Xiaomi-Robotics-1 apporte une réponse concrète à un débat qui agite la recherche en robotique : faut-il agrandir les modèles ou multiplier les données ? Selon une étude relayée par The Decoder, le laboratoire chinois a entraîné son système sur plus de 100 000 heures de données de mouvement, et les résultats montrent que l’ajout de données améliore les performances bien plus que l’augmentation de la taille du modèle.
Des pinces portables plutôt que des robots
La méthode de collecte retient l’attention autant que le résultat. Plutôt que de faire évoluer des robots physiques pour enregistrer leurs propres mouvements — une approche lente et coûteuse — les équipes de Xiaomi ont équipé des opérateurs humains de pinces portables munies de caméras. Cette astuce permet de capturer un volume massif de données de manipulation réelles sans mobiliser de flotte robotique, et donc de faire grimper le compteur d’heures d’entraînement beaucoup plus vite.
La donnée n’a pas encore atteint son plafond
Le constat le plus frappant de l’étude tient en une phrase : les gains de performance liés à l’ajout de données n’ont pas encore plafonné. Autrement dit, Xiaomi n’a pas encore atteint le point où plus de données cesse d’apporter des bénéfices, contrairement à ce qu’on observe souvent avec l’agrandissement pur des modèles. Les chercheurs précisent toutefois que les taux de réussite absolus des tâches restent modestes, un rappel que la robotique généraliste reste un problème loin d’être résolu malgré ces progrès.
Ce que ça dit de la course à la robotique IA
Ce résultat s’inscrit dans une tendance plus large où plusieurs laboratoires, dont Google DeepMind avec son projet GenCeption, cherchent à réduire la dépendance à des architectures massives au profit de stratégies de données plus astucieuses. Pour les acteurs chinois de la robotique, qui multiplient les annonces ces derniers mois, la piste ouverte par Xiaomi-Robotics-1 offre un chemin potentiellement moins coûteux que la seule course à l’échelle des modèles, à un moment où l’accès aux puces IA de pointe reste contraint pour ces mêmes acteurs.
Source : The Decoder