Voilà pour rire des robots qui tombent. Des chercheurs de l’Université de Lorraine ont développé un système « Damage Reflex » (alias D-Reflex) qui permet à un robot humanoïde TALOS de se caler contre un mur lorsqu’une de ses jambes est cassée, un peu comme un humain qui vient de perdre l’équilibre. Le système basé sur un réseau neuronal utilise son expérience (dans ce cas, 882 000 simulations d’entraînement) pour trouver rapidement un point sur le mur le plus susceptible d’assurer la stabilité. Le robot n’a pas besoin de savoir comment il a été endommagé et peut atteindre l’objet à peu près aussi rapidement qu’une personne.
Le résultat, comme Spectre IEEE notes, est l’anti-comédie à laquelle vous vous attendez. Au lieu de tomber au sol, le robot s’appuie contre le mur comme quelqu’un qui vient de se fouler la cheville. Ce n’est pas particulièrement gracieux et nécessite que le robot arrête sa main au moment où il entre en contact, mais il est efficace dans trois tests sur quatre.
D-Reflex n’est pas garanti pour empêcher une chute, ne serait-ce que parce qu’il ne peut pas tenir compte de toutes les positions ou surfaces possibles. Cela n’aide pas non plus le robot à se rétablir une fois qu’il a évité une catastrophe : vous ne verrez pas l’automate boiter le long d’un mur jusqu’à ce qu’il trouve de l’aide. L’approche actuelle est également basée sur un robot stationnaire et n’aidera pas si un actionneur tombe en panne à mi-foulée.
Les chercheurs espèrent cependant créer un système utile en déplacement et imaginent des robots capables de saisir des chaises et d’autres objets complexes lorsqu’une chute est imminente. Cela pourrait permettre d’économiser le coût de remplacement des robots ouvriers qui, autrement, sombreraient vers leur perte, et pourrait conduire à des robots plus « naturels » qui apprendraient à utiliser leur environnement à leur avantage. Une chose est sûre : si la robopocalypse se produit, le déclenchement des machines ne les arrêtera pas longtemps.