OpenAI est en train de dissoudre son équipe de robotique autonome, selon un rapport Fortune repris vendredi par The Decoder, mais cette fois, cette décision ressemble moins à une sortie de la robotique qu'à un pari que son modèle frontière peut faire le travail seul. Les chercheurs en robotique sont intégrés au sein de l'organisation de recherche principale sous la direction du directeur de la recherche Mark Chen, tandis que le personnel en robotique appliquée et en matériel informatique rejoint le groupe appliqué de Greg Brockman.
La réorganisation aurait eu lieu dans un délai si court qu'OpenAI avait déjà réservé un stand à la Conference on Robot Learning (CoRL) à Austin, qui était alors vide. Fortune a rapporté la justification interne : des modèles à usage général tels que GPT-6 Astra peuvent contrôler directement les robots, réduisant ainsi le besoin de modèles robotiques spécialisés formés sur des ensembles de données restreints. Pour en savoir plus à ce sujet et sur d'autres derniers développements en matière d'IA, nous suivons l'industrie 24 heures sur 24.
Pourquoi OpenAI pense qu'un modèle général peut piloter un robot
Le dossier technique repose sur une série de résultats récents. Dans une étude Nvidia citée par The Decoder, un agent alimenté par GPT-6 Astra a atteint un taux de réussite de 74,8 % sur des tâches robotiques simulées, contre 51 % pour les meilleurs modèles spécialisés – bien que les tests aient utilisé un robot DROID simulé plutôt que du matériel physique. Nous avons couvert le résultat précédent de StationeryBench d'Astra en septembre, où il a entièrement réalisé 7 des 100 tâches de manipulation de table qu'un modèle spécialisé concurrent avait complètement échoué.
Yoav Artzi, chercheur en IA à l'Université Cornell et à Google DeepMind, a déclaré à The Decoder qu'il considérait Astra comme une avancée majeure dans la compréhension spatiale, affirmant que le modèle atteignait une précision proche de celle humaine sur le benchmark REMAP, encore inédit. Artzi soupçonne qu'OpenAI a entraîné le modèle sur de grandes quantités de données 3D telles que des scènes de Blender, bien que la quantité de données robotiques réellement utilisées dans l'entraînement reste floue.
Une histoire courte et compliquée avec les robots
OpenAI est déjà venu ici. L'entreprise a fermé sa division robotique en 2020 et le co-fondateur Wojciech Zaremba a expliqué plus tard que l'équipe manquait des données de formation dont elle avait besoin, tandis que les grands modèles de langage semblaient être un chemin plus rapide vers l'AGI. L'effort de robotique a été reconstruit en 2024, d'abord grâce à des partenariats et à des investissements matériels, et le PDG Sam Altman aurait ciblé une première démonstration publique de robots pour 2027, avec l'ambition de construire les propres robots quotidiens d'OpenAI sur le long terme.
La différence cette fois est structurelle plutôt que stratégique. Le regroupement des chercheurs dans l'équipe de recherche principale et l'organisation appliquée maintient le travail de robotique au sein de l'entreprise tout en supprimant l'équipe distincte qui en était propriétaire – le même modèle qu'OpenAI a suivi en novembre lorsqu'il a dissous son équipe de sécurité de préparation au cours d'une restructuration plus large, une décision qui a suscité les critiques des chercheurs en sécurité.
La concurrence ne s'arrête pas
The Decoder note qu'Anthropic et Google ont également montré des progrès récents sur les tâches robotiques avec leurs grands modèles à usage général, le pari d'OpenAI n'est donc pas fait en vase clos. Les travaux de robotique Gemini de Google DeepMind suivent leur propre voie depuis plus d'un an, et les startups spécialisées en robotique affirment que les modèles spécialement conçus présentent toujours de réels avantages.
Ces avantages sont au cœur du débat. Les modèles robotiques spécialisés peuvent encore gagner en termes de coût, de fiabilité, de vitesse et de consommation d'énergie, même s'ils se généralisent moins bien, a rapporté The Decoder. Un modèle frontalier exécuté à bord d’un robot soulève également des questions pratiques sur la latence et la connectivité auxquelles un petit réseau politique dédié n’est pas confronté. La prochaine série de tests de performances hardware-in-the-loop testera la question de savoir si un modèle général unique peut absorber ces contraintes.
Ce que cela signifie pour l'industrie
Si le pari d’OpenAI est payant, la pile robotique s’effondrera dans le même modèle économique de base qui a remodelé le langage et le codage : un modèle, plusieurs corps. Si ce n’est pas le cas, l’entreprise aura troqué une équipe de robotique spécialisée contre des lignes de recherche qui servent plusieurs objectifs à la fois – un échange qui, selon certains chercheurs en robotique, est plus difficile à inverser qu’il n’y paraît.
Pour l’instant, les signaux vont dans une seule direction. OpenAI a quitté le stand d'une conférence sur la robotique, a réaffecté ses chercheurs en robotique et a orienté son modèle le plus solide vers le monde physique. La démo de robot qu'Altman souhaite en 2027 dépend désormais moins d'une division de robotique que de la capacité des modèles de classe Astra.
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