Roboter im Vormarsch: Epistemische Unsicherheit meistern mit Knodge.eu

Par Markus Schulte-Huermann | Strategie-Team

#Les robots gagnent du terrain

Comment nous gérons l'incertitude épistémique et Knodge.eu nous y aide

Le monde de la robotique évolue rapidement. Les robots ne relèvent plus depuis longtemps de la science-fiction, mais font de plus en plus partie intégrante de notre quotidien et de notre industrie. Mais la complexité et l'autonomie croissantes de ces systèmes s'accompagnent de la nécessité de maîtriser leurs "lacunes de connaissances". l'incertitude épistémique , à comprendre et à gérer. Dans cet article de blog, nous nous penchons sur les évolutions actuelles du marché de la robotique, sur les solutions possibles à l'incertitude épistémique et sur la manière dont des plateformes comme Knodge.eu peuvent jouer un rôle décisif.

Le marché des robots humanoïdes : qui sont les acteurs ?

Le marché des robots humanoïdes est en plein essor et devrait dépasser les 38 milliards de dollars d'ici 2035, avec un coût unitaire qui pourrait tomber à moins de 20 000 dollars Le marché des robots humanoïdes en 2025/2026 : tout ce que vous devez savoir. Un grand nombre d'entreprises dans le monde entier sont les moteurs de cette évolution :

USA: Des géants comme Tesla avec son "Optimus", Agility Robotics avec "Digit" et Figure AI avec "Figure 01" sont leaders dans le développement de robots humanoïdes polyvalents pour le marché de masse et les tâches logistiques Le marché des robots humanoïdes 2025/2026 : tout ce que vous devez savoir, [Portail Base de connaissances](https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=Lister des fabricants de robotoïques.pdf).

Ces robots sont censés agir dans des environnements complexes et dynamiques, ce qui pose la question de leur fiabilité et de leur sécurité, notamment lorsqu'ils rencontrent des situations inconnues.

Incertitude épistémique : qu'est-ce que c'est et comment l'aborder ?

L'incertitude épistémique décrit les lacunes de connaissances ou les imprécisions dans les modèles d'un robot, qui pourraient en principe être réduites par davantage de données ou un meilleur modèle. Il s'agit de l'incertitude qui survient lorsque le robot "ne sait pas ce qu'il ne sait pas" Un aperçu de la représentation et de la quantification de l'incertitude dans les réseaux neuronaux. Pour la robotique, la reconnaissance et la gestion de cette incertitude sont essentielles pour la sécurité, la robustesse et la confiance des personnes Rapport international sur la sécurité de l'IA 2026, Le marché des robots humanoïdes 2025/2026 : tout ce que vous devez savoir.

Pour relever ce défi, plusieurs solutions sont envisagées :

  1. Quantification de l'incertitude dans les modèles d'IA :

    • Réseaux neuronaux bayésiens (BNN): Ceux-ci superposent des distributions de probabilité à leurs poids afin de capturer l'incertitude directement dans les paramètres du modèle.
      Deep Ensembles: Ici, plusieurs modèles indépendants sont entraînés. La dispersion de leurs prédictions sert de mesure de l'incertitude Un aperçu de la représentation et de la quantification de l'incertitude dans les réseaux neuronaux.
      Monte Carlo Dropout: Une méthode efficace qui utilise le dropout également pendant l'inférence pour obtenir une distribution des prédictions et donc une mesure de l'incertitude.

  2. modèles de monde causal:** les robots développent des modèles internes de leur environnement afin de comprendre la causalité et de prédire les états futurs. Des systèmes tels que LingBot-VA combinent la modélisation vidéo du monde et le pré-apprentissage vocal pour "comprendre" les effets des actions et réduire ainsi l'incertitude épistémique liée au contrôle modèle causal du monde pour le contrôle des robots.

  1. Apprentissage continu et adaptatif: Les robots doivent être en mesure d'adapter leur base de connaissances de manière dynamique. Des approches telles que "l'apprentissage imbriqué" et l'adaptation dynamique des architectures de génération augmentée de récupération (RAG) permettent aux robots de mettre continuellement à jour leurs modèles et de combler les lacunes de connaissances, en particulier dans des situations inconnues [Portail Base de connaissances : RAG Nested Learning](https://knodge.eu/portal/robotic?tab=documents&search=portal-memory-RAG Nested Learning-2026-01-10.pdf).
  1. Détection de situations hors distribution (OOD): Les robots doivent reconnaître quand ils rencontrent des situations qu'ils n'ont encore jamais vues dans leurs données d'entraînement. Dans de tels cas, l'incertitude épistémique est la plus élevée et le robot doit agir en conséquence avec prudence ou demander une aide humaine.

Knodge.eu : un partenaire européen pour une robotique sûre et basée sur la connaissance

C'est là que Knodge.eu entre en jeu. En tant que Knowledge Hub européen, Knodge.eu offre des avantages décisifs pour aider les systèmes robotiques à faire face à l'incertitude épistémique :

L'avenir de la robotique est étroitement lié à la capacité de gérer les incertitudes. En combinant des méthodes d'IA avancées et une plateforme sécurisée basée sur la connaissance comme Knodge.eu, nous pouvons créer des robots qui sont non seulement performants, mais aussi sûrs, fiables et dignes de confiance.

Répertoire des sources :