Cet entrepreneur en IA développe des agents capables d'anticiper l'imprévu
Danijar Hafner, 31 ans, développe une nouvelle startup depuis un bureau presque vide du quartier SoMa à San Francisco, encore en mode furtif et sans nom affiché sur la porte. L'espace, dépourvu de mobilier, est en revanche rempli de robots humanoïdes de tailles et formes variées, suspendus comme des marionnettes sur des racks, importés de Chine. Hafner s'appuie sur l'apprentissage par renforcement basé sur des modèles du monde, des systèmes d'IA conçus pour simuler la réalité physique, dans lesquels des agents s'entraînent avant d'agir dans le monde réel. Il a bâti sa réputation avec une série de modèles baptisés Dreamer: Dreamer 2 a été le premier agent à atteindre un niveau humain sur les jeux Atari 2600 via un modèle du monde, Dreamer 3 le premier à résoudre le défi Minecraft Diamond en minant seul des gemmes, et Dreamer 4 a franchi une étape supplémentaire en apprenant à miner du diamant à partir d'un simple jeu de données vidéo enregistré, sans jamais interagir directement avec le jeu. Son premier modèle marquant, PlaNet, permettait déjà à des agents de planifier leurs actions à l'avance.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de MIT Technology Review. Lire l'article original →
L'enjeu de cette technologie est de permettre à des robots d'évoluer dans des environnements qu'ils n'ont jamais rencontrés en entraînement, condition indispensable pour les faire entrer dans des espaces humains comme un domicile, avec son agencement de meubles et de pièces totalement inédit. Contrairement aux approches classiques de la robotique, qui reposent sur un long entraînement par essais et erreurs dans le monde réel, la méthode de Hafner permet aux agents d'exécuter des tâches complexes en s'appuyant sur des simulations internes, ce qu'il décrit lui-même comme une capacité à "rêver" ou "imaginer" des scénarios futurs pour mieux anticiper l'imprévu. Timothy Lillicrap, chercheur chez Google DeepMind et ancien manager de Hafner, le décrit comme faisant partie du top 0,5% des chercheurs qu'il côtoie, capable de construire seul ce qui demanderait normalement des équipes entières d'ingénieurs.
Originaire d'une petite ville rurale du nord-est de l'Allemagne, fils de musiciens classiques, Hafner a appris la programmation auprès d'un voisin avant de se passionner pour l'IA au lycée. Étudiant en ingénierie à l'institut Hasso Plattner de Potsdam, il a rejoint Google Brain comme chercheur dès 2015, puis enchaîné une douzaine de stages et postes entre Google Brain et Google DeepMind au Royaume-Uni, au Canada et aux États-Unis, travaillant notamment aux côtés de Geoffrey Hinton, considéré comme l'un des pères fondateurs de l'IA, et d'Ashish Vaswani, coauteur de l'article fondateur "Attention Is All You Need" à l'origine des transformers. Plus récemment, avec son projet DayDreamer, Hafner a commencé à faire sortir ses agents du monde virtuel pour les confronter à la réalité physique, une transition qui semble aujourd'hui se concrétiser à travers sa nouvelle startup et ses humanoïdes suspendus dans un bureau de San Francisco.
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