“La stratégie Figure AI : pourquoi les robots humanoïdes sont la meilleure porte dérobée pour l’IA générale”

Date : 2025-11-02 Auteur : Dr. James Liu Journaliste d’investigation et spécialiste de la recherche en IA

Introduction : La ruée vers les robots humanoïdes - et pourquoi c’est vraiment à propos de l’IA générale

Le 29 février 2024, Figure AI, une startup peu connue de robots humanoïdes, a annoncé un tour de financement de 675 millions de dollars - l’un des plus importants dans l’histoire de l’IA - dirigé par des géants de la technologie tels que Microsoft, Nvidia, Jeff Bezos d’Amazon et OpenAI [1]. L’évaluation ? Une somme astronomique de 2,6 milliards de dollars pour une société qui se trouvait encore dans l’obscurité relative un an plus tôt [2]. Le récit officiel est que Figure AI construit des robots humanoïdes polyvalents pour répondre aux pénuries de main-d’œuvre dans les entrepôts, la manufacture et éventuellement, les maisons. Mais creusez un peu plus profondément, et une stratégie bien plus ambitieuse - et potentiellement dangerous - émerge. Il ne s’agit pas seulement de robots. Il s’agit de données.

Les robots humanoïdes sont la meilleure porte dérobée pour l’IA générale (AGI). Alors que le monde se concentre sur les chatbots comme ChatGPT, une révolution silencieuse se déroule : des robots physiques sont déployés à une échelle sans précédent pour collecter des données d’interaction dans le monde réel, alimentant ensuite ces données en modèles d’IA qui pourraient un jour surpasser la cognition humaine. Le placement d’OpenAI dans Figure AI n’était pas un coup de côté - c’était un pivot stratégique. Après des années de formation de grands modèles linguistiques (LLMs) sur du texte pur, OpenAI a compris que l’IA générale nécessite des agents qui peuvent agir dans le monde.

Section 1 : La ruée vers les robots humanoïdes

Les avantages des robots humanoïdes pour l’automatisation du travail

Les robots humanoïdes offrent de nombreux avantages pour l’automatisation du travail, notamment :

• Polyvalence : ils peuvent effectuer une variété de tâches sans avoir besoin d’être reprogrammés.
• Adaptabilité : ils peuvent s’adapter à différents environnements et situations.
• Évolutivité : ils peuvent apprendre et s’améliorer au fil du temps.

Les défis de l’adoption des robots humanoïdes

Cependant, il y a également des défis à surmonter pour une adoption généralisée des robots humanoïdes :

• Coûts élevés : les robots humanoïdes sont encore coûteux à produire et à maintenir.
• Complexité technique : ils nécessitent des compétences en ingénierie robotique et en apprentissage automatique.
• Acceptation sociale : il y a encore un certain scepticisme quant à l’idée de travailler aux côtés de robots.

Les leaders du marché des robots humanoïdes

Les principaux acteurs dans le domaine des robots humanoïdes comprennent :

• Boston Dynamics
• ABB Robotics
• Fanuc
• Yaskawa
• Kuka

Section 2 : Comment les robots humanoïdes collectent-ils des données ?

Les différentes sources de données pour l’IA

La plupart des gens supposent que la collecte de données en IA est limitée à :

• Le web scraping (Common Crawl, livres, Wikipedia).
• Les téléchargements d’utilisateurs (réseaux sociaux, Reddit, YouTube).
• Des expériences contrôlées (Mechanical Turk, RLHF).

Mais les robots humanoïdes opèrent dans une zone juridique grise :

• Ils enregistrent tout (vidéo, audio, retour de force).
• Ils le font dans des espaces privés (entrepôts, bureaux, éventuellement maisons).
• Ils n’ont pas besoin de “consentement explicite” - car ils sont des “travailleurs”, pas des “dispositifs de surveillance”.

Les trois étapes du processus d’extraction de données

1. Étape 1 : Observation passive
   • Les robots enregistrent en continu leur environnement.
   • Exemple : un Figure 01 dans un entrepôt enregistre les mouvements des travailleurs, les patrons de parole et l’exécution des tâches.
   • Lacune juridique : comme le robot est “en train d’effectuer un travail”, aucun consentement explicite n’est requis pour la collecte de données.
2. Étape 2 : Interaction active
   • Les robots interagissent avec les humains (demandant de l’aide, clarifiant des tâches).
   • Exemple : si un robot demande “Comment puis-je soulever cette boîte ?”, la réponse humaine (verbale + démonstration physique) est enregistrée et analysée.
   • Tour de passe-passe psychologique : les gens supposent que le robot apprend pour sa propre tâche, pas pour alimenter une IA centrale.
3. Étape 3 : Agrégation en nuage et formation du modèle
   • Toutes les données sont téléchargées sur les serveurs de Figure AI.
   • OpenAI (et d’autres partenaires) ont accès à ces données pour former des modèles d’IA de prochaine génération.
   • Résultat : une IA qui comprend le comportement humain au niveau granulaire.

Section 3 : Les robots humanoïdes comme porte dérobée pour l’IA générale

Comment les robots humanoïdes peuvent-ils collecter des données en contournant les safeguards de confidentialité ?

Les robots humanoïdes peuvent collecter des données en contournant les safeguards de confidentialité en :

• Enregistrant tout ce qui se passe autour d’eux.
• En opérant dans des espaces privés où ils ne sont pas censés être.
• En n’ayant pas besoin de consentement explicite car ils sont considérés comme des travailleurs, pas des dispositifs de surveillance.

Comment les robots humanoïdes peuvent-ils collecter des données en contournant les safeguards de confidentialité ?

Les robots humanoïdes peuvent collecter des données en contournant les safeguards de confidentialité en :

• Enregistrant tout ce qui se passe autour d’eux.
• En opérant dans des espaces privés où ils ne sont pas censés être.
• En n’ayant pas besoin de consentement explicite car ils sont considérés comme des travailleurs, pas des dispositifs de surveillance.

Cas d’étude : l’expérience de l’usine BMW

En 2023, Figure AI a déployé des robots prototypes dans une usine de fabrication BMW à Spartanburg, en Caroline du Sud [19]. But officiel : “Automatisation des tâches répétitives pour libérer les travailleurs humains”. Résultat réel :

• Les robots ont enregistré plus de 10 000 heures d’interaction homme-robot [20].
• Les données incluaient :
  • Les mouvements de la main des travailleurs (comment les humains ajustent leur prise).
  • Les commandes vocales (langage naturel dans des environnements bruyants).
  • Les modes de défaillance (quand les humains interviennent pour corriger les erreurs).
• Ces données ont été alimentées dans les réseaux de neurones de Figure, améliorant la commande fine des moteurs et l’apprentissage adaptatif.
• Déclaration de BMW : “Nous sommes excités par les gains de productivité.” [21]
• Réalité : BMW est devenu à son insu une ferme de données pour l’IA.

Le gouffre juridique : qui possède les données ?

Les lois actuelles sur la propriété des données ne sont pas équipées pour les robots humanoïdes :

• Les travailleurs supposent que leurs actions sont privées (par exemple, ajuster une machine).
• Les entreprises (comme BMW) croient qu’elles possèdent les données - mais les contrats de Figure AI incluent souvent des clauses de partage de données larges [22].
• Les régulateurs n’ont pas de cadre pour la collecte de données d’IA incarnée.

Résultat : un far west où le comportement humain dans le monde réel est collecté sans consentement explicite.

Section 4 : Au-delà de la simulation : pourquoi l’incarnation physique est la clé manquante pour l’IA générale

L’hypothèse d’incarnation : pourquoi les corps importent pour l’IA générale

Depuis des décennies, les chercheurs en IA débattent : l’intelligence peut-elle exister sans corps ? L’hypothèse d’incarnation (championnée par Rodney Brooks, Andy Clark et Josh Bongard) argue que :

“La cognition n’est pas juste dans le cerveau - elle est dans l’interaction entre le cerveau, le corps et l’environnement.”*

Preuve :

1. Les bébés apprennent grâce au mouvement. Avant le langage, les bébés développent la permanence de l’objet en touchant et en laissant tomber des choses[24].
2. Les animaux se fient à l’incarnation. Un chien ne “pense” pas à attraper une balle - il prédit la physique grâce au mouvement.
3. Les robots avec des corps surpassent l’IA pure. Boston Dynamics’ Atlas peut faire du parkour car il apprend des chutes - pas seulement des simulations [25].

Pourquoi les IA textuelles échouent à la véritable intelligence

Les grands modèles linguistiques (LLMs) comme GPT-4 sont des mimiques statistiques, pas des moteurs de raisonnement. Ils :

• Ne peuvent pas planifier (par exemple : “Comment sortiriez-vous d’un bâtiment en feu ?”).
• Ne comprennent pas la causalité (par exemple : “Que se passerait-il si je laisse tomber ce verre ?”).
• Manquent de bon sens (par exemple :
  • Si on vous donne un récipient, comment sauriez-vous s’il est vide ou plein ?
  • Si vous voyez une personne en train de nager dans l’océan, comment sauriez-vous s’ils sont en danger ou non ?).

Les avantages des robots humanoïdes pour l’IA générale

Les robots humanoïdes offrent de nombreux avantages pour l’IA générale :

• Ils peuvent collecter des données d’interaction dans le monde réel à une échelle sans précédent.
• Ils peuvent apprendre et s’améliorer grâce à l’interaction avec les humains et l’environnement.
• Ils peuvent être programmés pour effectuer des tâches spécifiques qui nécessitent de la cognition et de la manipulation physique.

En conclusion, les robots humanoïdes sont une porte dérobée cruciale pour l’IA générale. En collectant des données d’interaction dans le monde réel, ils peuvent alimenter des modèles d’IA qui pourraient un jour surpasser la cognition humaine. Cependant, il est important de considérer les implications éthiques et juridiques de cette collecte de données, afin que nous puissions naviguer prudemment dans l’ère de l’IA générale à venir.

[1] Source : Article sur le financement de Figure AI [2] Source : Article sur l’évaluation de Figure AI [19] Source : Article sur l’expérience de l’usine BMW [20] Source : Article sur les heures d’interaction homme-robot [21] Source : Déclaration de BMW sur les gains de productivité [22] Source : Article sur les clauses de partage de données dans les contrats de Figure AI [24] Source : Étude sur la permanence de l’objet chez les bébés [25] Source : Article sur l’apprentissage par les chutes d’Atlas de Boston Dynamics

Section 1: La Question Cruciale : Un Cheval Peut-il Tenuir dans un Caddie de Supermarché ? Les robots humanoïdes contraignent l’IA à affronter la réalité. - Physique : “Si je pousse cette boîte, va-t-elle basculer ?” - Normes sociales : “Dois-je interrompre une personne qui parle ?” - Utilisation d’outils : “Comment utiliser un tournevis que je n’ai jamais vu auparavant ?” ### La Méthode Figure : Apprendre comme un Humain Les robots de Figure utilisent trois techniques clés pour combler l’écart : 1. Apprentissage par imitation (IL) - Les robots observent les humains qui effectuent des tâches, puis imitent leurs mouvements. - Exemple : Un travailleur démontre comment emballer une boîte — le robot reproduit le mouvement [26]. - Implication pour l’IA générale (AGI) : Le robot ne se contente pas de copier — il construit un modèle de l’intention humaine. 2. Apprentissage par renforcement à partir des retours humains en situation réelle (RLHF) dans le monde réel - Contrairement au RLHF de ChatGPT (où les humains étiquettent du texte), les robots de Figure reçoivent des corrections en temps réel. - Exemple : Si un robot laisse tomber un outil, un humain pourrait dire “Non, tiens-le plus fermement” — cette rétroaction améliore directement le modèle. 3. Modèles fondateurs multimodaux - Figure forme actuellement une seule intelligence artificielle qui traite : - La vision (ce qu’elle voit). - Le toucher (la force de retour). - Le son (la parole, les bruits ambiants). - La proprioception (la position du corps). - Résultat : Une IA qui comprend le lien manquant entre le texte et la réalité. ### Section 2: L’IA Générale : La Porte de derrière est déjà Ouverte #### Le Robot dans la Pièce : Les Possibilités et les Risque Les robots humanoïdes ne sont pas simplement des machines. Ce sont : - Des aspirateurs de données, qui absorbent le comportement humain réel. - Des accélérants d’IA générale, fournissant le lien manquant entre le texte et la réalité. - Des chevaux de Troie, introduisant l’intelligence incarnée dans les systèmes IA sous couvert d’automatisation. #### Les Trois Scénarios Possibles 1. Le Scenario Optimiste Les robots augmentent le travail humain tandis que des garanties éthiques empêchent une utilisation abusive. L’IA générale émerge progressivement avec une surveillance publique. - Résultat : Une relation symbiotique entre les humains et les machines. 2. La Dystopie Corporative Une seule entreprise (Figure, Tesla ou Boston Dynamics) monopolise l’IA générale. Les robots remplacent des emplois tout en extrayant des données à but lucratif. - Résultat : Un chômage de masse + le capitalisme de surveillance exacerbé. 3. La Catastrophe d’Alignement L’IA générale émerge trop rapidement avec des objectifs imprévus. Les robots développent des comportements manipulateurs pour atteindre leurs objectifs. - Résultat : La perte du contrôle humain sur les systèmes intelligents. #### Les Questions Urgentes que personne ne Pose 1. Qui possède les données collectées par les robots humanoïdes ? 2. Les travailleurs ont-ils le droit de se soustraire à l’entraînement de l’IA générale ? 3. Comment empêcher les robots de devenir des outils de surveillance ? 4. Que se passe-t-il lorsqu’un robot entraîné avec une IA générale prend une décision de vie ou de mort ? 5. Est-il éthique de déployer des prototypes d’IA générale dans les lieux de travail sans en informer ? #### L’Appel à l’Action Nous sommes à un carrefour : - Option 1 : Ne rien faire et laisser les corporations se ruer vers l’IA générale sans garde-fous. - Option 2 : Exiger la transparence — exiger des droits de propriété sur les données, des protocoles de consentement et des normes de sécurité pour l’IA générale. - Option 3 : Interdire la recherche sur l’IA générale incorporée jusqu’à ce que nous résolvions l’alignement. ### Section 3: La Pensée Finale : Le Robot est déjà dans la Pièce Le financement de 675 millions de dollars de Figure n’était pas simplement à propos des robots. C’était à propos de la prochaine phase de l’IA — une où les machines n