Robot Talk, épisode 166 : l'évolution des corps et des cerveaux de robots, avec Rika Antonova

L'épisode 166 du podcast Robot Talk met en scène un entretien entre la présentatrice Claire et Rika Antonova, professeure associée (Associate Professor) à l'Université de Cambridge. Il porte sur l'usage de l'intelligence artificielle pour concevoir de façon complémentaire le matériel et les algorithmes des robots, c'est-à-dire faire évoluer ensemble leur corps et leur « cerveau ». Les travaux d'Antonova couvrent la co-conception, la découverte automatisée d'algorithmes, l'apprentissage par renforcement économe en données, l'exploration, l'apprentissage actif et la robotique. Elle a fait un master de recherche au Robotics Institute de Carnegie Mellon, un doctorat au KTH Royal Institute of Technology, puis une bourse Computing Innovation Fellowship à Stanford. Elle avait auparavant été ingénieure logicielle senior chez Google. Il s'agit d'une conversation de recherche : la présentation ne mentionne ni robot précis, ni benchmark, ni chiffre de performance, ni calendrier de déploiement.

Le sujet touche un point sensible de la robotique actuelle. La plupart des projets figent d'abord la mécanique, puis entraînent un logiciel qui s'en accommode. La co-conception propose d'optimiser les deux ensemble, ce qui pourrait réduire le coût d'adaptation d'un robot à une tâche. L'apprentissage par renforcement économe en données répond à un autre verrou, le coût des essais sur matériel réel, central pour le passage de la simulation au monde physique. Ces enjeux concernent les intégrateurs et les industriels qui se demandent si l'écart entre démonstration et exploitation se réduira par de meilleurs modèles seuls ou aussi par un meilleur matériel.

Le parcours d'Antonova, entre laboratoires académiques américains et européens et expérience industrielle chez Google, illustre la proximité entre recherche fondamentale et ingénierie à grande échelle. Aucune entreprise ni aucun concurrent n'est cité dans la description, et la co-conception reste surtout un sujet de recherche plutôt qu'une pratique industrielle établie. Aucune suite n'est annoncée au-delà de l'épisode lui-même.