Les robots sont souvent conçus pour des tâches spécifiques, ce qui limite leur polyvalence. Chaque modèle doit être entraîné pour une tâche, un robot et un environnement particuliers, et toute modification nécessite souvent de recommencer à zéro. Cette spécialisation rend difficile l'adaptation des robots à de nouvelles situations ou à des tâches variées, limitant ainsi leur utilité dans des contextes dynamiques ou imprévisibles. Cependant, une nouvelle approche propose de combiner les connaissances acquises par différents robots pour créer un système d'apprentissage plus généraliste. Cette méthode permettrait de développer des robots capables de s'adapter à diverses tâches et environnements sans nécessiter un réentraînement complet à chaque fois. En partageant et en intégrant les données et les expériences de multiples robots, il serait possible de créer des modèles plus robustes et polyvalents. Cette avancée pourrait révolutionner le domaine de la robotique en rendant les robots plus flexibles et capables de fonctionner dans une variété de contextes, ce qui ouvrirait de nouvelles possibilités d'application dans des secteurs tels que la logistique, la santé et l'industrie. L'objectif est de développer des robots qui peuvent apprendre de manière continue et s'adapter à de nouvelles tâches de manière plus efficace et efficient.