Des robots pour le confort et le conseil

Il y a cinq ans, alors qu'elle étudiait en Pennsylvanie pour obtenir une maîtrise en robotique, on a demandé à Alexis E. Block de choisir un sujet pour sa thèse. Presque tout de suite, elle a dit qu'elle voulait développer un robot qui la prendrait dans ses bras et la réconforterait. Le père d'Alexis Block était récemment décédé et sa mère vivait dans le Wisconsin, à deux heures et demie de vol. Comme des millions de personnes vivent loin de leurs proches, elle s'est dit qu'elle n'était pas la seule à avoir besoin de réconfort physique. Ne serait-il pas merveilleux, pensait Alexis E.Block, de pouvoir au moins envoyer un câlin aux personnes que nous aimons et qui nous manquent tant ? Et cela pourrait faire une réelle différence: il est bien établi que les câlins et le contact physique réduisent la pression sanguine, atténuent le stress et l'anxiété et renforcent le système immunitaire.

Six commandements pour les câlins de robots

Aujourd'hui, Alexis E. Block est doctorante au Max Planck ETH Center for Learning Systems. Partageant son temps entre Stuttgart et Zurich, elle continue à développer et à améliorer son robot câlin, HuggieBot. Notre travail est basé sur nos six principes de conception, ou «commandements», pour un câlin robot naturel et agréable», explique Alexis E. Block. «Un robot câlin doit être doux, chaud et de taille humaine. Il doit être capable de percevoir visuellement la personne qu'il étreint, d'adapter son étreinte à la taille et à la position de l'utilisateur·ice, et de toujours lâcher prise lorsque la personne veut mettre fin à l'étreinte.»  Alexis E. Block a donc choisi d'habiller la partie supérieure du corps de son HuggieBot d'éléments chauffants et adoucissants, notamment un torse gonflable personnalisé. Des capteurs situés dans le torse mesurent la pression appliquée par la personne étreinte et détectent le moment où l'utilisateur·ice commence et arrête d'étreindre le robot. Dans le même temps, des capteurs de couple dans le bras mesurent l'intensité de l'étreinte du robot. À l'aide d'une imprimante 3D, Block a fabriqué une tête avec un écran intégré qui affiche des visages animés. Cela permet au robot de rire et de cligner de l'œil tout en détectant simultanément, grâce à une caméra de détection de profondeur intégrée, la distance et les mouvements de la personne étreinte et en réagissant en conséquence.

La robotique se concentre de plus en plus sur l'utilisation de matériaux souples, organiques et bio-inspirés. Cela pose des défis à d'autres disciplines telles que la science des matériaux et attire également l'attention des éducateur·cices. De février à juin de cette année, le Centre de compétence pour les matériaux et les processus a organisé une série de conférences sur la robotique douce. Outre les présentations de chercheur·ses renommé·es de Stanford, Yale, Harvard et du MIT, des expert·es du domaine des EPF ont également pris la parole. Le Centre de compétences ouvrira cet été une école doctorale dont l'un des cinq axes sera consacré aux systèmes bio-inspirés de ce type.

Particulièrement attrayant pour les introverti·es

En 2020,  Alexis E. Block a testé la deuxième version du robot, HuggieBot 2.0, en laboratoire. Au total, 32 sujets de test ont été étreints par le robot et ont été invités à partager leurs expériences. «C'était fascinant», déclare  Alexis E. Block. «Certains des câlins ont duré si longtemps que j'ai commencé à être nerveuse !». Plusieurs sujets lui ont dit que le câlin ferme était exactement ce dont ils avaient besoin. Elle a remarqué que HuggieBot 2.0 offrait des avantages particuliers aux personnes introverties, car elles ne craignaient plus de faire une impression bizarre si elles voulaient qu'un câlin dure plus longtemps. Une fois l'expérience terminée, elle a également constaté que les participant·es à l'étude avaient une attitude nettement plus positive envers les robots et leur introduction dans la vie quotidienne.

 Alexis E. Block a depuis développé HuggieBot 3.0, qui sera capable de détecter et de classer les gestes de câlin, tels que les frottements, les caresses et les pressions, et de réagir de manière appropriée, ainsi qu'un modèle encore plus avancé - HuggieBot 4.0. Cela devrait permettre de rendre progressivement les câlins des robots plus proches de ceux des humain·es. L'équipe de Alexis E. Block travaille également sur une application qui permettra aux utilisateur·ices d'envoyer des câlins à distance via HuggieBot. Tout en transmettant le câlin d'un être cher, HuggieBot peut simultanément diffuser des messages vidéo ou audio de l'expéditeur·ice via son interface numérique. «Je ne crois pas que les câlins robotisés pourront un jour remplacer complètement les câlins humains, quels que soient les progrès réalisés», déclare  Alexis E. Block avec insistance. «Mais ce que les robots peuvent faire, c'est atténuer la solitude et peut-être même améliorer la santé mentale des gens dans des situations où le contact physique est rendu impossible par la distance ou la maladie.»  Alexis E. Block voit déjà des applications possibles dans les hôpitaux, les maisons de soins et, bien sûr, les universités.

Combattre les préjugés avec des algorithmes

Elliott Ash, professeur adjoint au Département des sciences humaines, sociales et politiques, est tout aussi prudent quant au potentiel des systèmes robotiques à devenir une partie intégrante de notre vie quotidienne: «Les robots ne remplaceront jamais les juges dans les procédures judiciaires, mais ils seront de plus en plus capables de les soutenir.» Elliott Ash développe des assistants virtuels qui permettent aux juges de fonder plus facilement leurs décisions sur des décisions de justice antérieures et de minimiser l'impact de leurs préjugés. Des études menées aux États-Unis, par exemple, montrent que les accusé·es à la peau foncée sont généralement condamné·es à des peines de prison plus longues pour la même infraction et ont moins de chances d'être libéré·es sous caution. À San Francisco, certain·es juges approuvent près de 90% des demandes d'asile, tandis que d'autres n'en approuvent que 3%. La situation est encore compliquée par l'énorme accumulation d'affaires judiciaires. Trop souvent, les juges ont du mal à faire face à leur charge de travail et sont trop pressé·es par le temps pour effectuer des recherches approfondies. Un assistant virtuel capable d'analyser tous les précédents en quelques secondes et de canaliser ces résultats en suggestions pour l'affaire en cours pourrait améliorer considérablement la qualité des jugements. À l'avenir, l'utilisation du big data, de l'apprentissage automatique et de la théorie de la décision pourrait également permettre d'inclure des enregistrements sonores, des photographies et des images de surveillance dans le processus de décision. Dans le même temps, Elliott Ash utilise l'apprentissage automatique pour faire la lumière sur le système juridique lui-même. Il a récemment uni ses forces à celles de la Banque mondiale pour déterminer si la sous-représentation des femmes et des musulman·es parmi les juges des tribunaux indiens entraîne une partialité dans les décisions de justice. Des études antérieures avaient déjà indiqué que les juges avaient tendance à favoriser leur propre sexe et leur propre religion.

Elliott Ash et ses collègues ont développé un réseau neuronal pour retrouver les noms de femmes et de musulman·es dans plus de 80 millions de documents judiciaires accessibles au public déposés par plus de 80'000 juges sur la période entre 2010 et 2018. Il·les ont ensuite déployé un algorithme pour rechercher des corrélations entre les noms et les décisions. Les chercheur·ses n'ont trouvé aucune discrimination statistiquement significative dans les condamnations, même si Elliott Ash s'empresse de préciser que cela ne signifie pas que le système juridique indien est exempt de préjugés. La discrimination peut également être appliquée par la police ou les procureur·ses, dit-il : «Nos résultats aideront les responsables politiques à décider où ils peuvent s'attaquer le plus efficacement à la discrimination.» Elliott Ash a également travaillé au Brésil, où il a utilisé des budgets et des données d'audit librement accessibles provenant de centaines de municipalités pour entraîner un algorithme permettant de repérer les anomalies. Par rapport à la méthode précédente, dans laquelle les auditeur·ices visitaient chaque année une sélection aléatoire de municipalités, l'utilisation de l'algorithme a permis de détecter deux fois plus de cas de corruption.

Pourtant, dès que l'apprentissage automatique est introduit dans des domaines sensibles comme le droit, des questions sont forcément posées sur l'équité et l'éthique des algorithmes sur lesquels il se base. Par exemple, comment empêcher que les mêmes préjugés qui façonnent notre monde soient programmés dans un algorithme sous exactement la même forme ? «Les algorithmes ne devraient pas être des boîtes noires», déclare Elliott Ash. «Ils devraient être accessibles à toutes et tous, sans but lucratif et sous contrôle démocratique». Il envisage une sorte de Wikipedia des algorithmes qui donne à chacun un aperçu des codes employés dans le domaine de l'administration publique.

Les robots peuvent-ils nous rendre plus heureux·ses ?

Alexis E. Block, experte en robotique, pense que la pandémie de COVID-19 et la nécessité de maintenir une distance physique ont changé nos attitudes envers les robots. «Les gens avaient l'habitude de se moquer de moi lors des conférences parce qu'ils pensaient que HuggieBot était une idée stupide», dit-elle. «Mais maintenant, je n'ai plus besoin d'expliquer à quiconque pourquoi les câlins sont si importants et pourquoi nous développons ce genre de systèmes.» Elle collabore actuellement avec un psychologue pour prouver scientifiquement si le fait d'être étreint par HuggieBot 4.0, le dernier modèle du robot câlin, peut atténuer le stress et produire des sentiments de bonheur - tout comme le font les câlins humains. Dans des conditions de laboratoire, les 52 sujets de l'étude sont exposés à un stress léger, puis sont étreints par une personne ou un robot, ou ne sont pas étreints du tout. Leur rythme cardiaque est mesuré et des échantillons de salive sont prélevés pour mesurer les niveaux d'ocytocine, qui sont corrélés aux émotions positives comme celles du lien social, et les niveaux de cortisol, qui indiquent le stress. Quels que soient les résultats, Alexis E. Block continuera à attendre avec impatience un câlin avec HuggieBot à la fin d'une longue journée car, comme elle le dit, «C'est tout simplement fantastique quand il me serre dans ses bras!».

Ce texte a été publié dans le numéro 21/02 du magazine Globe.