Tesla espérait en produire 5, 000 nouvelles voitures électriques Model 3 chaque semaine en 2018. Jusqu'à présent, il n'a pas réussi à fabriquer même la moitié de ce nombre. Interrogé sur le sujet, le PDG de l'entreprise, Elon Musk, a affirmé que "l'automatisation excessive était une erreur" et que "les humains sont sous-estimés".

Il n'a pas tort – la récente tendance à l'automatisation complète a négligé l'importance de l'adaptabilité. Les humains sont encore beaucoup plus capables de s'adapter au changement que l'intelligence artificielle (IA). À long terme, L'IA a le potentiel de remplacer les travailleurs humains, mais pour l'instant, les dirigeants doivent déterminer la bonne vitesse de changement.

L'usine Tesla de la Silicon Valley est hautement automatisée. Tôt, Musk a compris que tout processus suivant une séquence d'étapes prédéfinies et se déroulant dans un environnement assez contrôlé, comme un étage d'usine, pourrait être automatisé par l'intelligence artificielle et les robots. Et c'est quelque chose pour lequel il devrait être crédité.

Mais alors que les systèmes autonomes se développent rapidement, les humains restent bien meilleurs pour s'adapter aux changements imprévus. Lorsqu'il s'agit de travaux complexes en usine, c'est quelque chose qu'il ne faut pas sous-estimer. En repensant aux problèmes de productivité de Tesla, Musk a sans aucun doute manqué l'importance de l'adaptabilité dans la fabrication. La probabilité de petites erreurs et de situations imprévues est proportionnelle à la complexité du processus, surtout lorsque le processus se déroule dans le monde physique.

Intelligence adaptative

Les humains et d'autres formes de vie intelligente ont évolué pour survivre dans un monde en constante évolution. Pour cette raison, ils peuvent faire face remarquablement bien aux situations imprévues et aux écarts entre les événements attendus et réels. Comme le souligne le chercheur en sciences cognitives Gary Marcus, il y a beaucoup de choses "qui entrent dans l'intelligence humaine, comme notre capacité à s'occuper des bonnes choses en même temps, raisonner à leur sujet pour construire des modèles de ce qui se passe afin d'anticiper ce qui pourrait arriver ensuite et ainsi de suite. »

Les humains et les animaux peuvent également adapter leur corps à des situations radicalement différentes afin d'atteindre leurs objectifs. Par exemple, on peut avancer en marchant, nager, sauter, grimper et ramper - et nous pouvons le faire même si nous perdons l'usage d'un membre. Ces aspects dynamiques des systèmes biologiques les aident à faire face à des changements radicaux dans des situations très complexes.

Apprentissage automatique, d'autre part, n'est pas encore au niveau de l'intelligence et de l'adaptabilité humaines. Sûr, nous avons fait de grands progrès. Aujourd'hui, algorithmes d'IA avancés, inspiré du système nerveux, peuvent apprendre à reconnaître des situations similaires comme un feu de circulation qui devient rouge ou une balle qui tombe dans la rue encore mieux que les humains. Les développements de la robotique signifient également que les nouveaux robots fabriqués à partir de matériaux souples peuvent s'adapter physiquement à des objets imprévus dans l'environnement physique. Mais dans les deux cas, l'adaptabilité est limitée aux variations au sein d'une catégorie restreinte d'objets ou d'événements.

La vérité est que nous ne maîtrisons pas encore la conception de robots et d'IA suffisamment résilients pour répondre à des environnements imprévisibles. Prenons l'exemple des robots utilisés dans l'industrie de l'emballage. Les véhicules guidés automatisés dotés d'une intelligence embarquée limitée ne peuvent suivre que des instructions de programmation simples les amenant le long d'itinéraires fixes dans un environnement défini. Ces robots pourraient être capables de ramasser un produit et de le placer dans un carton, sans pouvoir faire quoi que ce soit de plus complexe. Lorsque le travail change, le robot devra être remplacé.

Des robots mobiles plus complexes sont également utilisés. Ils ont des capteurs et des scanners intégrés, ainsi qu'un logiciel qui leur permet de détecter leur environnement et de choisir l'itinéraire le plus efficace pour qu'un produit ne soit pas forcément placé au même endroit à chaque fois. Ces robots plus complexes sont plus flexibles et adaptables, mais ils sont encore assez éloignés de ce que les systèmes biologiques peuvent faire.

Cela pourrait être un problème pour les usines trop automatisées où de petits écarts physiques (une roue cassée, l'usure du sol, pièces mal positionnées) peuvent s'accumuler rapidement et engendrer des situations imprévisibles (un composant n'est pas là où il devrait être, un robot manque). Lorsqu'un processus change ou que l'usine commence à fabriquer un nouveau produit, il faut alors reconfigurer l'équipement et trouver une solution différente. Ce n'est pas encore tout à fait à la portée de l'IA et de la robotique.

Automatisation complète

Musk a publiquement fait part de son désir de créer une usine entièrement autonome. Son objectif sous-jacent est de dépasser les limites de la vitesse humaine. Avec une plus grande vitesse, des rendements plus élevés peuvent être obtenus. Mais dans des environnements complexes, comme une usine hautement automatisée, il y a un besoin de robots hautement adaptables qui peuvent répondre à des situations imprévues et les uns aux autres comme le font les systèmes biologiques. L'introduction de ce type de résilience biologique dans la robotique et l'IA nécessite des recherches supplémentaires.

La première consiste à tester l'automatisation robotique au sein d'un ensemble défini de processus, comme la cueillette des matières premières et leur mise sur la chaîne de montage. La seconde consiste à étendre ce test à plusieurs fonctions et processus, telles que la combinaison de la matière première et l'emballage du produit. La troisième étape consiste à déployer des collègues robotiques et une IA adaptative en tant qu'assistants humains. Aujourd'hui, c'est le mieux que nous puissions viser.

On ne sait pas encore quand nous aurons la technologie pour une automatisation complète sans intervention humaine (étape quatre) et quelle forme cela prendra, mais Musk devrait être félicité pour avoir essayé. Il a peut-être sous-estimé les humains, mais ce qu'il apprend est précieux et l'aidera à devancer les autres à l'avenir.

Cet article a été initialement publié sur The Conversation. Lire l'article original.