si je suis un logisticien, lorsque je veux m'équiper des robots exothèques, ça prend beaucoup de temps.
06:12Enfin voilà, si je veux 100 robots, voilà, est-ce que je suis parti sur un projet sur deux ans,
06:16ou alors est-ce qu'en quelques mois, un peu de programmation,
06:19et puis voilà, tout peut commencer à se mettre en place ?
06:21Alors ce qui est important, c'est qu'en vrai, on n'est pas du point de vue nos clients
06:23des vendeurs de robots, on est des vendeurs d'entrepôts.
06:25D'accord.
06:25Donc on a un client qui va avoir un entrepôt, alors ça peut être un entrepôt existant ou un nouvel
06:29entrepôt à équiper,
06:30et on va fournir toute la chaîne, allant de la réception des marchandises jusqu'à l'expédition.
06:34D'accord.
06:34Et au milieu, il y aura des robots, mais c'est ce que vous voyez sur les images, c'est
06:37des robots intégrés dans un système complet.
06:39Du coup, pour faire un entrepôt complet, je dirais que si on est sur quelque chose de simple et rapide,
06:43ça va être de l'ordre de 6 mois,
06:44entre le moment où vous signez et le moment où ça y est, ça commence à produire, un entrepôt plus
06:48grand, ça va être 12 mois.
06:49D'accord.
06:50Et vous en avez combien aujourd'hui d'entrepôts ? Vous en avez créé combien ?
06:53Donc au total, c'est 200 entrepôts qui tournent avec nos systèmes partout dans le monde, et 14 000 robots,
06:57et avec énormément de variabilité.
06:58Donc des entrepôts tout petits comme un drive, énormément de flux, mais tout petits, jusqu'à des entrepôts géants,
07:02comme ceux par exemple pour Uniqlo au Japon.
07:04Et alors, vous faites toujours le même type de machine, ou est-ce que, par exemple, je suis un client
07:10qui vous demande des spécificités,
07:12on va dire des choses un petit peu plus précises, vous pouvez vous adapter ?
07:15Donc on va s'adapter au niveau de l'entrepôt. Le robot lui-même, celui qui navigue, va être le
07:20même.
07:20Par contre, il ne prend pas toujours le même type de bac, de plateau.
07:23On a des bras robotisés qui prennent les articles à l'intérieur, on a de la vision, on a des
07:26convoyeurs.
07:27Donc chaque entrepôt est en fait unique, spécialisé pour un besoin logistique,
07:31même si ça s'appuie au milieu sur un robot qui est standardisé, ce qui est important pour le rendre
07:35robuste et à bon prix.
07:37Justement, sur quoi vous travaillez beaucoup ? Parce que j'imagine qu'il faut qu'ils durent longtemps,
07:42il faut qu'ils aient leur propre autonomie, leur autonomie de locomotion, autonomie aussi énergétique.
07:51Comment ça se passe à ce niveau-là ? Est-ce qu'ils savent eux-mêmes, tiens, à un moment,
07:54il faut que je vende à ma base, me recharger ?
07:55Comment ça se passe ?
07:56Donc il va y avoir, d'abord on commence par de la mécanique, la capacité à grimper, la capacité à
08:00se déplacer.
08:01Ensuite, on va rajouter électronique et énergie, donc des cartes qui vont permettre de piloter,
08:06de comprendre le monde avec de la vision, des capteurs et une batterie.
08:09Et ensuite, on va commencer les couches software.
08:11Donc la première couche software, c'est celle qui est embarquée, celle qui va donner l'autonomie au robot.
08:15Et la deuxième, qui est peut-être encore plus difficile, et on pourra en parler,
08:17c'est dans le cas des humanoïdes, je pense qu'on n'a pas encore été là, c'est sur
08:20la flotte de robots.
08:20C'est-à-dire qu'en vrai, ce n'est pas un robot qui est utile, c'est l'interaction
08:23de tous les robots ensemble qui doivent faire la mission.
08:26Jérôme, est-ce qu'on peut dire que vous êtes en train de voir les cousins de Mirokai, Miroki, finalement
08:31?
08:31Où est-ce que ça vous paraît être un autre monde, finalement, par rapport à ce que vous faites ?
08:35Il y a des choses qui se ressemblent, mais je pense qu'une des différences, c'est que vous travaillez
08:39en greenfield,
08:40c'est-à-dire que vous partez d'un environnement que vous maîtrisez complètement, l'entrepôt en l'occurrence,
08:45et à l'intérieur duquel, il va y avoir des robots qui vont évoluer selon des schémas qui sont donnés
08:49et qui sont déterminés, déterministes.
08:52La grosse différence, c'est que nous, on essaie de faire un tout petit peu ça,
08:55donc un petit peu de logistique avec des paniers, des chariots, des objets qu'on connaît,
09:00mais dans des environnements où il y a une grosse variable, et cette grosse variable, c'est les gens.
09:04C'est les gens qui ont peur, c'est les gens qui sont contents, c'est les gens qui déplacent,
09:07c'est les gens qui changent d'avis, c'est les gens qui ont des émotions,
09:10et donc on est obligé de prendre ça en compte dans le design de la machine, en elle-même,
09:16mais aussi dans les objets, dans la nature de ce qu'on fait, dans le service, la manière dont on
09:21le rend.
09:21On appelle ça du brownfield, c'est-à-dire qu'en fait, l'environnement, l'étage de l'hôpital,
09:26il préexiste au déploiement du robot, on ne peut pas le changer,
09:29et il faut trouver une façon de s'adapter à l'environnement.
09:33C'est pour ça que les algos de type modèle génératif sont vraiment appropriés dans le cas.
09:38Alors j'aimerais qu'on prenne un petit peu de recul et qu'on regarde ce qui se passe
09:40et comment les médias interprètent aujourd'hui la robotique.
09:44C'est vrai qu'aujourd'hui, sur les réseaux sociaux, on est inondé de vidéos
09:48toutes plus bluffantes que les autres, de figure.ai,
09:51avec un robot qui va plier du linge, qui va repasser votre chemise,
09:54qui va vider le lave-vaisselle, oh le rêve, qui va le remplir.
09:58Encore plus le rêve.
10:00Alors il est un peu lent, etc.
10:02Parfois il est un peu maladroit, mais on se dit,
10:04on touche du doigt en fait une vraie révolution.
10:07Mais la question qu'on se pose avec Fred souvent,
10:10c'est qu'on est quand même assez méfiant, on se dit,
10:12est-ce que c'est vrai tout ça ?
10:14Est-ce que c'est la réalité ?
10:15Ou est-ce que finalement, on n'est pas si loin d'arriver à un truc,
10:20un robot majordome qui pourra arriver à la maison ?
10:22Peut-être Jérôme et après Renaud ?
10:25Alors déjà, je pense que la perspective, elle est fabuleuse,
10:31d'imaginer qu'une machine puisse s'adapter à justement un environnement humain,
10:36que quelle que soit la cuisine, quel que soit l'environnement,
10:39qu'il soit capable de comprendre automatiquement
10:40que dans les tiroirs plutôt en haut, il y ait des couteaux
10:44et que c'est là qu'il doit le ranger.
10:45Que la machine à laver, la vaisselle est là et qu'elle est cachée.
10:49Voilà, et puis que le bouton il ressemble à ça
10:51et que c'est ce modèle-là, on va retrouver la notice,
10:53on va pouvoir réaliser l'opération qu'il faut.
10:55En fait, on sent qu'il n'y a rien d'impossible
10:57compte tenu des technologies qu'on a aujourd'hui.
11:00Il y a quelque chose d'un peu balistique dans cette trajectoire-là.
11:03Oui, parce que les LLM, finalement, ont les modes d'emploi
11:05de toutes les machines à laver, ont les modèles et photos
11:07de toutes les machines à laver.
11:09On se dit finalement, voilà, il suffit d'implémenter tout ça.
11:12Et voilà, c'est ça, mais il y a quelque chose de balistique.
11:14La question, c'est combien de temps il va falloir
11:15pour que ce soit suffisamment robuste,
11:17pour que ce soit vraiment déployable chez nous ?
11:19Et je pense que c'est là où arrive une mauvaise nouvelle.
11:22C'est que, pour moi, même si le potentiel est absolument faramineux,
11:26et il faut s'en occuper, parce que des machines comme ça,
11:29quand ça va arriver dans notre quotidien,
11:31ça va scaler très très vite
11:32et ça va avoir un impact sur notre structure de société
11:36et donc des conséquences sur le travail des gens,
11:40sur la manière dont on s'organise.
11:42Et si on déploie des robots qui sont non-européens
11:45dans un univers européen, on en reparlera tout à l'heure,
11:47parce que l'Europe est vraiment une cible de choix,
11:49ça aura une conséquence phénoménale.
11:53Ceci dit, la perspective de ce genre de machine
11:57à quelques années, c'est un peu illusoire
11:59pour tout un tas de raisons.
12:01Déjà, des raisons d'acceptation,
12:04des raisons de robustesse,
12:06des raisons de sécurité,
12:07parce que quand même,
12:08c'est des machines qui sont assez lourdes,
12:10qui peuvent tomber.
12:10On en voit régulièrement tomber.
12:12En plus, elles sont très coupleuses.
12:14Et puis, la machine elle-même est dangereuse,
12:16mais la charge est dangereuse.
12:17Une bouilloire d'eau à 100 degrés,
12:19des produits chimiques, des médicaments,
12:21tout ça, il y a tout un registre sécurité autour de ça
12:25qui va en ralentir le déploiement,
12:27sans même parler des modèles qu'il va falloir faire.
12:30On a un certain nombre de modèles et une certaine performance,
12:33mais de temps en temps,
12:34chaque GPT se trompe quand vous l'utilisez,
12:36et ce n'est pas bien grave parce que c'est du texte ou une image.
12:39Mais quand là, il se trompe,
12:41la conséquence...
12:42Si on confond une assiette et un couteau,
12:43ça va être un problème quand même.
12:44Pour moi, les échéances qu'il faut regarder,
12:47c'est 10-15 ans à peu près.
12:48Il faudrait carrément avoir une espèce de certification,
12:52une espèce de tampon d'aptitude à rentrer dans une maison
12:56parce que tous les gardes-fonds ont été mis en place,
12:58il y a des systèmes de sécurité qui font que...
13:00Enfin, je veux dire,
13:01quand on commence à réfléchir à tout ça,
13:03on n'y est pas encore.
13:04Non, on n'y est pas encore.
13:05C'est ce que vous dites.
13:05Et il y a des directives qu'on doit suivre,
13:08en Europe en particulier,
13:09il y a bien sûr CE,
13:10mais il y a d'autres directives,
13:11comme la directive machine,
13:12qui impose d'avoir un bouton d'arrêt d'urgence
13:14très visible et actionnable à tout instant
13:16et où tout circuit électronique
13:17doit être coupé à partir du moment où c'est pressé.
13:19Mais ce qui se passe là,
13:20si jamais ce bouton,
13:22qui n'est pas visible visiblement
13:23sur le robot qu'on voit à l'image,
13:24si jamais il est pressé,
13:25le robot va s'effondrer avec sa charge
13:27et avec tous les risques qui sont à l'instant.
13:30Juste une chose,
13:31est-ce que ces vidéos qu'on est en train...
13:33Si vous êtes avec nous à la télé,
13:34on voit ce fameux robot figure.ai
13:36qui est en train de ranger un ordinateur,
13:38qui est en train de mettre des chaussettes
13:39dans un bac à linge, etc.
13:41Enfin, le rêve.
13:42Est-ce que tout ça, c'est vrai ou pas ?
13:45À votre avis ?
13:46Je vais peut-être répondre.
13:47Moi, ce que je vois quand on fait de la R&D sur un robot,
13:49c'est qu'il y a déjà un travail énorme
13:51pour arriver jusqu'à la capacité
13:52à faire une démo, une vidéo.
13:54Et je pense que cette vidéo est vraie.
13:55Donc au sens où on a pu la tourner.
13:57Mais pour pouvoir faire une vidéo,
13:58il suffit que ça marche une fois.
13:59Dans les bonnes conditions,
14:00on voit que l'image est coupée de temps en temps, etc.
14:02Après, quand on veut,
14:03on va dire que ça marche 100 fois d'affilée.
14:04Ça, c'est à peu près le niveau
14:05où je pourrais aller sur un salon et faire des démos.
14:07Là, il y a encore énormément de boulot.
14:09Après, 100 fois, ce n'est pas assez pour la vie courante.
14:11Il va falloir qu'on arrive à 1 000 fois,
14:12à 10 000 fois, etc.
14:14Nous, un robot exotec,
14:15c'est 50 000 missions par an.
14:16Donc il y a encore, je pense,
14:17des pas énormes à passer.
14:18Donc en ça, je suis complètement d'accord.
14:19À la fois, je suis bluffé
14:21de ce qui a été fait les 5-10 dernières années.
14:23Il y a des progrès,
14:23comme il n'y avait jamais eu auparavant.
14:25Ça fait longtemps qu'on avait des petits robots,
14:27mais je dirais vraiment
14:27qui avaient du mal à percevoir leur environnement
14:35avant de pouvoir être dans une usine ou dans une maison.
14:36C'est encore des avancées phénoménales.
14:38Donc il reste du temps à parcourir.
14:39Mais en gros, les plusieurs aspects,
14:41je parle un peu des robots humanoïdes,
14:43mais la première chose,
14:44c'est la mobilité, la locomotion.
14:46Le deuxième, c'est l'équilibre.
14:47Parce qu'en plus, pour Myroca,
14:50ils sont sur des roues, sur un plateau.
14:52Donc il y a un équilibre qui est plus facile
14:53quand on est en robot humanoïde.
14:55Alors nous, c'est facile avec nos jambes,
14:56mais ça met en place tout un tas de systèmes.
14:58Il y a la coordination, enfin la dextérité.
15:01Moi, c'est ça qui m'a impressionné
15:02au dernier CES,
15:04c'est la façon dont ça y est,
15:05les robots apprennent.
15:06Mais alors ce que m'a dit Renaud,
15:07hors micro, c'est intéressant,
15:09c'est que les robots,
15:10moi je pensais qu'ils pouvaient faire ça
15:10mille fois, attraper un verre.
15:12Non, au bout d'un moment,
15:12il peut s'user.
15:13Peut-être que la millième fois,
15:14le verre, il va l'éclater aussi.
15:17Alors que nous, on a cette perception du robot,
15:18on lui demande de faire ça mille fois,
15:20mais c'est vrai qu'il y a de la mécanique derrière.
15:21Et puis, la dernière,
15:25maintenant, ça y est,
15:26on commence à leur introduire de l'IA
15:27pour les rendre plus intelligents.
15:29C'est un peu ça, les différents...
15:32Comment dirais-je ?
15:33Les différents aspects du robot qu'elles ont...
15:35Moi, dans la robotique,
15:36c'est le mariage élégant de hardware,
15:38donc tout ce qui est autour de la mécanique,
15:39du réel et du software.
15:41Et autant sur le champ du software,
15:43il y a eu des progrès phénoménaux
15:44avec la capacité, on va dire,
15:46à prendre des décisions au niveau,
15:47vous avez parlé des LLM,
15:48et la capacité à faire ce qu'on appelle
15:50du contrôle de mouvement très fin
15:52avec plusieurs techniques,
15:53allant dans des modèles mathématiques
15:54jusqu'à du reinforcement learning, etc.
15:56Je pense que le software a énormément progressé.
15:57Le reinforcement learning,
15:58c'est-à-dire qu'il apprend en regardant des vidéos
16:00ou en regardant du mouvement.
16:01Non, ce n'est pas en regardant,
16:02c'est en faisant.
16:03Donc, ça va être dans un monde virtuel
16:04la plupart du temps,
16:04donc on le met dans un monde en simulation
16:06et il va faire un geste
16:07jusqu'à ce que déjà dans le monde simulé,
16:08ça se mette à marcher.
16:09Il y a des vidéos très amusantes
16:10que vous pouvez regarder
16:11sur un robot en reinforcement learning
16:12qui apprend à marcher.
16:13Au début, il fait n'importe quoi,
16:15il bouge dans tous les sens
16:15jusqu'au moment où il croit
16:16que ça commence à marcher,
16:17puis il commence à faire le kangourou,
16:18puis à se rendre compte
16:19qu'un pied, puis l'autre, ça marche.
16:28Pourquoi ?
16:29Parce que c'est celle qui minimise
16:30l'énergie consommée.
16:31Donc, le corps s'est adapté en disant
16:32si je bouge comme ça
16:33sans bouger mes hanches,
16:34je n'aurai pas de variation
16:35de mon sens de gravité
16:36et donc je vais consommer moins d'énergie.
16:38Et à force d'apprentissage,
16:38le modèle va s'en rendre compte
16:39dans un environnement en simulation
16:41et ensuite pourra le porter dans le rêve.
16:43Ça, c'est la partie software.
16:44Le deuxième bout, c'est la partie hardware
16:46où là, il y a eu des progrès,
16:47mais je pense qu'il y a un peu moins de magie
16:49dans les dernières années
16:49où quand il faut mettre des capteurs,
16:51quand il faut mettre du métal,
16:52quand il faut mettre des chaînes à câbles
16:53comme les tendons des doigts, etc.
16:55On peut faire des choses,
16:56mais faire des choses
16:56qui vont pouvoir enchaîner
16:57des milliers de mouvements sans s'user,
16:59là, ça reste encore très, très difficile.
17:01Et là, il y a encore énormément de chemins.
17:03Et c'est là où...
17:04Parce que le CES reste pour l'instant
17:05l'endroit où on a vu plein d'entreprises.
17:07Mais justement, on voyait des entreprises...
17:10Quelqu'un qui fait un robot humanoïde,
17:11en fait, il ne fait pas tout
17:11parce que la dextérité, ça demande...
17:13J'en ai vu qu'il faisait juste des mains
17:14avec des caméras sur les poignets des capteurs
17:17et ensuite, il l'adapte sur des robots humanoïdes.
17:22Comme le CNAS, etc.
17:23Où on avait une équipe de recherche
17:24qui essayait de faire tout un humanoïde.
17:25Et c'est à peu près impossible.
17:27C'est-à-dire que chaque chose doit être parfaite.
17:28Donc, faire un doigt, c'est extrêmement difficile.
17:30Sur le doigt, faire le petit bout, là,
17:31avec la pulpe qui permet de sentir,
17:33c'est extrêmement difficile.
17:34Et je pense que ça, c'est un signe de maturité.
17:35C'est qu'on voit maintenant des startups
17:37qui ne font pas un humanoïde,
17:38mais qui vont faire le bon morceau d'humanoïde.
17:40Les yeux, le doigt, etc.
17:42Après, juste, si vous êtes avec nous à la télé,
17:44on va vous diffuser un extrait d'une petite vidéo
17:46de notre confrère Anthony Morel,
17:52c'est faire un petit match de boxe
17:54avec un robot boxeur.
17:56Et vous allez voir, c'est quand même assez impressionnant
17:58parce que c'est réaliste.
18:01C'est-à-dire qu'on a une dextérité.
18:05Voilà, donc ce petit robot
18:06qui est beaucoup plus petit qu'Anthony
18:08et qui a son petit caractère, etc.
18:12Alors bon, ce n'est pas parfait
18:13parce qu'au moment, il boxe un homme invisible,
18:16visiblement, mais c'est impressionnant.
18:20Jérôme, ça, c'est compliqué à faire.
18:24Alors là, il y a un truc qu'il faut voir,
18:25c'est que derrière, dans le public,
18:27il y a quelqu'un qui a les mains dans le dos
18:28et qui a une télécommande et qui est active.
18:30Oui, bien sûr.
18:31Le robot, il n'est pas autonome.
18:32Oui, oui, oui.
18:33En fait, c'est comme une voiture télécommandée,
18:34c'est un robot télécommandé.
18:35Voilà, c'est comme un drone, quoi, si vous voulez.
18:37Vous avez une télécommande
18:38et puis on va appuyer sur le bon bouton
18:40et là, visiblement, c'est chouette.
18:42Et quand on va appuyer sur le bouton,
18:43ça va déclencher une séquence
18:44qui a été apprise en reinforcement learning
18:47que le robot va exécuter.
18:48Et l'exécution est plutôt propre
18:50compte tenu de l'équilibre,
18:51la dynamique de la plateforme,
18:54c'est propre.
18:56Mais si vous regardez aussi,
18:58ce robot-là, très souvent,
18:59déjà, il n'a pas de visage.
19:01Et pour répondre à la question
19:02qui était posée tout à l'heure,
19:03il y a une couche quand même qui est importante,
19:04la compréhension de la parole,
19:05la compréhension de l'environnement,
19:07tout ce qui est interaction,
19:08la prise en compte des humains qui sont autour.
19:09Celui-là ne le fait pas.
19:10Et d'ailleurs, le casque qu'il a
19:12lui occulte probablement la caméra
19:15et les gants cachent des mains
19:17qui n'existent pas.
19:18Donc, cette plateforme est limitée
19:20dans ce qu'elle va être capable de faire.
19:22Alors, c'est sûr,
19:22c'est hyper impressionnant
19:23de voir un robot capable
19:25de faire de Kung Fu.
19:26Et surtout, ça réveille
19:27un instant un peu grégaire
19:28chez nous tous
19:28où on se dit,
19:29si les machines,
19:30elles sont capables de faire ça
19:31et qu'on est capable d'en produire
19:32autant qu'on produit des drones
19:34qu'on envoie en Ukraine,
19:35qu'est-ce que ça va donner
19:36dans quelques années ?
19:36Alors ça, ça agite les gouvernements,
19:38ça réveille des industries.
19:40Et voilà.
19:41Et donc, c'est beaucoup utilisé
19:42comme ça, je crois.
19:42C'est du soft power.
19:44Et ce n'est pas la philosophie
19:45d'Enchanted Tools.
19:46Ah, pas du tout, non.
19:46C'est tout le contraire.
19:49Qu'est-ce que sont capables
19:50de faire aujourd'hui
19:51Myroka et Myroki, Jérôme ?
19:52Oui, alors,
19:53la fonction des robots,
19:54elle est décomposée
19:55sur trois grandes fonctions.
19:58L'une d'entre elles,
19:59c'est l'interaction sociale,
20:00donc voir les gens,
20:01leur parler, comprendre.
20:02Est-ce qu'ils ont peur ?
20:03Est-ce qu'ils sont timides ?
20:04Est-ce qu'ils ont besoin
20:05de quelque chose ?
20:06Donc là, il y a des capteurs
20:07qui vont analyser, en fait,
20:08le visage des gens ?
20:08Il y a une caméra 3D, RGBD
20:10et infrarouge
20:12sur la tête du robot.
20:15Il va pouvoir comprendre
20:16l'environnement,
20:17donc il va analyser
20:18les modèles,
20:19le fond, les VLM,
20:21donc les visions,
20:23sont capables
20:24de comprendre les situations,
20:25parce que là,
20:25c'est le tout premier prototype.
20:27Et il va être capable
20:27de se dire,
20:28tiens, on est sur un plateau télé,
20:29il y a trois personnes,
20:30on est en train de parler de ça.
20:31Et il va pouvoir se le dire
20:33et utiliser cette information
20:35pour synthétiser un texte
20:37qui sera ensuite interprété
20:39en comportement multimodal.
20:40Donc ça,
20:41c'est l'interaction sociale.
20:42Le deuxième niveau,
20:43c'est le déplacement social.
20:45On appelle ça
20:45la navigation sociale.
20:47Donc c'est être capable
20:47de se déplacer
20:48dans un environnement,
20:49quitte à être chopé
20:50par une infirmière
20:51qui va le déplacer
20:52alors qu'il était en train
20:53de satisfaire un objectif,
20:55de manière complètement compliante.
20:57Il faut se laisser faire,
20:58il ne faut pas être dangereux,
20:59il faut accompagner,
21:00il faut peut-être même comprendre
21:01qu'on a un nouvel objectif.
21:04Et le tout
21:04dans un environnement humain,
21:06donc avec des obstacles dynamiques
21:09en permanence
21:10et qui sont parfois des enfants
21:13et dont il faut faire
21:14particulièrement attention.
21:16Et le dernier niveau,
21:17c'est le grasping.
21:20Et là, encore une fois,
21:21le grasping,
21:21c'est un grasping social,
21:23c'est-à-dire être capable
21:24de prendre un objet
21:24qui nous a été tendu,
21:26un objet qui est posé
21:27sur une table
21:27mais déplacé en même temps
21:29et de faire en sorte
21:30que les gens comprennent
21:32aussi comment l'utiliser.
21:33Vous voyez,
21:33l'un des problèmes
21:34qu'on voit avec
21:35les grands robots humanoïdes
21:36qui sont ultra-fantasmagoriques,
21:38c'est qu'on pense
21:38qu'on va avoir
21:39des esclaves à la maison,
21:40je choisis mon terme,
21:41des esclaves à la maison,
21:42souvent sans visage
21:43ou ça pose quand même
21:45des questions philosophiques
21:46qu'on a intérêt
21:47de se poser, je crois.
21:48Désincarnés, finalement.
21:49Désincarnés, ouais,
21:50très masculins,
21:51très forts,
21:52très rapides.
21:53Il y a une vision
21:54très ingénieure
21:55de la robotique humanoïde
21:57qui pose des questions
21:58je trouve assez profondes
22:01et nous ce qu'on a voulu faire
22:04justement c'est de bien définir
22:07ce que le robot
22:08il est capable de faire
22:09et pas capable de faire.
22:11Si je reprends l'exemple
22:11tout à l'heure
22:11de l'humanoïde,
22:13quand il prend une assiette
22:14comme ça,
22:14s'il a un success rate
22:15de 95%,
22:17on sait tous,
22:17les ingénieurs,
22:18que c'est énorme
22:19comme success rate.
22:21C'est rare les algorithmes
22:22qui sont capables
22:23d'atteindre de telles performances.
22:24Mais quand vous comptez
22:25en termes d'assiettes,
22:26ça veut dire que
22:265 assiettes sur 100
22:27vont être cassées.
22:29Et ça,
22:30c'est un problème.
22:30D'un coup,
22:30on se dit que c'est inacceptable
22:32et pour répondre
22:32à ce que tu disais tout à l'heure,
22:33ça doit se compter
22:34en dizaines de milliers,
22:35en centaines de milliers
22:36d'itérations
22:37sans aucun problème.
22:39Et ça,
22:39pour l'instant,
22:40on n'y est pas.
22:40Donc nous,
22:41ce qu'on a voulu faire
22:42avec Miroca et Miroki,
22:43c'est créer,
22:44en anglais,
22:45on dit boundaries of AI,
22:46c'est des limites claires.
22:47Voilà ce qu'il peut prendre
22:48et ça,
22:49il le prend bien
22:49et tout le reste,
22:50il ne peut pas le faire.
22:51Tout ce qui est apprentissage,
22:52est-ce qu'on peut faire
22:52l'analogie
22:53avec les véhicules autonomes
22:54qui,
22:56on comprenne les Texas,
22:57les Wemo,
22:57etc.,
22:58apprennent en roulant,
22:59finalement.
22:59Et de par toutes les situations
23:02qu'elles vont vivre,
23:03vont emmagasiner de la data
23:05qui fait que
23:06quand cette situation arrivera
23:08pour la prochaine fois,
23:09elles sauront comment réagir.
23:10Est-ce qu'on peut faire
23:11le parallèle avec ces robots ?
23:12Oui, on peut,
23:12mais un environnement urbain,
23:15tu me diras ce que tu en penses,
23:16mais c'est considéré
23:17comme étant semi-structuré.
23:19Il y a un code,
23:20il y a des lignes,
23:21il y a des feux rouges,
23:22il y a des panneaux,
23:23et tout ça,
23:23ça donne des indications
23:25qui indiquent au véhicule
23:26la manière dont il doit
23:26se comporter.
23:28Un robot humanoïde,
23:29il va être projeté
23:29dans un environnement
23:30non structuré.
23:31Et là,
23:32ça devient extrêmement compliqué.
23:33Il n'y a plus de code,
23:34il n'y a plus de code de la route.
23:35C'est GTA.
23:36C'est GTA.
23:37On fait ce qu'on veut.
23:38Alors nous,
23:38ce qu'on a essayé de faire
23:39en réintroduisant,
23:40par exemple,
23:41des poignées
23:41avec des petits dongle Bluetooth,
23:44c'est de réintroduire
23:45une couche
23:46de semi-structuration.
23:47Et en plus,
23:48on déploie dans des hôpitaux
23:49où on connaît quand même
23:50un certain nombre de choses,
23:51la nature du sol,
23:52la taille des couloirs,
23:54le poids de la porte,
23:56la nature de l'éclairage.
23:57Et en plus,
23:58on a un environnement
23:59qui a des gens
24:00qui peuvent recevoir
24:01au moins
24:02un premier niveau de formation.
24:04Donc,
24:04un humanoïde,
24:05c'est non structuré,
24:07un véhicule autonome,
24:08c'est dans des univers
24:09semi-structurés.
24:09Ce sera ça,
24:10c'est le jour où on réussit,
24:11Renaud,
24:11à déverrouiller un peu ça,
24:13qu'il puisse agir
24:14dans son contexte.
24:15C'est ça,
24:15parce qu'on sent que
24:16même la mécanique,
24:17s'il y a encore des progrès à faire,
24:18on va y arriver.
24:19Le software,
24:20ça y est,
24:20on voit à quelle vitesse ça va.
24:22L'acceptation,
24:22je pense qu'on y arrivera
24:24peu à peu.
24:25Donc,
24:25c'est vraiment ce robot
24:27qui peut agir dans son univers,
24:29qu'il soit manufacturier
24:29ou qu'il soit domestique.
24:32Je pense que sur la partie compréhension,
24:33ça fait partie de la stack software
24:34et ça progresse.
24:35Moi,
24:35je dirais après,
24:36c'est l'intégration de tout ça
24:37pour avoir quelque chose de robuste.
24:38C'est-à-dire qu'au final,
24:39quand on a un objet aussi compliqué
24:41qui intègre toutes ces couches logicielles,
24:43tous ces moteurs,
24:44etc.,
24:44pour avoir la perfection,
24:46c'est le niveau le plus faible
24:47qui va donner le niveau de fiabilité
24:48de l'ensemble.
24:48Et je pense que c'est ça,
24:49c'est ces couches
24:51amenées à la perfection,
24:52amenées au niveau suivant,
24:53multipliées par 10,
24:54à chaque fois,
24:54cette fiabilité,
24:55cette longévité
24:56qui va quand même prendre du temps.
24:57Je ne pense pas
24:57qu'il y ait un verrou particulier.
24:59Je pense que maintenant,
25:00chacun des éléments,
25:01il y a des proof of concept,
25:02il y a des films
25:03qui ont montré que chaque élément
25:04indépendamment,
25:04on savait les résoudre.
25:05Maintenant,
25:06intégrer tout ça
25:06pour avoir quelque chose de fiable
25:07dans le temps,
25:08il reste beaucoup de boulot.
25:09Après,
25:09ça va créer sans doute
25:10un nouveau métier
25:10de téléopérateur
25:11parce que finalement,
25:13tous ces robots
25:16seront surveillés,
25:17téléopérés à distance,
25:18non ?
25:19En Chine,
25:19on parlait d'apprentissage
25:21en renforcement tout à l'heure,
25:22c'est beaucoup fait en simulation.
25:23Comme les voitures,
25:24les véhicules.
25:24Oui,
25:25comme on a chez nous.
25:26Donc là,
25:26c'est que j'ai utilisé Waiimo,
25:27je crois qu'ils disaient
25:28qu'ils avaient à peu près
25:29un opérateur pour 25 voitures
25:30en circulation.
25:31Nous,
25:31on a beaucoup moins pour les robots
25:32parce qu'on est aussi
25:33en environnement
25:37et avant,
25:37on était dans l'industrie
25:38beaucoup sur la maintenance sur site.
25:40Là,
25:40maintenant,
25:40comme on est sur des objets
25:41qui sont dotés de vision,
25:42on peut faire la maintenance à distance.
25:43Là,
25:43au milieu de ce qu'on a vu,
25:44les images qu'on a vues tout à l'heure
25:45d'un site exotech,
25:48monté par exotech,
25:49il n'y a pas d'humains.
25:50Enfin,
25:50les humains sont dans une périphérie.
25:52Ils ne peuvent pas...
25:54Donc nous,
25:54on fait un entrepôt complet
25:55et dans l'entrepôt complet,
25:56il y a des humains.
25:56Donc on a des zones d'interaction
25:57avec différents types d'interactions.
25:59Souvent,
26:00il y a un côté
26:00où dans un entrepôt,
26:01entre guillemets,
26:02on ne rigole pas,
26:02on veut de la performance.
26:03Si je veux de la performance,
26:04là,
26:04on va essayer que les robots
26:05soient entre eux
26:06parce que du coup,
26:06il peut y avoir un engagement
26:07de celui qui fournit l'entrepôt
26:08en disant,
26:08oui,
26:09là,
26:09je sais que je pourrais vous faire
26:094000 bacs par heure.
26:10Si on commence à avoir des humains au milieu,
26:12là,
26:12la promesse de performance,
26:13elle est un peu plus dure à définir.
26:14Mais par contre,
26:15il y a des zones d'interaction
26:16entre ces robots-là
26:17et les humains
26:18et après,
26:18il y aura d'autres zones
26:19où quand on déplace une palette,
26:20on peut déplacer une palette
26:21entre des flux humains,
26:22nos convoyeurs vont être
26:23dans des environnements humains,
26:24on peut avoir des bras robotisés
26:25avec de la vision,
26:26pareil,
26:26dans des environnements humains.
26:27Donc,
26:27ça va être un mix.
26:29Avec un minimum de,
26:31comment dirais-je,
26:32de danger pour les humains
26:33parce qu'effectivement,
26:34il y a,
26:34comme vous le disiez,
26:35des électromécaniques,
26:36des choses qui roulent,
26:37qui se baladent.
26:40Tout est prévu,
26:41évidemment,
26:41pour que,
26:42dès qu'il y a la proximité
26:43d'un humain,
26:45ça s'arrête.
26:46Donc,
26:46là-dessus,
26:46il faut se ramener à du basique.
26:48Un robot,
26:48c'est avant tout une machine
26:49et il y a quelque chose
26:49qui s'appelle la norme machine
26:50en Europe
26:51qui a été bien faite,
26:52qui existe depuis des années,
26:53qui a été faite
26:53pour les ascenseurs,
26:54les trains
26:55et qui s'est adaptée
26:56au fur et à mesure
26:56des machines les plus intelligentes.
26:57Donc,
26:57oui,
26:58il y a une analyse de risque à faire
26:59et en fonction des niveaux
27:00de gravité possibles,
27:01il y a des moyens
27:02à mettre en place.
27:03Top !
27:03On va faire une petite pause
27:04dans ce Tech & Co spécial robotique.
27:07On revient juste après ceci,
27:09toujours avec Jérôme Monceau,
27:11toujours avec Renaud Hetz
27:12et bien évidemment,
27:13Frédéric Simotel.
27:15Un grand merci d'être là
27:15et à tout de suite.
27:17Tech & Co,
27:18la quotidienne,
27:19sur BFM Business.
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