Au-delà de la récompense de tâche : un protocole de restriction du contrôleur pour évaluer la compétence dépendante de l'incarnation

Une équipe de chercheurs propose, dans un preprint arXiv (2610.07629), de ne plus juger un robot conçu par co-design corps-contrôleur uniquement par la récompense de tâche obtenue avec la paire entièrement optimisée. Leur protocole consiste à restreindre le contrôleur : on mesure la compétence qu'une morphologie conserve avec une famille de contrôleurs de faible complexité, déclarée explicitement, dans un environnement, une tâche et un budget de recherche donnés. Testé sur trois tâches de locomotion du simulateur EvoGym, le critère de récompense n'explique que 39 %, 33 % et 10 % de la variance de cette compétence restreinte. Les descripteurs géométriques ne la prédisent pas non plus en validation croisée groupée par run. La mesure est fiable d'un redémarrage d'optimiseur à l'autre (ICC(2,k) de 0,956 à 0,986), mais elle dépend de la famille de contrôleurs choisie. Si l'on phase l'actionnement selon l'indice de l'actionneur plutôt que sa position, le classement des mêmes morphologies ne corrèle plus qu'à 0,50-0,63 (Spearman), et certaines paires à récompense égale s'inversent.

L'intérêt tient à ce que cela met en cause une pratique courante du co-design : un score unique agrège des corps qui exigent un contrôleur sophistiqué et d'autres qui fonctionnent avec un contrôle rudimentaire. Pour un intégrateur, la différence compte, car un corps peu dépendant du contrôleur est en principe plus simple à piloter et plus robuste face aux écarts entre simulation et réalité. Les résultats pratiques sont toutefois mitigés. Utilisé comme second objectif de recherche, l'axe a amélioré la compétence à récompense égale dans 3 des 5 runs appariés, sous le seuil de 4 fixé dans une préenregistrement. En revanche, appliqué après une recherche classique, pour départager les candidats de la meilleure tranche de récompense, il a désigné un corps différent dans les 8 runs où un choix existait. Le surcoût était d'au plus 0,10 unité de récompense, et dans 6 cas sur 8 le corps retenu obtenait un meilleur score avec une famille de contrôleurs mise de côté.

Le contexte est celui d'un co-design qui, depuis les créatures virtuelles de Karl Sims, optimise corps et contrôle conjointement, et qui s'appuie ici sur EvoGym, banc d'essai de robots mous en simulation. Les conclusions se limitent donc à trois tâches simulées de locomotion, sans validation sur matériel physique ni sur des humanoïdes. Les auteurs ne présentent pas la compétence restreinte comme un nouveau score universel. Ils la décrivent comme une propriété à publier avec la famille de contrôleurs qui la définit. Le test sur famille mise de côté et la déclaration d'un seuil préenregistré, même manqué, relèvent d'une bonne hygiène méthodologique. Aucune suite ni déploiement industriel n'est annoncé à ce stade.