L’intelligence artificielle (IA) et la robotique occupent une place de plus en plus importante dans notre quotidien, de l’automatisation industrielle aux véhicules autonomes en passant par les robots humanoïdes. Cependant, pour rendre ces technologies encore plus performantes, il est nécessaire de les entraîner avec des quantités massives de données. Or, la collecte de données réelles, en particulier celles provenant d’interactions avec le monde réel, est coûteuse et complexe. C’est là qu’intervient la plateforme Cosmos de Nvidia, une innovation qui pourrait bien transformer la manière dont les robots et les véhicules autonomes sont formés. Cette plateforme permet de générer des données synthétiques réalistes et de simuler des environnements complexes, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère dans l’IA et la robotique.
Les défis de l’entraînement des systèmes d’IA
Les systèmes d’IA, en particulier ceux qui sont destinés à interagir avec le monde réel, comme les robots humanoïdes ou les véhicules autonomes, ont besoin de données pour apprendre à comprendre et à réagir à leur environnement. Toutefois, la collecte de données réelles reste une tâche ardue. Les robots doivent par exemple apprendre à marcher, à saisir des objets ou à naviguer dans des environnements imprévisibles, ce qui nécessite des centaines, voire des milliers d’heures d’enregistrement dans des situations réelles. Ce processus est non seulement coûteux, mais aussi risqué, surtout lorsqu’il s’agit de tester des prototypes coûteux ou de faire rouler des véhicules autonomes sur de longues distances.
En outre, ces données réelles ne sont pas toujours disponibles. Les chercheurs et les entreprises qui développent des systèmes d’IA doivent souvent faire face à un manque d’accès à des données variées et pertinentes pour entraîner leurs modèles. À ce rythme, les scientifiques estiment que la disponibilité de données publiques sera insuffisante d’ici 2026, ce qui rendra plus difficile l’entraînement des IA sur de vastes ensembles de données.
Cosmos : une solution innovante pour générer des données synthétiques
C’est dans ce contexte que Nvidia a lancé Cosmos, une plateforme de simulation multivers révolutionnaire. Cette plateforme permet de créer des modèles de base du monde, des réseaux neuronaux qui simulent des environnements réalistes et les lois de la physique pour générer des données synthétiques. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour entraîner des robots ou des véhicules autonomes sans nécessiter d’enregistrement dans le monde réel.
L’un des aspects les plus mis en avant de Cosmos est sa capacité à simuler une multitude de scénarios possibles. Grâce à la simulation multivers, la plateforme peut générer tous les résultats futurs possibles dans un scénario donné, ce qui permet aux chercheurs de créer des environnements très divers et de tester la réponse des systèmes d’IA dans différents contextes. Par exemple, un véhicule autonome peut être entraîné à réagir à une situation d’urgence sur la route, tout cela sans avoir à conduire des millions de kilomètres de manière physique.
Le cœur de Cosmos repose sur des techniques avancées d’apprentissage automatique, notamment les modèles de diffusion et les modèles autorégressifs. Les modèles de diffusion génèrent des données en ajoutant du bruit (des détails granuleux) à des ensembles de données, puis apprennent à supprimer ce bruit pour produire des séquences réalistes. Combinés à des modèles autorégressifs qui prédisent les prochaines étapes d’un processus, ces outils permettent de créer des séquences vidéo et des images en temps réel pour entraîner des systèmes d’IA.
Cette approche permet aux chercheurs de simuler des centaines de situations différentes qui vont de l’interaction d’un robot avec son environnement à des scénarios complexes impliquant des véhicules autonomes, le tout, sans avoir à recourir aux coûteux et longs enregistrements physiques.
L’impact et les applications concrètes de cette innovation
L’impact de Cosmos sur le développement de la robotique et des véhicules autonomes pourrait être considérable. Pour les robots humanoïdes, les développeurs ont par exemple souvent recours à des centaines d’opérateurs humains pour réaliser des démonstrations répétitives afin d’enseigner de simples compétences au robot. Avec Cosmos, il devient possible de générer des millions de séquences réalistes pour former les robots plus rapidement et à moindre coût. Ces données synthétiques permettent ainsi d’entraîner des robots à interagir dans des environnements complexes sans nécessiter de ressources humaines considérables.
De la même manière, les véhicules autonomes, qui ont besoin de milliers de kilomètres de conduite pour être entraînés, peuvent désormais bénéficier de simulations virtuelles. Ces véhicules peuvent être exposés à une grande variété de conditions (pluie, neige ou encore circulation dense) pour affiner leurs algorithmes de conduite sans risquer de provoquer des accidents ou de multiplier les coûts.
Cosmos a également l’avantage de démocratiser l’accès à des technologies de pointe. Aujourd’hui, les grandes entreprises et laboratoires de recherche disposent souvent des ressources nécessaires pour créer ces types de simulations. Cependant, Cosmos rend ces outils accessibles à un plus grand nombre de chercheurs, d’universités et même de petites entreprises qui souhaitent développer des technologies robotiques. En offrant des outils open source, Nvidia permet à un plus grand nombre de développeurs d’accéder à cette plateforme et de l’utiliser pour accélérer leurs propres projets d’IA.
