Mistral se lance pour la première fois dans la robotique avec un modèle nommé Robostral Navigate. Celui-ci est entièrement dédié à la navigation robotique et peut être intégré à différents types de robots. Son objectif : permettre à des robots de se déplacer de façon autonome dans des environnements complexes grâce à une seule caméra RGB.
Mistral dévoile un modèle d’IA dédié à la navigation robotique
Le nouveau modèle nommé Robostral Navigate de Mistral est entièrement dédié à la navigation robotique. Comme l’explique la startup française, son rôle est de permettre à un robot de se déplacer de façon autonome « dans un espace réel rempli de personnes et d’obstacles inconnus », tout en étant capable de « s’adapter à n’importe quel environnement », comme des bureaux, des bâtiments résidentiels et commerciaux ou encore des espaces extérieurs. Ce modèle est donc destiné à être utilisé notamment dans les secteurs de la production, de la livraison, de la logistique ou de l’hôtellerie. Un jour, il pourrait donc tout à fait croiser un robot capable d’utiliser une friteuse dans un hôtel ou un robot trieur de colis dans un entrepôt.
Robostral Navigate peut par ailleurs se déplacer sur la base d’une seule instruction en langage clair, comme par exemple : « Quittez le hall d’entrée, traversez le couloir, entrez dans la réserve et arrêtez-vous face à la deuxième étagère ». Mais comment cette technologie fonctionnelle-t-elle?
Robostral Navigate peut apprendre tout seul
Pas besoin de LiDAR ou de capteurs de profondeur, Robostral Navigate fonctionne avec une simple caméra RGB (ou RVB) pour se situer dans un environnement, l’analyser et s’y déplacer. En ce qui concerne la navigation, elle s’opère par pointage. Mistral explique : « Étant donné une tâche et un historique d’observations, Robostral Navigate prédit le prochain déplacement du robot par pointage : il déduit les coordonnées de la cible dans le champ de vision actuel de la caméra du robot, ainsi que l’orientation souhaitée à l’arrivée ». Mistral précise que ce système de navigation ne peut toutefois pas gérer les cas où la cible se situe hors du champ de vision actuel.
Le modèle peut par ailleurs être intégré dans « des robots à roues, à pattes ou même volants de différentes tailles ». Il contient au total 8 milliards de paramètres et a été entraîné sur un ensemble de données d’environ 400 000 trajectoires collectées sur 6 000 scènes. Par conséquent, il peut se déplacer dans un environnement qu’il n’avait jamais vu auparavant, tout en apprenant de ses erreurs. À noter que ce modèle à été « construit à partir de zéro » : il a été entièrement développé en interne et ne dépend pas des VLM open-source existants.
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Source : Mistral
