L'IA peut-elle contrôler des robots en langage courant ?

L'IA peut instruire des robots pour manipuler des objets, naviguer dans des pièces et accomplir des tâches en utilisant des instructions orales quotidiennes des humains.

Les systèmes actuels peuvent interpréter des instructions en langage naturel pour contrôler des bras robotiques simples et des plateformes mobiles dans des environnements contraints, combinant souvent de grands modèles de langage avec des modules spécifiques aux robots pour ancrer les commandes dans les données des capteurs. Des benchmarks comme SayCan et ALFRED montrent que les robots peuvent suivre des commandes verbales en plusieurs étapes à l'intérieur lorsque les domaines de tâches sont limités, mais la généralisation à des environnements réels non structurés reste un défi. La traduction précise du langage en mouvement reste fragile : des mots mal entendus, des formulations ambiguës ou des contextes inédits provoquent souvent des échecs. Des travaux sont en cours sur des modèles de bout en bout qui fusionnent vision, langage et action, mais un contrôle fiable et en temps réel basé uniquement sur la parole ordinaire en dehors des laboratoires n'est pas encore atteint.

— Enriched 11 mai 2026 · Source : Google DeepMind — https://deepmind.google/discover/blog/saycan-planar-manipulation-language-planning/