Dans cet article de blog, vous apprendrez :
- Ce qu’est l’IA robotique et pourquoi elle est en train de devenir la tendance la plus en vogue sur le marché.
- Pourquoi des données de haute qualité et des SDK dédiés sont les deux piliers de l’industrie.
- Les aspects clés à prendre en compte lors de la comparaison de solutions d’IA robotique.
- Les 10 meilleures bibliothèques d’IA robotique, sélectionnées et comparées selon ces critères.
C’est parti !
TL;DR : Tableau récapitulatif des meilleures bibliothèques, SDK et solutions d’IA robotique
Comparez les meilleures bibliothèques d’IA robotique en un coup d’œil dans le tableau récapitulatif ci-dessous :
| Bibliothèque d’IA robotique | Cas d’utilisation | Soutenu par | Nature | Licence | Langage de programmation principal | Étoiles GitHub |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Isaac | AMR, manipulateurs, humanoïdes, perception, planification de mouvement, SLAM, apprentissage robotique, simulation, déploiement | NVIDIA | Plateforme robotique ouverte (composants open source + certaines ressources gérées par NVIDIA) | Dépend de la bibliothèque spécifique | Python | Jusqu’à plus de 6 000 |
| LeRobot | Apprentissage par imitation, apprentissage par renforcement, vision-langage-action (VLA), téléopération, collecte de données, formation, déploiement | Hugging Face | Open source | Apache-2.0 | Python | 21,4 k |
| Suite IA Intel Open Edge Robotics | Apprentissage par imitation humanoïde, AMR, vision et contrôle de robots stationnaires, perception, planification de mouvements, tâches VLA | Intel | SDK et bibliothèques open source | Dépend de la bibliothèque spécifique | Python | 84 |
| SDK Bullet Physics | Détection de collisions, simulation multiphysique, apprentissage par renforcement, cinématique, réalité virtuelle, robotique | Erwin Coumans + communauté | Open source | zlib | C++ (avec liaisons Python) | 14,2 k |
| MoveIt Pro | Planification de mouvement, prévention des collisions, manipulation, systèmes multi-bras, robotique guidée par la vision | PickNik Robotics | Hybride (plateforme commerciale + SDK open source) | Clause BSD-3 | Python | 10 |
| Robotique de gymnase | Apprentissage par renforcement, tâches à objectifs multiples, manipulation, navigation, configurations multi-agents | Fondation Farama | Open source | MIT | Python/TypeScript | 18 |
Important: quelle que soit la bibliothèque, le SDK ou la solution que vous choisissez pour le développement de l’IA robotique, vous avez besoin d’un fournisseur fiable de données multimodales de haute qualité. Bright Data vous aide avec :
- Des packs de données multimodales pour l’IA: des jeux de données sélectionnés pour l’entraînement et le réglage des modèles d’IA.
- Des données vidéo illimitées: des volumes massifs de contenu vidéo prêts à être utilisés dans des scénarios d’IA robotique.
- Services d’annotation et d’étiquetage: étiquetage évolutif et précis pour le texte, les images, la vidéo et l’audio afin d’améliorer vos modèles.
Qu’est-ce que l’IA robotique ? Et pourquoi est-ce la prochaine grande tendance ?
L’IA robotique désigne l’intégration de l’IA dans les systèmes robotiques. L’idée sous-jacente est de permettre aux machines de percevoir, de s’adapter, de raisonner et d’agir de manière autonome dans des environnements dynamiques, plutôt que de se contenter de suivre des instructions préprogrammées.
Elle fusionne le matériel robotique physique avec des aspects cognitifs de l’IA tels que l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Le domaine de l’IA robotique suscite un intérêt croissant, avec l’arrivée sur le marché d’entreprises établies et de start-ups. Parmi les produits connus, on peut citer :
- Optimus (Tesla): humanoïde alimenté par l’IA pour les tâches industrielles et ménagères
- NEO (1X): robot assistant domestique doté d’une autonomie IA et d’une interaction humaine sécurisée
- Electric Atlas (Boston Dynamics): robot industriel agile pour l’inspection, la recherche et les tâches dynamiques
- Figure 03 (Figure AI): robot alimenté par l’IA pour l’automatisation industrielle et la logistique
- G1 (Unitree Robotics): robot compact et efficace pour les secteurs de la logistique et des services
Les projections du marché soulignent le potentiel de croissance. Goldman Sachs prévoit que le marché de l’IA robotique atteindra 28 milliards de dollars d’ici 2035, tandis que Morgan Stanley prévoit un marché de 5 000 milliards de dollars d’ici 2050. Ces tendances indiquent que l’IA robotique est un moteur fondamental de la prochaine vague d’innovation industrielle et humaine.
Données et SDK : les deux piliers fondamentaux des projets d’IA robotique réussis
La formation des modèles d’IA, ou leur ajustement pour des tâches spécifiques, n’est jamais simple. Lorsque ces modèles doivent contrôler des robots ou interagir avec le monde physique, la complexité augmente de manière exponentielle. Pour y parvenir, vous devez avoir accès à :
- Des bibliothèques et des SDK d’IA robotique spécialement conçus pour former et déployer l’IA pour des applications robotiques, notamment la perception, la navigation et la manipulation.
- Des données multimodales (images, vidéo, audio) optimisées pour rationaliser la formation des modèles d’IA robotiques et améliorer les performances et l’interactivité dans le monde réel.
Découvrez ces deux piliers qui constituent la base de systèmes d’IA robotiques efficaces !
La nécessité de bibliothèques d’IA dédiées à la robotique
Les bibliothèques d’IA robotique sont des frameworks spécialisés conçus pour développer des systèmes intelligents qui synchronisent la perception, la prise de décision et le contrôle des mouvements en temps réel.
Contrairement aux bibliothèques générales d’IA ou d’apprentissage automatique, elles combinent la simulation physique, les modèles de capteurs, la cinématique, la planification des mouvements et les workflows d’apprentissage spécifiques aux robots dans des boîtes à outils cohérentes. Les outils d’IA robotiques comblent le fossé entre les entrées sensorielles et l’exécution physique, aidant les robots à naviguer et à interagir avec leur environnement de manière dynamique.
Ils sont indispensables car la robotique opère dans le monde physique, où les erreurs sont coûteuses et les contraintes non négociables. En standardisant les pipelines et en s’intégrant étroitement au matériel et aux simulateurs, ils réduisent considérablement le temps de développement et rendent l’IA robotique avancée pratique à construire, tester et déployer à grande échelle.
Bright Data : le meilleur fournisseur de données pour l’IA robotique
Quelle que soit la puissance d’une bibliothèque ou d’une boîte à outils d’IA robotique, les performances du modèle et la fiabilité du système dépendent en fin de compte de la qualité des données utilisées pour l’entraîner et le caler. Les robots opèrent dans le monde physique, où les erreurs de perception, un contexte incomplet ou des données d’entraînement biaisées peuvent directement entraîner des actions ratées, des risques pour la sécurité ou un comportement fragile.
Les systèmes modernes d’intelligence artificielle robotique s’appuient sur des données multimodales actualisées et diversifiées pour former des modèles de vision-langage-action dans des environnements réels, des cas limites et des scénarios à longue traîne. Sans cette base, même les simulations, les planifications ou les piles de contrôle les plus avancées seront sous-performantes lorsqu’elles seront déployées dans le monde réel.
C’est là que Bright Data devient un catalyseur essentiel pour l’IA robotique !
Bright Data fournit des services prêts à l’emploi pour découvrir, extraire et fournir des volumes massifs de données web multimodales de haute qualité à grande échelle. Les principaux services comprennent :
- Packages de données multimodales pour l’IA: accédez à des centaines de jeux de données sélectionnés ou configurez des pipelines d’extraction en temps réel pour alimenter le développement et le déploiement de l’IA.
- Des données vidéo illimitées: plus de 2,3 milliards de vidéos extraites et disponibles pour la formation de l’IA, y compris des scénarios robotiques.
- Services d’annotation et d’étiquetage: annotation de données évolutive et précise pour le texte, les images, la vidéo et l’audio, via des flux de travail automatisés, hybrides ou supervisés par des humains.
Toutes les solutions de Bright Data s’appuient sur une infrastructure de niveau entreprise avec une disponibilité de 99,99 %, une assistance experte 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, et une évolutivité illimitée, garantissant un accès continu aux données dont vos systèmes d’IA robotiques ont besoin.
Principaux facteurs à prendre en compte lors de l’évaluation des bibliothèques d’IA robotique
L’IA robotique est encore un domaine en pleine expansion, il n’existe donc pas encore de SDK ou de fournisseurs universellement reconnus. Cependant, il existe de nombreuses bibliothèques d’IA robotique, et la meilleure façon de les comparer est d’utiliser des critères communs tels que :
- Portée: définit l’orientation de la bibliothèque et les aspects de l’IA robotique qu’elle prend en charge.
- Origine: l’organisation ou la communauté à l’origine de la bibliothèque.
- Nature: s’il s’agit d’un modèle open source, propriétaire ou hybride.
- Langages de programmation: langages pris en charge pour le développement avec la bibliothèque et l’intégration de son API.
- Étoiles GitHub: popularité et adoption par la communauté sur la base des mesures GitHub.
Top 10 des solutions d’IA robotique
Découvrez la liste des meilleures bibliothèques, SDK et solutions d’IA pour la robotique, soigneusement sélectionnées et classées selon les critères décrits ci-dessus.
1. NVIDIA Isaac
NVIDIA Isaac est une plateforme d’IA robotique ouverte et complète pour le développement, la simulation et le déploiement de robots autonomes tels que les AMR, les manipulateurs et les humanoïdes. Elle combine des bibliothèques accélérées par CUDA, Isaac ROS et Isaac Sim avec des modèles d’IA pré-entraînés et des workflows de référence pour permettre une perception, une planification de mouvement, un SLAM (localisation et cartographie simultanées) et un apprentissage robotique haute performance à travers la simulation et le déploiement.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: les équipes de robotique qui ont besoin d’une simulation, d’un apprentissage et d’un déploiement complets, à grande échelle et hautement performants dans un seul écosystème.
Portée:
- Plateforme de développement robotique ouverte pour la construction de robots alimentés par l’IA.
- Prend en charge la simulation, l’apprentissage, la formation, le déploiement, l’exploitation et l’optimisation des robots.
- Couvre la manipulation, la mobilité, la perception, le SLAM, la planification de mouvements et la robotique humanoïde.
- Comprend la simulation (Isaac Sim), l’apprentissage robotique (Isaac Lab), l’accélération ROS 2 (Isaac ROS) et les modèles de base (Isaac GR00T).
Origine:
- NVIDIA + communauté.
Nature:
- Plateforme de développement robotique ouverte, avec des composants open source (par exemple, Isaac ROS, Newton) ainsi que des bibliothèques et des modèles gérés par NVIDIA.
Langages de programmation:
- Généralement en Python (par exemple, pycuVSLAM, Isaac Lab, Isaac Sim workflows), mais cela dépend de la sous-bibliothèque spécifique.
- CUDA (pour les bibliothèques et modèles accélérés).
- API basées sur ROS 2 (liaisons de langage non spécifiées explicitement).
Étoiles GitHub:
- Certaines bibliothèques spécifiques dépassent les 6 000 étoiles.
2. LeRobot
LeRobot de Hugging Face est une bibliothèque PyTorch open source conçue pour démocratiser l’IA robotique. Elle fournit des outils, des Jeux de données et des modèles pré-entraînés pour des cas d’utilisation robotiques concrets. La bibliothèque prend en charge le contrôle indépendant du matériel pour les bras et les humanoïdes à faible coût, les formats standardisés LeRobotDataset et les politiques d’imitation et d’apprentissage par renforcement de pointe. Elle vous fournit des outils pour la formation, la téléopération et le déploiement de tâches robotiques autonomes.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: les chercheurs et les amateurs qui collectent, entraînent et déploient des Jeux de données sur des robots réels.
Portée:
- Fournit des modèles, des jeux de données et des outils pour la robotique réelle dans PyTorch.
- Se concentre sur l’apprentissage par imitation, l’apprentissage par renforcement et les politiques de vision-langage-action (VLA).
- Prend en charge le contrôle matériel, la collecte de données, la formation, la simulation et l’évaluation.
Origine:
- Hugging Face + communauté.
Nature:
- Open source (contributions de la communauté bienvenues).
- Licence Apache-2.0.
Langages de programmation:
- Python.
Étoiles GitHub:
- 21,4 k étoiles.
3. Suite Open Edge Robotics IA d’Intel
Robotics IA Suite est une collection open source de SDK, de microservices et d’applications de référence pour les robots stationnaires, mobiles autonomes (AMR) et humanoïdes. Basée sur la plateforme Open Edge d’Intel avec intégration ROS 2, optimisation OpenVINO et accélération matérielle, elle aide les robots à voir, à se déplacer et à prendre des décisions à la périphérie, en prenant en charge les workflows d’IA visuelle, de contrôle des mouvements et d’apprentissage par imitation.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: les robots industriels et stationnaires à forte intensité visuelle fonctionnant sur des appareils périphériques contraints.
Portée:
- Fournit des modèles d’IA, des bibliothèques, des pipelines et des outils d’évaluation comparative pour les applications robotiques.
- Prend en charge l’apprentissage par imitation humanoïde, la vision et le contrôle des robots stationnaires, ainsi que les robots mobiles autonomes (AMR).
- Se concentre sur les tâches de perception, de planification du mouvement, de contrôle et de vision-langage-action (VLA).
- Comprend des modèles optimisés OpenVINO pour la vision par ordinateur, les LLM et l’accélération matérielle sur les processeurs Intel, les GPU et les NPU.
Origine:
- Intel.
Nature:
- SDK et bibliothèques open source pour le développement et le déploiement.
Langages de programmation:
- Principalement Python, avec intégration ROS 2 et pipelines compatibles.
- Dépend de la sous-bibliothèque ou du SDK spécifique utilisé.
Étoiles GitHub:
- 84 étoiles.
4. SDK Bullet Physics
Le SDK Bullet Physics est une bibliothèque C++ open source pour la détection de collisions en temps réel et la simulation multiphysique. Il est largement utilisé en robotique, en réalité virtuelle, dans les jeux et dans l’apprentissage automatique. La bibliothèque prend en charge à la fois la dynamique des corps rigides et souples, permettant des interactions physiques réalistes. Les liaisons Python sont disponibles via PyBullet, ce qui le rend adapté à la formation en IA et à la recherche sur l’apprentissage par renforcement.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: l’apprentissage et le test du contrôle, de la cinématique et de la dynamique de contact.
Portée:
- Détection des collisions et simulation multiphysique pour la réalité virtuelle, les jeux, la robotique, l’apprentissage automatique et les effets visuels.
- Fournit des liaisons Python PyBullet pour la robotique, l’apprentissage par renforcement et la recherche en réalité virtuelle.
- Prend en charge les interactions entre objets basées sur la physique, la cinématique et la simulation sur toutes les plateformes.
Origine:
- Erwin Coumans + communauté Bullet Physics.
Nature:
- Open source.
- Sous licence permissive zlib.
Langages de programmation:
- Développé en C++, C, Python, Lua, CMake, Batchfile.
- Liaison disponible en Python via PyBullet, la méthode recommandée pour utiliser la bibliothèque.
Étoiles GitHub:
- 14,2 k étoiles.
5. MoveIt Pro
MoveIt Pro est une plateforme commerciale d’IA robotique indépendante du matériel, développée par PickNik Robotics pour créer, simuler et déployer des applications de manipulation avancées. Basée sur ROS 2, elle combine des arbres de comportement, une planification de mouvement basée sur l’IA et une prévention des collisions avec une API Python. Prise en charge par un SDK open source, elle permet le développement rapide de bras robotiques robustes et de systèmes de manipulation mobiles dans des environnements complexes.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: la manipulation complexe à plusieurs bras ou mobile avec planification tenant compte des collisions.
Portée:
- Plateforme d’application robotique axée sur la manipulation et la manipulation mobile.
- Prend en charge la planification des mouvements, la prévention des collisions, la vision par ordinateur et le contrôle en temps réel.
- Permet la simulation, le déploiement, la téléopération et l’exécution en temps réel à l’échelle industrielle.
- Conçue pour les applications robotiques complexes, multi-bras, guidées par la vision et basées sur l’IA.
Origine:
- PickNik Robotics.
Nature:
- Modèle hybride : plateforme commerciale (MoveIt Pro) avec un SDK open source.
- SDK sous licence BSD-3-Clause.
Langages de programmation:
- Python (SDK et API principaux).
- Intégration basée sur ROS 2.
- CMake et Docker utilisés pour les workflows de compilation et de déploiement.
Étoiles GitHub:
- 10 étoiles (sur le miroir public).
6. Gymnasium-Robotics
Gymnasium-Robotics est une bibliothèque Python open source qui fournit des environnements de simulation robotique haute fidélité pour l’apprentissage par renforcement (RL). Basée sur le moteur physique MuJoCo, elle comprend des environnements tels que Fetch, Shadow Dexterous Hand et Franka Kitchen, prenant en charge la manipulation, la navigation et les tâches à objectifs multiples. Son API compatible avec Gymnasium et ses observations conditionnées par des objectifs facilitent la recherche, l’analyse comparative et les expériences RL reproductibles.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: l’analyse comparative des algorithmes d’apprentissage par renforcement en robotique.
Portée:
- Collection d’environnements de simulation robotique d’apprentissage par renforcement.
- Prend en charge les tâches à objectifs multiples, la manipulation d’objets et les configurations multi-agents.
- Utilise le moteur physique MuJoCo et l’API Gymnasium pour la création d’environnements et l’interaction.
- Comprend des environnements tels que Fetch, Shadow Dexterous Hand, Adroit Arm, Franka Kitchen, Maze et MaMuJoCo.
- Compatible avec les jeux de données D4RL et prend en charge Hindsight Experience Replay (HER) pour la recherche en apprentissage renforcé.
Origine:
- Fondation Farama + communauté.
Nature:
- Open source.
- Licence MIT.
Langages de programmation:
- Python.
Étoiles GitHub:
- 846 étoiles.
7. AI2-THOR
AI2-THOR est une plateforme open source d’IA robotique qui fournit des environnements 3D quasi photoréalistes pour la recherche en IA incarnée. Elle prend en charge plusieurs types d’agents, la manipulation interactive d’objets, les simulations basées sur la physique et les études Sim2Real. Avec plus de 2 000 objets, plus de 200 scènes et des données sensorielles riches, elle vous offre tout ce dont vous avez besoin pour former et évaluer des agents IA pour des tâches de navigation, de manipulation et de perception.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: la formation d’agents à la navigation visuelle et à l’interaction avec des objets.
Portée:
- Fournit une plateforme de haut niveau pour la recherche en IA incarnée, notamment l’interaction visuelle, la navigation et la manipulation d’objets.
- Prend en charge plusieurs types d’agents, notamment les humanoïdes, les drones et les bras robotiques (par exemple, LoCoBot, inspiré de Kinova).
- Offre une simulation physiquement réaliste avec des états d’objets interactifs, la prise en charge multi-agents et des environnements randomisés par domaine.
- Facilite la recherche Sim2Real avec RoboTHOR et prend en charge diverses modalités d’image pour les tâches de perception.
Origine:
- Équipe PRIOR de l’Allen Institute for IA (AI2) + communauté.
Nature:
- Open source.
- Licence Apache-2.0.
Langages de programmation:
- Développé en C#, Python, ShaderLab, JavaScript, HLSL et HTML.
- Disponible sous forme de bibliothèque Python.
Étoiles GitHub:
- 1,7 k étoiles.
8. Safari SDK
Safari SDK, anciennement connu sous le nom de Gemini Robotics SDK, est une boîte à outils Python open source. Il vous aide à créer et à évaluer des agents IA sur des robots physiques et simulés. Développé par l’équipe Google DeepMind, il prend en charge la gestion complète du cycle de vie des modèles et les frameworks d’agents modulaires. Il comprend des incarnations spécifiques au matériel telles que Aloha et Apollo, ainsi qu’une interface CLI Flywheel pour la formation, la gestion des données et le déploiement.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: la recherche sur les agents IA robotiques interactifs, basés sur le raisonnement.
Portée:
- Fournit des outils couvrant l’ensemble du cycle de vie des modèles Gemini Robotics, y compris la formation, la mise en service, l’évaluation et le réglage fin.
- Prend en charge la création d’agents interactifs capables de percevoir leur environnement, de raisonner et de contrôler le matériel robotique.
- Comprend un cadre d’agent modulaire, des incarnations spécifiques au matériel et des outils pour l’exécution d’instructions, la description de scènes et la détection de succès.
- Permet l’intégration avec des robots de simulation et du monde réel, comme l’illustre la plateforme robotique Aloha.
Origine:
- Google DeepMind (même s’il n’est pas considéré comme un produit officiel de Google).
Nature:
- Open source.
- Licence Apache-2.0.
Langages de programmation:
- Python.
Étoiles GitHub:
- 548 étoiles.
9. SDK Qualcomm Intelligent Robotics Product (QIRP)
Le SDK Intelligent Robotics Product (QIRP SDK) est une boîte à outils destinée aux développeurs pour créer des robots avancés sur les plateformes Qualcomm. Il propose des packages ROS, des applications de référence, l’intégration de capteurs accélérés par le matériel et des outils de compilation croisée. Avec des exemples de bout en bout, des simulations Gazebo et une documentation complète, le SDK QIRP accélère le développement de l’IA, du contrôle des mouvements et de la vision pour les systèmes robotiques intelligents sur les versions Linux de Qualcomm.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: SLAM, vision et fusion de capteurs accélérés par le matériel sur des appareils embarqués.
Portée:
- Fournit des bibliothèques, du code de référence et des paquets ROS pour le développement d’applications robotiques.
- Prend en charge l’intégration de capteurs accélérés par matériel (VSLAM, IMU, Lidar 2D) et l’inférence IA sur les processeurs Qualcomm, les GPU et les NPU Hexagon.
- Propose des outils pour la vision IA, le contrôle de mouvement, la navigation, le SLAM et les pipelines multimédia/IA.
- Comprend une chaîne d’outils de compilation croisée, des environnements de simulation et des exemples d’applications pour un développement rapide.
Origine:
- Qualcomm.
Nature:
- Open source.
- Licence BSD-3-Clause.
Langages de programmation:
- Principalement BitBake et Shell pour la compilation/configuration.
- Python pour les modules robotiques et l’intégration ROS.
Étoiles GitHub:
- 10 étoiles.
10. SDK Telekinesis
Telekinesis est une bibliothèque Python et Node.js unifiée pour l’IA physique, la robotique et la vision par ordinateur. Elle permet une interaction sécurisée et simplifiée avec des objets et des fonctions distants à l’aide d’objets Telekinesis « web-pointer ». Le SDK fournit des compétences modulaires et composables pour la perception, la planification des mouvements et le contrôle. Il vous aide à construire efficacement des systèmes robotiques complets basés sur des agents, même dans des environnements à confiance limitée ou distribués.
🔗 Pour en savoir plus:
1️⃣ Idéal pour: le contrôle distribué ou à distance de robots dans des environnements à faible confiance.
Portée:
- Prend en charge la perception (vision 2D/3D, détection d’objets, segmentation, estimation de pose), la planification de mouvements et le contrôle de mouvements.
- Permet la création et l’orchestration d’agents IA physiques (pilotés par LLM/VLM) pour la planification des tâches et l’exécution robotique dans le monde réel.
- Facilite le contrôle des robots industriels, mobiles et humanoïdes, les pipelines de simulation à réalité et la manipulation guidée par la vision.
- Vous aide à créer des systèmes de robotique agentique, de vision par ordinateur et d’IA physique.
Origine:
- Télékinésie.
Nature:
- Open source.
- Licence MIT.
Langages de programmation:
- Développé en Python, TypeScript et JavaScript.
- Disponible sous forme de bibliothèque Python et Node.js.
Étoiles GitHub:
- 18 étoiles.
Conclusion
Dans cet article, vous avez découvert l’immense potentiel de l’IA robotique et le rôle essentiel des données et des bibliothèques de haute qualité dans la création de systèmes efficaces. Plus précisément, vous avez passé en revue les 10 meilleures bibliothèques d’IA robotique et appris que ce qui fait vraiment la différence, c’est la source des données multimodales requises par ces systèmes.
Bright Data prend en charge toutes les bibliothèques, SDK et solutions d’IA robotique grâce à une infrastructure de niveau entreprise dédiée à l’IA. Cela inclut des jeux de données multimodales massifs, un accès illimité aux données vidéo et des services d’annotation évolutifs.
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FAQ
Quelle est la différence entre la robotique et l’intelligence artificielle ?
La robotique se concentre sur la conception et la construction de machines physiques qui interagissent avec le monde réel à l’aide de capteurs et d’actionneurs. En revanche, la technologie de l’IA permet l’apprentissage, le raisonnement et la prise de décision. Bien qu’il s’agisse de domaines distincts, la robotique et l’IA se recoupent lorsque l’IA est utilisée pour contrôler ou améliorer le comportement robotique.
Que sont les robots dotés d’intelligence artificielle ?
Les robots dotés d’intelligence artificielle se situent à la croisée de la robotique et de l’IA. Il s’agit de robots physiques dont le comportement est partiellement contrôlé par des algorithmes d’IA, ce qui leur permet de percevoir, de naviguer, de comprendre leur environnement et d’optimiser leurs tâches. La plupart d’entre eux s’appuient sur l’IA pour des fonctions spécifiques telles que le traitement de la vision ou la planification d’itinéraires, plutôt que pour contrôler l’ensemble du système robotique.
Quelles sont les applications concrètes de l’IA dans le domaine de la robotique ?
Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus pertinents de l’IA en robotique :
- Fabrication: les robots alimentés par l’IA automatisent l’assemblage, le contrôle qualité et la maintenance prédictive dans les usines intelligentes.
- Services: les robots assistent dans la restauration, la vente au détail et l’interaction avec les clients.
- Transport: les voitures autonomes et les drones utilisent l’IA pour la navigation et l’évitement d’obstacles.
- Santé: les robots chirurgicaux, les exosquelettes de rééducation et les assistants de soins améliorent la précision et les résultats pour les patients.
- Agriculture: les robots autonomes effectuent le désherbage, la récolte et la surveillance des cultures avec précision.
- Logistique: les robots permettent le tri automatisé, l’automatisation des entrepôts et la livraison du dernier kilomètre.
Quelles sont les principales données requises pour former l’IA robotique ?
La formation de l’IA robotique nécessite des données multimodales diverses, telles que des images et des vidéos, afin de relier la logique numérique à l’interaction physique. Ces données permettent aux algorithmes de reconnaître des objets afin que les robots alimentés par l’IA puissent naviguer dans des environnements complexes et effectuer des tâches avec précision. Découvrez comment Bright Data fournit des données vidéo et multimédia pour l’IA.
Où puis-je trouver d’autres ressources intéressantes sur l’IA robotique ?
Pour obtenir une liste des ressources robotiques sélectionnées par la communauté, consultez :
