Ils rêvaient de C-3PO, ils ont pondu le Roomba. Voilà, en une phrase, l'épitaphe de soixante ans de recherche robotique. Une discipline née dans l'effervescence des congrès de science-fiction, et qui a fini par atterrir dans les entrepôts d'Amazon, à trier des paquets pour 15 dollars de l'heure. La trajectoire est moins une ascension qu'une chute libre vers le pragmatisme le plus sordide.
De la science à la sous-traitance : le grand renoncement
Les pionniers parlaient de répliquer la conscience. Leurs héritiers, eux, optimisent le taux de réussite d'un préhenseur sur une ligne de picking. Le tournant ? L'argent, évidemment. Les financements publics pour la recherche fondamentale se sont taris, aspirés par la promesse de retours sur investissement immédiats. Les laboratoires universitaires survivent désormais aux crochets des géants de la tech, qui ne versent des subsides qu'à une condition : que les 'découvertes' soient brevetables et intégrables dans leurs chaînes logistiques d'ici dix-huit mois. On appelle ça de l'innovation. Nous, on appelle ça de la R&D externalisée à prix cassé.
Le mythe de l'IA 'embarquée' : ou comment recycler un vieux concept
La dernière trouvaille marketing ? L'apprentissage par renforcement et les 'modèles de fondation'. On vous présente ça comme une révolution copernicienne. En réalité, c'est un recyclage intelligent de vieilles idées des années 80, dopées à la puissance de calcul et aux données massives volées… pardon, 'collectées'. Le vrai changement n'est pas technique, il est économique. Qui possède les données d'apprentissage ? Qui contrôle les modèles ? La réponse est toujours la même : une poignée de sociétés dont le business model est la surveillance à grande échelle. Ils vous font croire qu'ils bâtissent des robots autonomes ; ils construisent surtout des aspirateurs à données, capables de cartographier votre intérieur avec une précision militaire.
La fuite en avant : quand l'échec devient une feature
Le comble de l'histoire, c'est que l'échec à créer une intelligence générale est en train d'être vendu comme un succès. Puisqu'on ne sait pas faire un robot polyvalent, on invente le concept de 'cobot' – un robot collaboratif, donc limité, donc moins cher, donc plus vendeur. On a abaissé les ambitions au niveau des capacités réelles, et on a appelé ça du progrès. La boucle est bouclée. La recherche ne définit plus l'horizon ; elle s'aligne sur les contraintes du marché. Le rêve du robot à forme humaine a été remplacé par la réalité du chariot automatisé dans un entrepôt sans fenêtre. La poésie des origines a cédé la place au bruit des moteurs pas à pas.
Alors la prochaine fois qu'un CEO vous parle de 'robotique cognitive' ou d' 'apprentissage profond', souvenez-vous de cette histoire. Elle ne raconte pas comment on a appris aux machines à penser, mais comment on a appris aux chercheurs à se taire et à obéir aux cahiers des charges des services achats. La véritable intelligence artificielle, finalement, c'est peut-être celle qui a consisté à faire accepter ce renoncement comme le prix de la modernité.