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2 min Boris Schapira

Retour sur : Projet Epsilon

Plus d’un mois après la livraison en Production du projet Epsilon, beaucoup de choses ont changé. L’occasion pour moi de revenir à la Genèse du projet.

Nous voulions apporter au marché un produit encore inexistant, à la fois novateur et familier, mais surtout muni d’une grande capacité d’évolution. Très peu de fonctionnalités étaient prévues dans les spécifications d’origine car Epsilon devait être capable d’en incorporer seul de nouvelles. Pour cela, nous avons implémenté un modèle d’apprentissage autonome basé sur un réseau de neurones ainsi qu’un ensemble de capteurs sensoriels. Une bonne appréhension de l’environnement se faisant également pas l’exploration et la manipulation, nous avons ajouté à cet ensemble perceptif des éléments moteurs et préhensiles, ainsi qu’un algorithme de retraitement des données en entrée.

Le projet fût long et parfois difficile, surtout pour notre hébergeur temporaire, chargé de la cohérence de la version courante du dépôt. Comme tout projet de cette envergure, nous avons dû patienter de longues semaines avant d’avoir un retour sensible sur les efforts déployés. Mais après plusieurs mois, le projet pris enfin forme. Nous avons alors réalisé quelques tests de sollicitation dans cet environnement d’intégration. Tout se passa bien, Epsilon commençant à apprendre et à réagir. Mais il restait de grandes inquiétudes quant à la mise en Production puisqu’aucune recette n’était possible.

Afin qu’Epsilon soit disponible le lundi, la livraison fût réalisée la veille au soir. Heureusement, le grand professionnalisme des prestataires présents ainsi que le courage de l’hébergeur d’intégration permirent de valider l’ensemble de la check-list de livraison en moins de cinq heures. Depuis, Epsilon ne cesse d’accumuler de l’expérience. Il manifeste, de jour en jour, de nouveaux comportements issus de son apprentissage autonome et des diverses sollicitations dont il fait l’objet.

Les fonctionnalités de base, « manger » et « dormir », semblent fonctionner à merveille, ce qui n’est pas encore le cas des éléments moteurs et préhensiles dont la maîtrise est largement améliorable. L’algorithme de retraitement des données en entrée est encore en rôdage, les valeurs de sortie étant parfois surprenantes. Mais globalement, Epsilon se porte bien.

Nous vous tiendrons au courant de l’évolution des versions en attendant l’autonomie complète, dans un peu moins de vingt ans normalement.

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