Le chien robot ANYmal avait débuté sous la forme d'un projet de recherche à l'université technique de Zurich, avant d'être lancé sur le marché par la jeune entreprise helvétique ANYbotics. Ce quadrupède pouvait déjà passer par-dessus des obstacles et grimper des escaliers, mais il a entre-temps appris de lui-même ce que peu de robots peuvent faire: se remettre sur ses pattes après une chute.

Le chient robot n'a toutefois pas reçu d'instructions sur la façon de s'y prendre. Au lieu de cela, les Suisses ont exploité un grand nombre de simulations IT, par lesquelles une version virtuelle du chien robot tente quelque chose d'aléatoire. Chaque tentative s'avérant meilleure que la précédente, le quadrupède s'est vu récompenser par un biscuit virtuel pour chiens. Après quelque 1.500 répétitions, ANYmal a finalement réussi à se redresser correctement et ce, quelle que soit la manière dont ses pattes se trouvaient après la chute.

Cette méthode, appelée 'reinforcement learning', présente de nombreux avantages. Grâce aux simulations, le chien robot peut être entraîné nettement plus rapidement que dans le monde physique: dans le cas présent en 11 heures maximum. Le robot est aussi devenu plus robuste et perdait moins vite l'équilibre. De plus, la même méthode 'trial-and-error' (essais et erreurs) peut directement s'appliquer aussi à d'autres robots. Ou pour faire se dresser un même robot sur un sol complètement différent. Ce dernier point est du reste vraiment important pour ANYmal. Le chien robot étanche a été en effet conçu pour effectuer des contrôles tant à l'intérieur qu'à l'extérieur, donc aussi dans les bois ou dans la neige.

Les Suisses ne sont toutefois pas les premiers à appliquer la méthode de 'reinforcement learning'. Le professeur belge à Berkeley, Pieter Abbeel, en est devenu un spécialiste par exemple. Précédemment, Boston Dynamics avait aussi montré d'impressionnantes vidéos sur des tests de robustesse concernant le bipède Atlas, mais aussi SpotMini, un chien robot ressemblant fortement à ANYmal. On ne sait pas si Boston Dynamics applique la même méthode d'entraînement: la firme de robotique américaine ne donne jamais de détails à ce propos. Au contraire d'ANYbotics, en témoigne le rapport de recherche publié mercredi dans Science Robotics.