Comment les robots construisent leur monde

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1 Phoo ECAL / Milo Kllr, Dsign : ECAL / Singal Mösch Francis Chabloz Commn ls robos consruisn lur mond par Frédéric Kaplan Pirr-Yvs Oudyr Pourrai-on apprndr à un robo l nom ds objs qui l nourn? N suffirai-il pas d l programmr pour qu il associ ls caracérisiqus ds imags qu il prçoi avc ds séquncs sonors pariculièrs? La form arrondi d un ball avc l son du mo «ball». Un gamm d coulurs pariculièr associé au mo «roug». Pu-êr qu n accumulan ls xmpls, l robo finirai par prédir ls conxs dans lsqulls chacun d cs mos s appliqun? Es-c aussi simpl qu cla d apprndr à parlr? Tlls éain ls qusions qu nous posions n 1999 avan d débur un longu séri d xpérincs dsinés à xplorr la manièr don un machin pouvai apprndr ss prmirs mos. Tous ls mains, nous prnions un dmi-hur pour monrr au robo ds objs d coulur d forms différns. Nous changions d nvironnmn chaqu jour (piècs rès éclairés, zon sombrs) d manièr à c qu l robo puiss prcvoir chaqu obj dans ls condiions ls plus variés possibl. Nous avions uilisé un sysèm d apprnissag simpl fficac : l apprnissag par p r o o y p s. Pour prédir l mo associé à un nouvll siuaion, l robo n comp a r a i l s c a r a c é r i s- iqus à clls rnconrés dans l passé choisissai l mo qui avai éé uilisé dans la siuaion la plus similair (voir ncadré 1). L robo a pu par c méhod maîrisr l usag d un dizain d mos associés à ds objs facilmn disinguabls par lur coulur lur form. Ls prformancs obnus dans cs condiions éain saisfaisans (nr 70% 80% d réussi) mais lls dvnai rapidmn médiocrs siô qu nous nions d inroduir ds objs supplémnairs. L approch n éai pas généralisabl. Un analys plus fin d la bas d xmpls qui connai ous ls informaions (imags sons) qu l robo avai accumulés duran cs xpérincs fu rich d nsignmns. Dans un crain nombr d cs xmpls, 1

2 1 / Commn un robo pu-il apprndr? Tou un nsmbl d chniqus prmn aujourd hui à un machin d apprndr à fair ds prédicions à parir d xmpls. Par xmpl, on pu donnr qulqus imags d balls d chaiss associés aux éiqus «ball» «chais», la machin pu nsui dvinr, quand on lui donn un nouvll imag qu ll n a jamais vu, si c s un ball ou un chais. La âch d prédicion pu êr aussi mporll : par xmpl, la machin obsrv un crain nombr d rajcoirs d un ball qu on lanc d divrss manièrs, nsui s capabl d prédir où c ball va arrir dès ls prmièrs millisconds d un nouvau lancé. Il s possibl d résumr cs différns conxs d prédicion n disan qu la machin ssai d apprndr à chaqu fois à fair corrspondr ls poins d un spac A (.g. imags ou débu d rajcoir) à ds poins dans un spac B (.g. éiqus ou fin d rajcoir), à parir d un nombr limié d xmpls. C formulaion corrspond à c qu on appll n mahémaiqus l problèm d la régrssion, c s-à-dir l ssai d rconsrucion d un foncion dans son nsmbl à parir d qulqus poins. L idé s souvn d présupposr crains propriéés d c foncion à rconsruir, par xmpl qu ll pu êr rprésné par un polynôm où un combinaison linéair d angns, d chrchr dans c sous-nsmbl paramérabl d foncions candidas qulls son clls qui approximn l miux ls poins donnés n xmpl. Il xis ou un arsnal d ouils pour rprésnr cs foncions candidas : résaux d nurons, résaux bayésins, chains d markov,. Il xis égalmn un approch alrnaiv pour résoudr l problèm d l apprnissag, qu l on appll non-paramériqu, qui bin qu plus simpl s monr souvn ou aussi fficac : c s l apprnissag par prooyps. Il s agi dans c cas pour la machin d gardr n mémoir ls xmpls qu ll a obnu, chaqu xmpl éan un associaion nr un poin d l spac A un poin d l spac B. Quand ll a un prédicion à fair, éan donné par xmpl un imag a, alors la machin uilis un msur d similarié pour calculr quls son ls imags d sa bas d xmpls qui son ls plus prochs. La prédicion fourni s donc dans c cas un éiqu qui s calculé n combinan ls éiqus ds xmpls ls plus prochs (par xmpl par un vo à la majorié). Qull qu soi la méhod d apprnissag uilisé, ll impos oujours ds conrains, ou biais d apprnissag, sur la form d la foncion rconsrui : un méhod donné n pu jamais approximr ous ls foncions avc précision fficacié. Aurmn di, pour un méhod donné, crains foncions sron facils à dvinr, d aurs difficils voir impossibls. En our, chaqu méhod uilis ds biais différns, donc c qui s facil pour l un pu êr difficil pour l aur vic vrsa. uilisés dans ls siuaions d rrurs, l obj qui éai l suj d l inracion n apparaissai ou simplmn pas dans l champ d vision d la machin. Il s agissai par xmpl d siuaions où quand nous disions l mo «ball», l robo rgardai n fai aillurs. Il mémorisai ainsi un grand nombr d xpérincs dans lsqulls c mo smblai êr associé à la moqu, au apis ou à un ombr sur l sol. Difficil d apprndr dans cs condiions. C qui limiai ls prformancs du robo, c qui l mpêchai d apprndr à bin à parlr, c n éai pas an ls chniqus d apprnissag auomaiqu (voir ncadré 1). Si on donnai à l algorihm d apprnissag ds donnés pré-formaés, c s-à-dir qu on lui donnai manullmn ls bonns imags associés aux bons sons, il s débrouillai pluô bin. L facur limian résidai pluô dans ls difficulés à fair qu l robo s concnr sur la mêm chos qu l xpérimnaur quand c drnir prononçai un mo : l anion d l homm d la machin n éai pas paragé L anion s c capacié qu on la plupar ds animaux d s concnrr sélcivmn sur crains aspcs d un siuaion à l xclusion ds aurs. Lorsqu nous marchons, lorsqu nous monons un scalir, lorsqu nous scaladons un monagn, nous prêons anion à crains aspcs d nor mond prcpif, mais pas à d aurs. L compormn anionnl pu donc s inrprér dans l conx d un acion moivé, dirigé vrs un bu. Dans nor xmpl, rin n poussai l robo à s inérssr à la ball qu nous lui présnions. Nous aurions pu bin sûr lui programmr un «décur d ball» un compormn d rchrch associé aux caracérisiqus visulls corrspondans. Dans c cas il aurai éé facil d lui apprndr un mo pour c obj. Mais l problèm s srai 2

3 rposé à l idniqu pour un nouvl obj. Commn un robo pourrai-il apprndr à rconnaîr ls caracérisiqus d un obj qu il n connaîrai pas à l avanc? Commn frions-nous pour dirigr son anion vrs c obj? Imaginons un salon dans lqul s rouv un abl, quar chaiss, un canapé, un abour, un scréair un bibliohèqu mural (voir ls illusraions d Jakob von Uxküll, Monds animaux mond humain, Dnoël, 1965). Au plafond il y a un luminair. Quar assis son posés sur la abl. Un chin dans c salon voi ls choss q u l q u p u d i ff é- rmmn. Pour lui il y a ls objs sur lsquls il pu monr pour s rposr : l canapé ls chaiss, mais sans dou pas l abour. C drnir, comm l scréair la bibliohèqu, fai par i d s o b s a c l s, élémns qui n son associés à aucun acion pariculièr si c n s cll d gênr ls déplacmns. Imaginons mainnan l mêm salon vu par un mouch. Pour c insc, sul la lumièr pu-êr l rs d nourriur dans ls assis consiun ds élémns significaifs. C qu nous rconnaissons dans ls objs, c son ls acions ponills qui lur son associés. Pour la mêm raison dévloppr d nouvaux savoir-fair rvin à élargir sa prcpion. L mond d crains inscs rs simpl parc qu lurs différns moyns d acions n évolun pas. Au conrair, l mond du jun nfan humain n css d s complxifir au fur à msur qu il apprnd à inragir avc son nvironnmn. En qulqu mois à pin, l nfan apprnd à conrôlr son corps, à manipulr ds objs, à échangr avc ss prochs pour dvnir un êr auonom capabl d inracions complxs an physiqus qu socials. Duran cs mois d innss aciviés, s mn n plac ls capaciés qui sron à la bas d l apprnissag ds prmirs mos au débu d la scond anné. Si anion, prcpion savoir-fair son si inimmn liés, la soluion pour conduir un robo à porr son anion sur d nouvaux objs n srai-ll pas d l amnr à découvrir d nouvaux savoir-fair? Srai-il possibl d dor l robo d un form d curiosié qui l poussrai à xplorr ds siuaions qu il n connaî pas ncor? Avan ou chos, il convin d précisr c qu srai un «savoir-fair» pour un robo? Un robo pu apprndr à anicipr ls conséquncs prcpivs d cs acions. L mêm yp d algorihm qu cux mployés pour associr ls caracérisiqus d un imag à un son pu alors êr uilisé. A parir d la mémorisaion ds xpérincs passés, la machin p u p r é d i r l s conséquncs fuurs d un acion nrpris. C capacié d anicipaion s à la bas ds savoir fair ponils qu il pourra dévloppr (voir ncadré 1). Qull acion l robo choisira--il? La plupar ds robos sélcionnn ls acions qu ils von ffcur à parir d un sysèm d valurs défini par ss programmurs. C sysèm d valurs défini c qu la machin chrch à obnir c qu ll chrch à évir. Il pu par xmpl s agir d rchrchr ds simulaions acils d la par d son propriéair ou ou simplmn ds signs d sa présnc (son d la voix, décion d son visag). A l invrs ds chocs rop imporans puvn êr associés à ds valurs négaivs. Cs princips dérminn ou l compormn d la machin, son souvn implémnés sous la form d un sysèm d récompnss posiivs ou négaivs qu ll va nr d opimisr. Typiqumn, cll-ci va au dépar ssayr ds acions ou ds combinaisons d acions au hasard, progrssivmn par «ssairrur» va sélcionnr clls qui maximisn ls récompnss posiivs minimisn ls récompnss négaivs. Ls acions sélcionnés puvn êr alors aléaoirmn modifiés ou combinés pour formr d nouvlls sraégis qui son à lur our évalués par l robo. Ainsi, au fur à msur d ss xpérincs, chaqu robo pu consruir ds sraégis proprs pour saisfair cs bsoins arificils définis par son créaur. Dans la plupar ds xpérincs d roboiqu acull, cs siuaions rchrchés son oujours «xériurs» au robo. Dans cs con- 3

4 conséqunc prédi y conséqunc réll y conx snsorimour Prédicion M = y - y réroacion d l rrur Méaprdicion mam classificaion ds siuaions calcul du progrès progrès n prédicion andu conx snsorimour L sysèm d moivaion s composé d dux moduls: un prédicur un méaprédicur diions, un fois ls objcifs ains (rsr près ds humains, n pas d cognr conr ls murs) l robo n a pas d raison d coninur à évolur. C s pour nr d palir à c limi qu nous avons commncé à réfléchir à la manièr d dor l robo d un sysèm d moivaion «inrinsèqu». L idé srai d équipr l robo d un sysèm d valurs qui n srai pas lié à ds âchs spécifiqus, définis à l avanc, mais qui l poussrai vrs ds «siuaions d apprnissag» : un form d curiosié. C sysèm l conduirai à xplorr ls opporuniés d son nvironnmn à découvrir ds siuaions lui prman d dévloppr d nouvlls compéncs. Pour décrir l foncionnmn d un l s y s è m n o u s pouvons considérr qu il s consiué d dux moduls. L prmir modul implémn un sysèm d prédicion M qui a p p r n d l s conséquncs prcpivs d un acion nrpris dans un conx snsoril mour donné. L scond sysèm s u n «m a - prdicur» mam qui apprnd à prédir ls rrurs fais par l prédicur M. En d aurs rms, c scond sysèm modélis l prmir associ à chaqu siuaions rconrés un nivau d difficulé prédiciv. Pour calculr l progrès andu dans chaqu région, un algorihm découp d manièr incrémnal l spac d siuaions possibls n group d siuaions similairs D façon à dor l robo d un form d curiosié, nous avons associé à cs prédicurs un sysèm d valurs qui l inci à évir ls siuaions rop familièrs ls siuaions rop difficils à prédir, pour privilégir ls siuaions où l progrès n apprnissag n maximal. Il n s agi donc pas d choisir ls siuaions pour lsqulls l rrur n prédicion s minimal, ni clls pour lsqulls ll s maximal, mais cll pour lsqulls l rrur diminu maximalmn. Il suffi pour cla d calculr la dérivé local d la courb d rrur prédi par mam corrspondan à divrss siuaions aignabls à parir d un éa snsorimour donné, d choisir un acion qui va conduir à la siuaion don la dérivé corrspondan s la plus négaiv. Dans c calcul, il s imporan d comparr l rrur obnu dans ds siuaions similairs. Pour cla, l sysèm d prédicion d mam uilis un algorihm qui découp d manièr incrémnal l spac ds siuaions possibls n group d siuaions similairs. Pour chaqu group il in à jour un rlvé d l évoluion ds rrurs n prédicion, c qui prm d lur aribur un valur. En our, d manièr à n pas rsr bloqur dans ds siuaions pariculièrs alors qu ponillmn d aurs siuaions inérssans son disponibls, ds acions aléaoirs son choisis 4

5 2 / Commn un séqunc d dévloppmn s organis--ll? Nous pouvons illusrr l foncionnmn du sysèm d curiosié arificill sur un xmpl absrai. Imaginons un nvironnmn dans lqul il xis quar yps d aciviés snsorimorics pour l robo, qu l on appll conxs snsorimours (.g. shoor dans un ball, foncr rbondir dans ls murs, courir après l cha, dormir). Si l on forçai l robo à s concnrr sur chacun d cs aciviés séparémn, on pourrai msurr l évoluion d son rrur n prédicion dans chacun d cs conxs. Ls courbs corrspondans son rprésnés dans la figur (A). On s aprçoi qu il y a un siuaion (1) dans laqull l rrur rs oujours élvé n diminu pas, possiblmn parc qu c siuaion s rop compliqué pour son sysèm d apprnissag, un aur (4) dans laqull ll s oujours bass n chang pas, dux siuaions (2 3) pour lsqulls l rrur s hau au dépar, mais diminu nsui à ds ryhms différns. En praiqu, l robo s placé dans un nvironnmn où cs différns aciviés son possibls, mais il n connaî rin ds courbs d apprnissag corrspondans ni mêm l fai qu il y a quar yps d conxs spécifiqus. Dans c cas, on doi obsrvr d abord, un phas d xploraion n grand pari aléaoir qui prm au robo d un par d s aprcvoir qu il y a ds yps d siuaions différns d aur par d s fair un idé iniial d l inérê n rm d apprnissag d chacun d cs siuaions. On doi alors obsrvr l compormn illusré par l graphiqu (B). L robo évi d s rouvr dans ls siuaions 1 4 car ll n prmn pas d progrès n apprnissag. Il ls xplor cpndan d mps n mps par hasard, c qui lui prm d vérifir qu lls rsn pu inérssans. A l invrs, il va s concnrr d abord sur la siuaion 3 qui s cll pour laqull ss prédicions s améliorn l plus vi iniialmn. Après un prmièr périod, la siuaion 3 s mairisé prédicibl : l robo s m alors sponanémn à xplorr la siuaion 2 qui à c sad d son dévloppmn lui procur l plus d progrès n apprnissag. régulièrmn. Typiqumn, l robo choisi 70 pourcn du mps ls siuaions qu il jug lui apporr un progrès n apprnissag maximal 30 pourcn du mps il ffcu un acion aléaoir. Cla lui prm d mr à jour son évaluaion ds différns siuaions, noammn d n découvrir d nouvlls corrspondan à ds diminuions maximals d l rrur n prédicion. Cs siuaions son applés ds «nichs d progrès». Ls nichs d progrès n son pas ds propriéés inrinsèqus d l nvironnmn. Ells résuln d la rlaion nr la srucur physiqu du robo, ls biais d ss mécanisms d apprnissag, ss inracions passés, l nvironnmn pariculir dans lqul il s placé. Un fois découvr xploié, un nich d progrès disparaî au fur à msur qu la siuaion à laqull ll corrspond dévin plus prédicibl. Ainsi, un rajcoir dévloppmnal, c s-à-dir un séqunc d éaps dans lsqulls l robo s focalis L robo conrôl ss mouvmns grâc à ds signaux sinusoidaux. sur ds aciviés d complxié croissan, s form sans qu ll ai éé pré-programmés par l concpur. L foncionnmn d un l sysèm s illusré sur un xmpl absrai dans l ncadré 2. L archicur qu nous vnons d décrir s génériqu dans la msur où ll pu êr appliqué à n impor qul spac d snsurs d mours qu un robo pu xplorr, par définiion n s pas spécifiqu d un âch pariculièr. Considérons un prmir xmpl dans lqul l robo conrôl l mouvmn d cs différns mours n appliquan ds signaux sinusoïdaux. Pour chaqu mour, il fix la périod, la phas l ampliud du signal. Son sysèm d prédicion n d prédir ls ffs d cs différns jux d paramèrs sur la manièr don l imag capé par sa caméra s modifié, c qui rflè indircmn l mouvmn d son bus (pour lqul il n a pas d capur). A chaqu iéraion d l algorihm, l 5

6 robo choisi la valur du prochain jux d paramèrs à ssayr d façon à maximisr la réducion d l rrur n prédicion, sauf dans 30 pourcn ds cas où comm on l a xpliqué plus hau il choisi ds paramèrs aléaoirs. Lorsqu nous débuons un xpérinc d c gnr, l robo xplor au hasard différns jux d paramèrs pndan ls prmièrs minus. Il agi ss bras ss jambs d manièr désordonné. La majur pari d cs mouvmns a un ff rès facilmn prédicibl : l robo n boug quasimn pas. L robo malgré son agiaion rs immobil. L rrur n prédicion rs minimal : cs siuaions n son pas inérssans pour l robo. Par hasard, au bou d un dizain d minus un mouvmn amèn n général l robo a ffcur un légr déplacmn. Il découvr par xmpl qu un crain combinaison d paramèrs résul n un légr rcul. C siuaion nouvll résul d abord n un augmnaion d l rrur n prédicion puis, au fur à msur qu l robo a d nouvlls occasions d ffcur ds mouvmns similairs, c rrur commnc à baissr : l robo a découvr un «nich d progrès». Dans l hur qui sui, l robo va xplorr ls différns manièrs d rculr. Au cours d c xploraion, il s probabl qu il découvr qu crains légèrs modificaions d paramèrs conduisn à ffcur c qu un obsrvaur xériur appllrai ds mouvmns d roaion : un nouvl nsmbl d «nichs d progrès» qu l robo pourra xploir quand ls compéncs liés à la march n arrièr auron éé pour l ssnil maîrisés. Il fau n général plus d rois hurs pour qu l robo découvr plusiurs nsmbls d paramèrs lui prman d marchr n avan, n arrièr, laéralmn ou d ournr sur lui-mêm. A aucun momn, il n a comm objcif d apprndr à marchr. Guidé par la maximisaion d la réducion d l rrur n prédicion, il dévlopp pouran ds compéncs vrsails pour la locomoion. C s d aillurs l caracèr non spécifiqu d l archicur qui prm c vrsailié. Un robo moivé pour s rapprochr d un obj n aurai par xmpl sans dou pas appris à rculr ou à ournr sur lui-mêm. L fai qu la march n arrièr s soi révélé dans c rajcoir plus facil à découvrir qu ls aurs n éai pas facil à prévoir. Ean donnés la srucur physiqu d c robo l yp d sol sur lqul il éai placé, ls mouvmns d rcul on éé la prmièr nich découvr. Pour savoir si c nich consiu un «aracur» récurn pour c yp d rajcoir il fau mr n plac un programm d xpérincs sysémaiqu smblabl à clui qu nous allons présnr dans l cadr d l xpérinc qui sui. Dans un scond séri d xpérincs, l robo s placé dans un nvironnmn où plusiurs yps d objs son présns. Un obj pu êr mordu. Un obj pu-êr poussé. Il y a égalmn un aur robo qui imi ls sons qu ém l prmir robo quand clui-ci ls produi dans sa dircion. L robo L robo s placé sur un apis d évil qui propos divrs opporuniés d apprnissag 6

7 obj. La découvr d cs associaions a liu qulqus hurs plus ard. L a p r o d u c i o n sonor, xploré dans un prmir mps au mêm ir qu ls mouvmns du corps, s rapidmn abandonné au profi d l inracion avc ls objs qui donn ds résulas plus immédias n rm d réducion d rrur. En ff, lors ds inracions sonors, l son émis par l robo s déformé lors d l imiaion par l aur robo. C ff s dérminis mais plus difficil à prédir, du moins dans un prmir mps. C n s qu un fois l inracion avc ls objs maîrisés qu l robo commnc à rémr ds sons. Il s consacr alors prsqu xclusivmn à c modalié. L dévloppmn du robo s auo-organis n plusiurs phass Chaqu xpérinc donn liu à un rajcoir uniqu. Mais conrôl ls paramèrs d un crain nombr un mêm yp d d primiivs morics qui lui prmn un srucuraion s rrouv dans la majorié larg évnail d mouvmns. Il prçoi ls d nr lls : l robo xplor d abord ls conséquncs d cs mouvmns visullmn, d manièr sonor n uilisan ss progrssivmn sur ls siuaions ls plus achs ls plus simpls pour s concnrr capurs d disanc. difficil n rms d prédicion. Un rajcoir pariculièr n s pas nièrmn dérminé par ls algorihms qui conrôln l robo. Ell n s pas non plus la conséqunc dirc ds opporuniés présns dans l nvironnmn. Ell résul d l inracion nr un sysèm d apprnissag génériqu, un corps roboiqu pariculir un nvironnmn srucuré. Grâc à c approch, nous avons la possibilié d éudir l rôl rspcif d chacun d cs facurs srucuran dans l organisaion d un séqunc dévloppmnal. Comm pour la découvr d la march, l robo xplor c spac avc comm uniqu objcif d maximisr la réducion d l rrur n prédicion. Chaqu xpérinc dur ici un dizain d hurs s caracéris par un srucur rmarquabl. Après un prmièr phas d xploraion aléaoir, l robo commnc à ffcur d manièr sysémaiqu ds séris d acions répéés (frappr, mord), puis dans un scond mps il découvr ls zons d l nvironnmn (objs frappabls, objs mordabl) qui corrspondn à ds progrès n apprnissag. A c sad cpndan, l robo n fai pas d associaion sysémaiqu nr un zon connan un obj l acion qui lui corrspond. Il frapp l obj à mordr, mord l obj à frappr. Du poin d vu d l apprnissag il s plus inérssan d associr la bonn acion au bon Cs dux xpérincs monrn commn ds dynamiqus génériqus d apprnissag puvn conduir un robo à découvrir la maîris d son corps, ls objs présns dans son nvironnmn proch à s ngagr vrs d prmièrs forms d inracions réciproqus. Ls compéncs pour 7

8 3 / L acion srucuran L organisaion ds séquncs dévloppmnals qu nous avons décris présn un similarié inérssan avc la formaion ds compéncs snsorimorics chz l jun nfan. Prnons l xmpl canoniqu d l nfan qui fai la découvr du «schéma» snsorimour corrspondan à l acion d frappr un obj sur un abl. La plupar ds objs solids fon un brui lorsqu ils ouchn la abl. L nfan pu xplorr la similarié la variabilié ds réponss d cs objs «frappabls». Il découvr dans c xploraion qu un crain nombr d objs (par xmpl un œuf) s cassn lorsqu on ls frapp d la mêm manièr. L acion d frappr s ainsi à la bas d la disincion nr ls objs «frappabls» ls objs «cassabls». D façon similair, l robo d nor xpérinc caégoris cs xpérincs n foncion ds réponss snsorills provoqués par crains acions dans crains conxs. (illusraion prcvoir agir qu l robo dévlopp d c façon son adapés à sa morphologi aux nvironnmns auxquls il a éé confronés. C s l robo qui choisi vrs quoi il ourn son anion n foncion d ss xpérincs passés. Il s acur d son propr dévloppmn consrui ainsi un srucuraion d son nvironnmn qui lui s propr. Mais c srucuraion qu l robo dévlopp d manièr auonom n a qu pu d chanc d corrspondr à c qu nous considérons d ordinair comm éan ls objs d nor mond. En pariculir, il s formn improbabl qu l robo ai pu dévloppr sul ls concps qu nous voulions iniialmn lui apprndr, comm clui d un ball, qu il suffis simplmn mainnan d ls «éiqur» avc ds mos d nor langu. Pour l robo, il y a dux srucuraions indépndans : cll qu il a dévloppé sul cll qui pu lui êr proposé d l xériur sous la form d mos d la langu. Ds passrlls son pu-r possibls nr cs dux monds. Au fil ds inracions, l mo «ball» pourrai ainsi êr associé à plusiurs srucurs prcpivs différns. L robo pourra alors chrchr c qu cs srucurs on n commun. Mais il s égalmn nvisagabl qu ls différns morphologiqus nr ls robos ls homms limin d ou façon la possibilié qu ds machins dévloppn crains concps imporans d nos langus. «Un lion pourrai parlr, nous n pourrions l comprndr» écrivai Wignsin. Enr l mond ds robos clui l mond ds homms, il y aura pu-êr ds passrlls linguisiqus. Mais lur nombr lur largur rsn ncor inconnus. C qu il nous fau rnir c s l rôl d l inrvnan humain dans cs procssus. Fac à un robo qui s acur d son propr dévloppmn, il n pu qu organisr ls opporuniés d apprnissag qu la machin s amné à rnconrr. Il s agi pour lui d crér ds «nichs d progrès» pour la machin. C s ainsi qu il pu dans un crain msur guidr l dévloppmn d la machin. C s n c sns qu il s un médiaur, un passur du mond roboiqu vrs clui ds homms. La qusion du langag nous a condui à la qusion d l anion puis à la qusion du savoir-fair d l anicipaion, puis à la qusion ds moivaions inrinsèqus. Au fur à msur qu ls robos progrssn ou s hurn à ds difficulés inandus, nor compréhnsion ds phénomèns qu ils nn d approchr évolu. Ainsi il n s agi pas simplmn d consruir ds machins «plus inlligns», il s agi aussi d miux comprndr c qu «inllign» vu dir n consruisan ds machins. La démarch chnologiqu qui nous a guidé suggèr n ff ds hypohèss ponillmn nouvlls sur la manièr don ls nfans apprnnn n pariculir sur l rôl du corps, ds biais d apprnissag ds moivaions inrinsèqus dans c procssus. Ls rchrchs aculls n nuroscincs porn un anion ou pariculièr sur la manièr don l crvau rai la nouvaué ls signaux d rrur n prédicion. Ls rchrchs n psychologi comparé 8

9 insisn sur l imporanc possibl d la moivaion pour xpliqur ls différncs d apprnissag nr ls grands sings ls homms. La roboiqu pu jour un rôl prinn dans c déba dpuis qulqus annés ls iniiaivs mulidisciplinairs s muliplin, à l imag d la séri d conférnc Epignic Roboics. Dans c approch, il n s agi par d imir l homm n ou poin. C s au conrair n éudian l rôl srucuran ds conrains physiqus algorihmiqus d la machin sur ss proprs rajcoirs d dévloppmn, qu l on pu n rour consruir ds xplicaions prinns sur l influnc d facurs comparabls dans l dévloppmn du jun nfan. En prman un démarch xpérimnal d un gnr nouvau, la roboiqu ouvr la voi à un millur compréhnsion d l ariculaion nr conrains spécifiqus mécanisms généraux d apprnissag. Ell invi ainsi à rpnsr différmmn ls paradigms d l inné d l acquis à consruir d nouvlls noions, un nouvau vocabulair, pour éclairr l xraordinair capacié qu on ls nfans à apprndr. Pour n savoir plus Oudyr, P-Y and Kaplan, F. (2006) Discovring communicaion, Conncion Scinc, 18 (2) : Kaplan, F. (2005) Ls machins apprivoisés, Vuibr, Paris, Franc Oudyr, P-Y (2006) Slf-organizaion in h voluion of spch, Oxford Univrsiy Prss, Oxford, UK. Pirr-Yvs Oudyr : Frdric Kaplan : Un vrsion modifié d c aricl s apparu dans l numéro 348 du magazin Pour La Scinc (Ocobr 2006) 9