Les modèles de monde virtuel sont de véritables terrains de jeu numériques où l’on recrée des environnements réalistes, parfois au détail près.
Ces univers simulés servent à entraîner des robots ou des
systèmes d’intelligence artificielle (IA) dans des conditions proches du réel…
mais sans avoir besoin d’aucun matériel physique. Résultat : moins de risques,
moins de coûts, et une liberté totale pour expérimenter.
Dans un entrepôt réel, une erreur de manipulation peut coûter cher. Dans un monde virtuel, on peut répéter la même tâche des milliers de fois sans rien casser. Les simulations permettent aussi de tester des scénarios impossibles à reproduire facilement dans le réel, comme une panne soudaine, un changement météo brutal ou un obstacle imprévu. Le tout en quelques clics.
DeepMind, filiale d’Alphabet (Google), a mis au point Genie 3, un modèle capable de générer des environnements virtuels variés : un entrepôt industriel, une piste de ski enneigée, ou même des lieux imaginaires. Ces mondes ne sont pas que des images : ils obéissent à des lois physiques, ce qui permet aux robots de s’y comporter comme dans le réel.
Avec Genie 3, un robot peut s’entraîner à transporter des caisses, éviter des obstacles ou descendre une pente… sans jamais quitter la simulation. Les capteurs, les forces physiques, la gravité : tout est modélisé. Cette méthode accélère l’apprentissage, car les erreurs ne coûtent rien et chaque tâche peut être répétée à l’infini.
L’étape clé, c’est le sim-to-real : faire en sorte que ce que le robot a appris dans le virtuel fonctionne aussi dans le monde physique. Pour cela, les simulations doivent être extrêmement fidèles à la réalité. DeepMind travaille justement à réduire cet « écart de réalité » pour que la transition soit fluide.
Industrie, logistique, exploration spatiale, médecine… Les mondes virtuels ouvrent des perspectives dans tous les secteurs. Un drone peut s’exercer à voler entre des immeubles, un robot chirurgical peut répéter une opération délicate, et un rover spatial peut apprendre à franchir des terrains accidentés… le tout avant la mission réelle.
Avec l’IA générative, ces environnements virtuels deviendront encore plus réalistes, imprévisibles et variés. Demain, la majorité de la formation des robots pourrait se dérouler exclusivement dans ces mondes numériques, pour n’être testés dans le réel qu’une fois parfaitement prêts.
Dans un entrepôt réel, une erreur de manipulation peut coûter cher. Dans un monde virtuel, on peut répéter la même tâche des milliers de fois sans rien casser. Les simulations permettent aussi de tester des scénarios impossibles à reproduire facilement dans le réel, comme une panne soudaine, un changement météo brutal ou un obstacle imprévu. Le tout en quelques clics.
DeepMind, filiale d’Alphabet (Google), a mis au point Genie 3, un modèle capable de générer des environnements virtuels variés : un entrepôt industriel, une piste de ski enneigée, ou même des lieux imaginaires. Ces mondes ne sont pas que des images : ils obéissent à des lois physiques, ce qui permet aux robots de s’y comporter comme dans le réel.
Avec Genie 3, un robot peut s’entraîner à transporter des caisses, éviter des obstacles ou descendre une pente… sans jamais quitter la simulation. Les capteurs, les forces physiques, la gravité : tout est modélisé. Cette méthode accélère l’apprentissage, car les erreurs ne coûtent rien et chaque tâche peut être répétée à l’infini.
L’étape clé, c’est le sim-to-real : faire en sorte que ce que le robot a appris dans le virtuel fonctionne aussi dans le monde physique. Pour cela, les simulations doivent être extrêmement fidèles à la réalité. DeepMind travaille justement à réduire cet « écart de réalité » pour que la transition soit fluide.
Industrie, logistique, exploration spatiale, médecine… Les mondes virtuels ouvrent des perspectives dans tous les secteurs. Un drone peut s’exercer à voler entre des immeubles, un robot chirurgical peut répéter une opération délicate, et un rover spatial peut apprendre à franchir des terrains accidentés… le tout avant la mission réelle.
Avec l’IA générative, ces environnements virtuels deviendront encore plus réalistes, imprévisibles et variés. Demain, la majorité de la formation des robots pourrait se dérouler exclusivement dans ces mondes numériques, pour n’être testés dans le réel qu’une fois parfaitement prêts.
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