IA physique vs IA traditionnelle : quelle est la véritable différence ?

Des ordinateurs aux machines qui font le travail à votre place, où en sommes-nous réellement ?
Et pourtant, il existe encore tout un nouveau monde d’IA qui attend de se dévoiler.

La prochaine étape de l'IA s'appelle l'IA physique. L'IA physique est l'interaction de l'IA avec le monde physique. Il s'agit de la robotique.
– Jensen Huang, Nvidia, 16 janvier 2025

L'IA physique est une étape pour laquelle nous ne sommes pas encore tout à fait prêts, mais y étions-nous vraiment préparés ? ChatGPT est arrivé et nous nous sommes adaptés.

L’IA physique ne sera pas différente.
C’est ça le problème avec les humains : nous nous adaptons.

Dans ce blog, nous explorerons :

Qu'est-ce que l'IA physique
Qu'est-ce que l'IA traditionnelle
Qu'est-ce que l'IA physique générative
Les principales différences entre les deux

Plongeons-nous dans le sujet si vous êtes un peu curieux (ce que je sais).

Qu'est-ce que l'IA physique ?

IA physique est une intelligence artificielle capable de détecter, de se déplacer et d’interagir avec le monde physique grâce à des machines telles que des robots et des voitures autonomes.

Il combine une prise de décision intelligente avec des actions du monde réel — en gros, une IA avec un corps.

Évolution de l'IA

Pendant plus de 60 ans, nous avons vécu à l’ère du logiciel 1.0 — du code écrit par des humains et exécuté sur des processeurs.

Puis est arrivé le logiciel 2.0, où les machines ont commencé à apprendre à partir de données à l'aide de réseaux neuronaux, alimentés par des GPU.

C'est ce qui a donné naissance à ce que nous appelons aujourd'hui l'IA générative : le type d'IA qui peut écrire, dessiner, concevoir et même discuter avec vous.

Mais maintenant, nous entrons dans une nouvelle étape : IA physique.
Et non, il ne s’agit pas simplement de logiciels supplémentaires : il s’agit d’une IA capable de se déplacer, de voir, de détecter et d’interagir avec le monde réel.

Source

Décomposons-le.

IA générative c'est le cerveau.
IA physique ? C'est le cerveau + le corps.

→ L'IA générative peut écrire vous envoyer un email.
→ L'IA physique peut livrer vos courses.

C'est une IA avec des mains, des roues, des yeux et beaucoup d'intelligence.

Alors, que fait réellement l’IA physique ?

L’IA physique est conçue pour interagir avec les humains et l’environnement.

Il alimente les robots qui assistent les interventions chirurgicales
Des voitures autonomes capables de naviguer dans le trafic
Des aspirateurs intelligents qui savent où nettoyer
Et même des machines dans les usines qui peuvent assembler des produits plus rapidement que les humains.

Ce n'est pas seulement de l'automatisation. C'est de l'intelligence en mouvement.

Comment fonctionne l’IA physique ?

Pour fonctionner dans le monde réel, l'IA physique s'appuie sur deux composants principaux :

Source : Eye for Tech

Actionneurs :

Ce sont comme des muscles :

Roues
Bras ou jambes robotisés qui aident un robot à déplacer ou à soulever des objets.

Capteurs :

Ce sont les yeux et les oreilles, comme :

Caméras
Radar
Microphones — qui aident la machine à « voir » et à réagir à ce qui l’entoure.

L’IA reçoit ces informations sensorielles, les traite, puis agit en fonction de ce qu’elle apprend.

Comment tout cela s'articule (l'approche de NVIDIA) :

La formation commence sur les ordinateurs DGX, où les modèles apprennent grâce aux données.
Ensuite, il est affiné à l’aide de l’apprentissage par renforcement dans un environnement simulé appelé Omniverse.
Enfin, l’IA formée est déployée sur les ordinateurs Jetson AGX, les cerveaux des robots du monde réel.

Exemples concrets d'IA physique

Roomba (par iRobot) :

Un aspirateur alimenté par l'IA qui apprend votre plan d'étage, évite les obstacles et nettoie votre maison, même lorsque vous n'êtes pas à la maison.

Système chirurgical Da Vinci (par Intuitive Surgical) :

Un système robotique qui aide les chirurgiens à effectuer des procédures précises et peu invasives, améliorant ainsi la précision et réduisant les temps de récupération.

L’IA physique transforme déjà notre façon de vivre et de travailler.

Des soins de santé à la logistique, de nos maisons à nos autoroutes : c'est l'IA qui sort de l'écran et entre dans le monde réel.

Comment fonctionne l'IA traditionnelle

L’IA traditionnelle est le type d’IA qui fonctionne principalement avec des données, de la logique et des règles : elle vit dans les ordinateurs et aide à réfléchir, pas à agir.

Il alimente des outils tels que les assistants vocaux, les systèmes de recommandation (comme Netflix ou Amazon) et les outils de détection de fraude.

Voyons cela avec un exemple :

Imaginez que vous travaillez dans une entreprise de télécommunications.

Vous disposez de nombreuses données clients stockées dans un référentiel : leur utilisation, leur historique de facturation, leurs réclamations, etc.

Maintenant, disons que vous souhaitez savoir quels clients pourraient bientôt annuler leur service (c'est-à-dire le taux de désabonnement).

Voici ce que vous faites :

Vous déplacez ces données vers une plateforme d'analyse
Vous construisez des modèles prédictifs qui vous indiquent :
« Hé, ces clients pourraient partir. »
Ensuite, vous branchez ces modèles dans une application qui vous aide à agir, comme offrir des remises ou envoyer des rappels pour les garder à portée de main.

À ce stade, il ne s’agit pas d’une IA à part entière, mais simplement d’une analyse prédictive.

Mais si vous ajoutez une boucle de rétroaction — où le système apprend des décisions passées (qui est réellement resté, qui est parti malgré les offres), c'est là qu'il devient une IA.

Ainsi, plus il voit ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, plus il devient intelligent au fil du temps.

En quoi est-ce différent de l’IA physique ?

L’IA traditionnelle fonctionne dans les espaces numériques.

Il:

Pense
Prédit
Analyses

Mais il ne bouge pas, ne voit pas et ne touche rien.

L’IA physique, en revanche, va encore plus loin.

Il:

Pense et agit
Détecte le monde réel à l’aide de caméras, de capteurs, etc.
Se déplace et manipule des objets physiques à l'aide de moteurs, de roues ou de bras robotisés

Ainsi, même si l’IA traditionnelle peut prédire quel client annulera,
L'IA physique pourrait être le robot qui livre un routeur à la porte du client ou une machine intelligente qui résout les problèmes de réseau sur place.

En quoi l’IA générative est-elle différente de l’IA traditionnelle et physique ?

IA générative est conçu pour créer du nouveau contenu.

Il apprend à partir d’énormes quantités de données (texte, images, audio, etc.), comprend les modèles, puis produit de toutes nouvelles versions de ce contenu.

Par exemple, ChatGPT écrit des articles de blog ou répond à vos questions

Considérons l’IA comme les étapes de la capacité humaine :

L’IA traditionnelle est comme quelqu’un qui peut analyser des données et prendre des décisions intelligentes.
L’IA physique est comme quelqu’un qui peut analyser, penser et aussi se déplacer, comme soulever, naviguer ou assembler des objets.
L’IA générative est comme quelqu’un qui peut créer de nouvelles choses : écrire des poèmes, dessiner des images, générer du code ou faire de la musique.

En bref:

→ L’IA traditionnelle est intelligente.

→ L’IA générative est créative.

→ L’IA physique est à la fois intelligente et physique.

Où l'IA traditionnelle échoue dans le monde physique

L’IA traditionnelle est très efficace pour réfléchir avec les données, mais elle a du mal à sortir de sa zone de confort : le monde numérique.

Il fonctionne selon des règles et des modèles prédéfinis.

Donc, si quelque chose d'inattendu se produit, il ne sait pas comment le gérer.

Voyons cela avec des exemples.

Imaginez que vous avez une application de livraison de nourriture qui utilise l’IA pour vous recommander votre prochain repas.

Il examine vos commandes passées et suggère quelque chose de similaire, comme une pizza, si vous commandez souvent des plats italiens.

Maintenant, disons qu’il y a un embouteillage massif dans votre région et que les livraisons sont retardées.

L'IA saura-t-elle suggérer quelque chose de plus rapide à cuisiner à la maison ou vous donner un avertissement ?

Non, car il n’a pas été formé pour gérer des conditions réelles comme celles-là.
Il ne connaît que vos données, pas ce qui se passe physiquement à l'extérieur.

Un autre exemple :

Supposons que l’IA traditionnelle soit utilisée dans une usine pour détecter les défauts dans les bouteilles.
Il est formé sur des images de bouteilles cassées ou fissurées.

Mais que se passe-t-il si un nouveau type de défaut apparaît, comme une étiquette légèrement mal imprimée ou une bouteille légèrement inclinée ?

Si l’IA n’a pas été formée sur ce problème précis, elle pourrait le manquer complètement.

Pourquoi?

Parce que l’IA traditionnelle ne peut pas s’adapter à la volée.
Il ne voit pas, ne sent pas et ne bouge pas.

→ Il ne comprend que ce qu’il a déjà vu dans les données.
Y a-t-il autre chose ? C'est confus.

C’est là qu’intervient l’IA physique.

Ça peut:

Sentir l'environnement
S'adapter aux situations inattendues
Agissez en conséquence.

IA physique générative : une nouvelle frontière

IA générative + IA physique = un changement de donne.
Cette nouvelle forme s'appelle l'IA physique générative, et c'est là que les choses commencent à sembler vraiment futuristes.

Alors, qu'est-ce que c'est exactement ?

Essayons de comprendre.

Qu’est-ce qui le rend « génératif » ?

Contrairement aux robots traditionnels qui suivent un ensemble d’instructions fixes, l’IA physique générative peut apprendre, s’adapter et proposer de nouvelles réponses physiques par elle-même.

Il ne s’agit pas seulement de réagir, mais de réfléchir et d’agir de manière créative.

Décomposons cela avec un exemple :

Imaginez un robot qui vous aide à nettoyer votre chambre.

Un robot traditionnel pourrait simplement aspirer le sol en lignes droites.
Mais un robot d'IA physique générative pourrait :

Remarquez vos chaussettes sous le lit
Découvrez comment les récupérer
Pliez votre couverture
Suggérez-leur même d’organiser vos livres, sans qu’on vous dise exactement comment procéder.

Pourquoi?

Parce qu'il apprend de votre façon de vivre, s'adapte à vos routines et réagit de manière plus intelligente et plus utile, même dans des situations qu'il n'a jamais vues auparavant.

En bref:

Il apprend comme l'IA générative
Il agit comme une IA physique
Et il s'adapte comme un humain

C’est ce qui en fait une nouvelle frontière.

Nous n’apprenons plus seulement aux machines à faire quelque chose : nous leur apprenons à penser et à se déplacer de manière créative dans le monde réel.

Applications de l'IA physique générative

Maintenant que nous savons ce qu'est l'IA physique générative, voyons où elle est utilisée. Et franchement ? C'est plutôt cool.

Robots intelligents dans les entrepôts :

Ces robots ne se contentent pas de soulever des cartons, ils :

Trouvez la meilleure façon de les déplacer
Éviter les obstacles
Ils ajustent même leurs parcours si quelque chose change.

Par exemple, le robot Proteus d'Amazon.

Il s'agit d'un robot d'entrepôt autonome capable de naviguer dans des espaces très fréquentés, de détecter les obstacles (y compris les humains) et d'ajuster ses mouvements à la volée, le tout sans avoir besoin de chemins fixes.

Machines humanoïdes dans le domaine de la santé :

Imaginez un robot qui assiste les médecins pendant une opération chirurgicale, non seulement en tenant des outils, mais en ajustant ses actions en fonction des mouvements de la main du médecin ou des changements dans l'état du patient.

Il apprend à travailler avec les humains, pas seulement pour eux.

Par exemple, le robot Da Vinci d’Intuitive Surgical.

Ce système robotique aide les médecins à réaliser des chirurgies mini-invasives.

Il peut refléter et améliorer les mouvements du chirurgien, offrant une précision et des ajustements en temps réel lors de procédures délicates.

Outils adaptatifs dans les usines :

Ces machines peuvent détecter un problème sur la chaîne de production, comme une vis desserrée ou une pièce défectueuse, et le réparer sans attendre l'intervention humaine.

Ils s’adaptent en temps réel, améliorant l’efficacité et réduisant les erreurs.

Par exemple, les bras robotisés alimentés par l’IA de Tesla.

Ces robots :

Effectuer des tâches répétitives comme le soudage ou l'assemblage
Utilisez des capteurs et l’IA pour vous adapter aux changements inattendus sur les lignes de production.

Par exemple, il détecte une pièce mal alignée et la corrige sur place.

IA physique vs IA traditionnelle : différences clés

Aspect	IA traditionnelle	IA physique
Analogie	Cerveau	Cerveau + Corps
Présence	Désincarné (existe uniquement dans les logiciels ou les plateformes numériques)	Incarné (existe dans des machines physiques et des robots)
Interaction	Fonctionne avec des données et des entrées numériques	Interagit avec le monde physique grâce à des capteurs et des mouvements
Adaptabilité	Suit des règles prédéfinies	Apprend et s'adapte en temps réel
Exemple	Prédire le taux de désabonnement des clients	Voitures autonomes évitant les obstacles
Objectif principal	Prise de décision et prédictions	Prise de décision et actions physiques
Demande de sécurité	Limité aux environnements numériques	Essentiel pour les cas d'utilisation réels comme les véhicules autonomes

Tu vois:

L’IA traditionnelle est comme un assistant intelligent sur votre ordinateur.

Il peut aider à trouver des réponses, automatiser des tâches et faire des prédictions basées sur des modèles.

L’IA physique est comme cet assistant qui sort de l’écran.

Conduire votre voiture, aider dans les usines ou même assister à une intervention chirurgicale : cela allie réflexion et action.

La véritable beauté de l’IA physique réside dans son adaptabilité en temps réel.

Alors que l’IA traditionnelle attend des instructions ou suit des règles, l’IA physique peut réagir, s’adapter et se déplacer, tout comme les humains.

Conclusion : le voyage de l'IA n'est pas encore terminé

Des logiciels qui pensent aux machines qui bougent, l’IA a parcouru un long chemin.
Et pourtant, ce n’est que le début.

L’IA traditionnelle a changé la façon dont nous traitons les données.
L’IA physique générative change désormais la façon dont les machines interagissent avec le monde réel.

Mais tout comme ChatGPT n’était pas la fin de la route de l’IA, l’IA physique ne le sera pas non plus.
Il y aura toujours une « prochaine étape ».

Cela dit, une chose reste toujours au premier plan : l’intelligence humaine.

Même dans un monde de machines intelligentes, 88% des consommateurs déclarent que l'interaction humaine est toujours essentielle pour eux lorsqu'ils traitent avec les entreprises (PwC, 2023).

C’est pourquoi la décision la plus intelligente que vous puissiez prendre n’est pas de choisir entre l’IA ou les humains, mais de combiner les deux.

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