Vous savez ces démos de robots flashy qui deviennent virales sur X ? Arrêtez de tomber dans le panneau. Les robots humanoïdes d'aujourd'hui sont des cosplayeurs coûteux à 20 000 $. Pour arriver à des machines qui comptent vraiment, nous devons quitter l'ère de la télé-opération et entrer dans l'ère des Machines Auto-Améliorantes. Voici comment je vois les choses se dérouler, en 3 phases : Phase 1 : L'Ère Étroit (2025-2027) Les humanoïdes sont fragiles. Les systèmes actuels reposent sur des modèles précis de leur environnement. Si vous déplacez une tasse de deux pouces vers la gauche ou si vous projetez une ombre sur un capteur, le robot échoue. Au cours des 12 à 24 prochains mois, nous verrons des déploiements, mais ils seront très contraints. Transporter des boîtes dans des entrepôts structurés. Plier du linge (toujours mal). Préparer du café. L'économie ici est terrible. Un Unitree G1 soulevant 2 kg n'est qu'une nouveauté. Un humain est moins cher, plus fort et plus intelligent. Mais les premiers adoptants et les chercheurs s'en moqueront. Ils les achèteront pour tester les limites. Cette phase sera consacrée à établir la base. --- Phase 2 : Le Flywheel de Données (Fin 2026-2028) C'est la phase la plus mal comprise. Les 100 000 premiers humanoïdes n'ont pas besoin d'être bons dans leur travail. Ils doivent juste exister. Nous partons de zéro données. Pour résoudre l'intelligence générale, nous avons besoin de volume. Nous avons besoin de robots qui heurtent des meubles, laissent tomber des assiettes et échouent à ouvrir des portes. Chaque échec est un point de données étiqueté. C'est à ce moment que la boucle se resserre : Déployer -> Échouer -> Collecter des données -> Mettre à jour -> Déployer à nouveau L'apprentissage par renforcement avec feedback humain (RLHF) et l'entraînement sim-to-real deviendront courants. Le flywheel commence à tourner : plus de cas limites dans le monde réel entraînent de meilleures données de simulation, ce qui entraîne moins d'échecs, ce qui permet des déploiements plus importants....