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Voyager, c'est le nom de ce bot de cet IA, conçu par un chercheur de Nvidia pour explorer
le monde de Minecraft complètement tout seul, sans assistance humaine.
Et vous allez voir, Voyager est très doué.
Il parvient à effectuer des tâches qu'un humain ne connaissant pas le jeu aurait du
mal à comprendre aussi vite que lui.
Mais après tout, on pourrait dire que c'est une 1e IA développée dans le cadre d'un
jeu qui en plus, nous n'est pas utile à nous en tant que joueurs de Minecraft ou
non-joueurs, ça ne va rien nous apporter de l'utiliser dans Minecraft.
Mais en fait, le plus intéressant est dans les détaillés.
Pourquoi ? Le plus intéressant se cache dans les détails.
Pourquoi Minecraft est si utilisé dans l'entraînement d'IA ?
Jusqu'ici, on avait plutôt l'habitude de prendre en exemple le jeu de go ou les
échecs.
Et surtout, pourquoi Voyager pourrait avoir des conséquences bien plus importantes que
celle d'un simple jeu comme Minecraft, notamment en robotique ?
Et on en reparle à la fin de cette chronique.
Alors, vous savez ici en underscore, ça n'est pas la première fois que Minecraft
est utilisé pour tester et entraîner des IA.
Microsoft a acquis un Minecraft depuis très longtemps avec son projet Malmo, notamment
qui est vraiment un projet de 2016.
Donc c'est un vieux projet qui utilisait Minecraft comme support pour des chercheurs
en IA, notamment en reinforcement learning, en apprentissage réenforcé.
Donc Microsoft, qui l'a fait depuis très longtemps, Tiffany l'a fait dans notre émission.
Est-ce que tu peux nous raconter un peu ce que tu as fait en utilisant le support de Minecraft
et pourquoi tu as utilisé Minecraft à ce moment-là ?
Rappinement, c'était au tout début de GPT.
On était sur GPT3 à l'époque, il n'y avait pas encore chat GPT.
Et du coup, le projet, c'était de faire générer à GPT des blocs de code,
des instructions qui obéissaient à la librairie de MindFlyer,
qui est donc une librairie qu'on peut utiliser pour avoir un bot dans le jeu.
Et du coup, quand j'en voyais des messages dans le chat,
ça discutait directement avec GPT3 qui lui ensuite interprétait ce que je disais
pour générer le code qui faisait exécuter au bot une action,
soit à répondre à une question, soit à faire une action, un truc comme ça.
Et oui, mais à cette époque-là...
Ça paraît simple maintenant.
Il faut qu'on soit dans le contexte.
À cette époque-là, c'était faux même pour moi.
J'avais bossé dessus.
Parce que peut-être ce qu'on n'a pas assez expliqué à ce moment-là,
c'est que moi, je ne contrôle pas, parce que GPT3 renvoie comme réponse.
Donc il y a plein de fois où j'ai testé les mêmes phrases,
mais ça n'a jamais eu le même comportement.
Les mêmes comportements ?
Des fois, ça ne marchait pas.
Donc le fait que ça marche en ligne, avec vous, en live sur Twitch,
moi, j'étais hallucinée.
Oui, parce que pour ceux qui ont parlé le contexte, il y a deux ans et demi,
c'est justement la première fois qu'on recevait Tiffany sur la mission,
et on a testé cet IA, cet démo Minecraft de la génération de codes par IA.
Et on a tous été hallucinés au moment où on lui demande un item dans son coffre.
Il interprète le truc correctement et il nous le renvoie.
Enfin, on était complètement hallucinés,
comme si une barrière venait de sauter entre l'anglais.
En live en plus.
Et le code en live.
Parce que la même situation ne se serait pas reproduite à l'identique
si ça n'avait pas été en live.
A l'époque, c'était complètement fou.
Et surtout, la techno existait,
mais la faite de l'avoir se matérialisé dans un monde virtuel comme Minecraft,
c'est ça pour moi qui était plus fascinant.
Et puis à cette époque-là, comme on n'avait pas chat GPT,
on n'avait que le playground, je sais pas si vous vous rappelez à l'époque.
Donc en fait, il n'y avait pas beaucoup de gens qui l'avaient utilisé,
et c'était pas encore assez user friendly pour que les gens qu'on brêne
ce qu'on pouvait faire avec GPT3.
Donc c'est pour ça que c'était très cool, comme démon.
Et en fait, ce que tu as présenté, il y a maintenant plus de deux ans,
deux ans et demi.
Aujourd'hui, je vais vous parler un petit peu de la suite
de confets certains chercheurs de Nvidia.
Tu me diras ce que tu en penses, mais tu vas voir, c'est incroyable.
Donc Tiffany a utilisé Minecraft comme support pour ses recherches
et pour ses démonstrations d'IA.
Plus récemment, un dernier exemple, avant de vous parler de Voyager,
OpenAI a utilisé Minecraft pour entraîner une IA à l'aide de vidéo.
En fait, l'IA apprenait de gameplay faits par des humains, pour le coup.
Et l'IA était capable, le but de l'IA,
c'était qu'elle devait devenir capable de reproduire des comportements
similaires dans le jeu.
Donc apprendre de gameplay humain, voir un peu ce qu'ils font comme action,
et essayer de reproduire à l'identique.
C'est ce qu'ils appellent la méthode VIPI.
Donc pour vidéo pré-training,
ce n'est pas ce dont on va parler aujourd'hui,
mais c'est encore un exemple, en plus,
que Minecraft est vraiment beaucoup utilisé par les chercheurs d'IA du monde entier.
L'IA qui nous intéresse aujourd'hui et qui prend vie dans Minecraft,
je le dis, elle s'appelle Voyager.
Et elle est très spéciale.
Selon moi, elle est encore plus impressionnante
que ce dont on vient de parler à l'instant.
Ce n'est pas une nouvelle méthode pour collecter un max de données
et se construire un immense data set,
ou bien pour, je ne sais pas, entraîner une IA à la reconnaissance d'image.
Pas du tout. D'ailleurs, Voyager ne possède pas de capacité de vision.
Donc Voyager, considérez maintenant Voyager comme quelqu'un d'aveugle
qui n'a pas dû au, il n'y a aucune capacité de vision.
Non, Voyager a pour unique but,
et c'est la seule instruction qu'on lui donne au début,
d'explorer au maximum Minecraft.
Et c'est tout.
On lui dit ça et elle se déverde.
Maintenant que je vous ai dit ça, on va essayer de comprendre
comment elle fonctionne et est-ce qu'elle fonctionne bien.
Alors justement, pour évaluer si Voyager fonctionne bien,
comment on fait les chercheurs qui ont mis au point Voyager ?
En fait, les chercheurs vont observer combien d'items
uniques Voyager est capable de découvrir.
Dans Voyager, dans Minecraft,
il y a un arbre des technologies que vous connaissez peut-être
avec le bois, le fer, le diamant, je ne suis pas un spécialiste de Minecraft.
Moi, si je vous dis des bêtises,
mais il y a tout un arbre de technologies qui est disponible.
Et on va regarder combien d'items uniques Voyager est capable d'amasser
et surtout en combien d'itérations.
Pourquoi ça ?
C'est pour savoir si en gros elle galère,
si elle a besoin de recommencer beaucoup
ou si plutôt elle est fast et elle apprend très vite.
Ce qui m'intrigue, c'est qu'on se dit une IA qui doit résoudre un jeu vidéo.
C'est relativement classique.
On a vu plein d'IA qui finissent de jouer à Mario Bros.
par exemple ou aux jeux de voiture.
Donc là, il ne semble pas qu'il y ait de difficultés.
Mais c'est vrai que là tu me dis Minecraft,
il n'y a pas de but à Minecraft.
Même moi, quand tu commences le jeu,
tu es un peu perdu.
Ce qui est l'inverse, si je me souviens bien,
c'est l'inverse de ce qu'il faut pour des IA
où elles ont besoin d'avoir un but super précis quantifiable.
Même si un humain ne sait pas où aller,
sauf en regardant les tutos de fantasy,
ne sait pas où aller en ouvrant Minecraft.
J'imagine que c'est ça l'intérêt aussi de se battre le jeu.
C'est l'intérêt d'utiliser Minecraft.
C'est que de 1, c'est un jeu infini
qui la découverte ne s'arrête jamais.
On peut toujours continuer à faire quelque chose dans Minecraft.
Et de 2, il n'y a pas de scénario précis à ce jeu.
Ce qui est très rare dans le jeu vidéo.
C'est pour ça que Minecraft est super intéressant.
C'est qu'il n'y a pas de scénario prédéfinie
que le bot pourrait suivre.
On lui dit juste, hop là, voici dans la cra...
Il pourrait très bien rester à l'âge de Pierre tout du long.
C'est pour ça qu'il y a un danger de savoir jusqu'où il est arrivé.
Et on va voir jusqu'où il est arrivé.
Mais c'est ça qui est assez impressionnant de Minecraft.
Alors dit comme ça, ça paraît assez simple de dire, voilà,
on met un bot dans Minecraft et puis il se démerde.
Mais en réalité, ce qui nous intéresse, nous, de savoir,
c'est comment ça marche,
qu'est-ce que comment ça fonctionne derrière.
Surtout que je le rappelle, Voyager ne perçoit rien.
Voyager n'a pas dû.
Alors en version très simple,
ils ont fait un peu comme toi, Tiffany.
Ils ont connait GPT4,
parce que du coup, GPT4 était sorti entre temps,
à Voyager.
Ils ont fait un lien entre le bot qui joue à Minecraft tout seul dans son coin
et GPT4.
Ça, c'est la version très simple
que vous pourrez raconter ce soir au dîner.
Maintenant, on va faire la version un peu plus approfondie
sur comment ça marche véritablement.
En fait, ils utilisent une méthode qui s'appelle Coding As Action.
Et la première étape,
c'est qu'ils utilisent une API en JavaScript de Minecraft
qui est pour le coup existante et faite par la communauté.
Je ne sais pas si c'est celle que t'avais utilisée ou pas.
Si, c'était la lio-visuelle.
Et en fait, elle a pour but de convertir le monde 3D
que nous, on voit dans Minecraft en texte.
Ce que je le rappelle, Voyager n'a pas de vision,
donc c'est une première étape importante.
Grâce à ça, Voyager va envoyer à GPT4
un instant T,
déjà un ce qu'il y a dans son inventaire,
qui vous connaissez Minecraft,
il y a un inventaire avec toutes les ressources qu'on a accumulées,
ce qu'il y a autour de lui dans son environnement,
et aussi un peu ses constantes de santé,
c'est comment il va dans le jeu.
C'est les trois choses qu'il envoie à GPT4,
il l'envoie un peu de façon formatée.
Donc ça ressemble un peu à du G-zone, si vous voulez.
C'est pour qu'à chaque fois,
ça soit sous le même format, sinon ça serait un peu galère.
Et donc là, juste pour préciser, quand tu dis envoyer,
c'est littéralement...
C'est lit !
Ce que vous voyez, il y a les lignes écrites comme ça en mode.
Tu as des planches de bois et de la pierre, etc.
Ce qui lui donne à peu près un résumé de ce qui se passe dans le jeu,
comme si tu parlais avec ton pote qui avait les yeux bandés.
Exactement.
Ce qui est à gauche, c'est ce que Voyager envoie à GPT4.
Et à partir de ces éléments, vous le voyez là à l'écran,
GPT4 analyse la situation à un instant t,
tient, qu'est-ce que fait Voyager,
et il va proposer une tâche,
un objectif à atteindre pour Voyager.
Je prends un exemple,
tu m'envoies que tu as faim,
ta jauge de faim est très élevée,
ou ta santé est très basse, comme vous voulez.
Tu as un cochon à côté de toi, tu m'as dit,
tente de tuer le cochon !
C'est vraiment...
Ça, c'est le raisonnement de GPT4.
Donc la première ligne, c'est raisonnement.
Et si on regarde l'année étuyante, c'est tâche,
tu le cochons.
Donc, ok.
La première, c'est il réfléchit, il prend le temps.
Ouais, t'allais dire ?
Non, pas non.
Et la première étape, c'est il prend le temps de réfléchir,
il fait son raisonnement.
Et la deuxième étape, il propose une action concrète à Voyager,
et Voyager, via l'API qui est utilisé,
va effectuer la fion.
Et du coup, il n'y a vraiment pas,
en dehors du G-SUN, avec toutes les infos du jeu,
il n'y a pas de contexte sur ce qu'est Minecraft.
Alors moi, le seul contexte que j'ai vu,
c'est vraiment explorer ta mission,
et d'explorer Minecraft,
et d'amasser le plus d'items uniques disponibles.
Ok, ça, il sait qui doit faire ça.
Je crois que c'est ces deux objectifs.
Et en fait, je crois que c'est justement pour ça qu'ils utilisent Minecraft,
parce qu'ils tirent partie du fait que,
dans le dataset de GPT4,
il existe toute la documentation,
et tous les wiki du jeu Minecraft.
Puisque c'est un des jeux les plus populaires au monde,
et donc les plus discutés, les plus documentés,
il n'y a pas besoin de fournir à GPT4 les règles du jeu,
puisqu'il les connaît déjà.
Et en fait, c'est aussi le but de pas envoyer les règles du jeu.
C'est un bac à sable, c'est vraiment...
Le but était vraiment des mers de toi.
Mais là où c'est pas des gros fénions,
les chercheurs, c'est qu'ils ont mis en place,
et on va en parler juste après,
un système pour que Voyager fonctionne le mieux possible.
Moi, j'ai une petite question, c'est si ça te coupe.
Là, GPT4, il répond avec
« Tu le cochons ».
Mais c'est hyper...
A l'eval, c'est hyper haut niveau comme objectif.
Comment il sait Voyager ?
Quand tu te dis « Tu le cochons »,
et j'ai jamais touché au jeu,
je ne sais pas quelle est la suite de touches à appuyer
pour aller tuer le cochon.
Alors, il envoie du code en fait.
En fait, tout ça,
et il y a une partie interprétation en texte,
mais tout ce qu'il envoie à Voyager, il envoie en forme de code,
comme le code que Voyager envoie à GPT4.
Donc typiquement, on peut imaginer que tu le cochons,
en fait, c'est diriger le cochon quand tu es dans la range,
et t'as pas avec ton épée, tu vois.
Complètement.
Ça, pour le coup, c'est pas une pro-s technique,
parce qu'il n'en voit pas la phrase « Tu le cochons »,
il envoie le code qui va permettre...
Si, si, c'est une pro-s technique en vrai.
Je l'insiste, parce qu'en fait,
tu le cochons, rien que ça,
ça nécessite énormément de lignes de code.
Dans Minecraft,
pour le coup, moi, j'ai bien décorté le code.
Et en reste, c'est balèze.
Alors, s'il arrive à renvoyer toutes les instructions,
bien comme il faut, et que ça exécute vraiment le code,
c'est incroyable, sans erreur.
Ce qui est très probable, c'est que,
entre toi, le moment où tu as fait ces tests,
et eux, il y a littéralement deux itérations de GPT,
et à moins de vie, entre GPT3.5 puis GPT4,
les capacités de produire du code valide ont explosé.
Et donc, ça doit leur permettre de aussi gagner du temps là-dessus.
Et je parle dans vraiment une minute.
En fait, il y a un système aussi de correction d'erreur,
dont je vous parle juste après.
Parce que là, pour l'instant, on est plutôt sur la base.
Je prends un autre exemple pour si jamais,
c'était pas très clair dans la V2OD.
Par exemple, une situation où Voyager a une pioche en bois,
et il a quelques pierres dans son inventaire.
Et donc, du coup, le raisonnement de GPT4,
ça va être peut-être qu'on peut essayer de tenter
de faire une pioche en pierre pour être plus efficace.
Et donc, il va lui dire de fabriquer une pioche en pierre.
Une pioche en pierre, oui, c'est rigolo à dire.
Ça, c'est la base.
Mais en fait, il y a d'autres agents autonomes dans Minecraft
qui sont capables de faire ça.
Ce n'est pas la spécificité de Voyager.
Ça, c'est pour vous expliquer la première étape.
La deuxième étape, c'est l'étape d'auto-verification.
Et c'est là où c'est intéressant,
c'est qu'on va pouvoir corriger des erreurs.
En fait, Voyager a un mécanisme de vérification et d'itération.
C'est-à-dire que Voyager peut faire des erreurs.
Il va faire des choses qui ne marchent pas.
Mais il va apprendre de ses erreurs pour plus les faire.
Je prends un exemple.
Voyager fait une action.
Enfin, ce n'est pas un exemple.
C'est plutôt comment il fonctionne.
Voyager fait une action et il observe les conséquences,
les feedbacks dans son environnement,
dans son environnement, ou aussi sur lui-même.
Par exemple, s'il n'a pas tué le cochon, il va toujours avoir faim.
Il va bien constater que...
Il n'a pas réussi.
J'ai faim.
Voilà.
Et s'il essaye de tuer le cochon,
mais que le retour, c'est qu'il a toujours faim
et qu'il n'a toujours pas mangé le cochon,
a priori il y a un problème.
Et en fait, il a comme ça les erreurs de son environnement,
les erreurs de sa situation n'a pas évolué,
aussi potentiellement les erreurs de la Péjava script.
Parfois, il y a des choses qui ne fonctionnent pas.
Et en fait, s'il y a des erreurs,
il le renvoie à GPT4 dans une boucle.
GPT4 lui dit, hmm, comment faire ?
Il va lui proposer une action corrective.
Par exemple, les chercheurs ont explicité un exemple de ça
pour bien comprendre comment il fait de la correction d'erreur.
À un moment, GPT4 a proposé à Voyager de créer une hache en Acacia.
Sauf que les connaisseurs de Minecraft le savent sans doute bien mieux que moi.
Ce n'est pas possible de faire une hache en Acacia,
et c'est plutôt logique quand on n'a pas de sens.
Une hache en Acacia.
Et en fait, Voyager s'est aperçu que ça ne fonctionnait pas.
Il n'avait toujours pas de hache en Acacia dans son inventaire.
Du coup, il y a une boucle d'auto-verification,
de self-verification, je crois qu'il s'appelle ça en anglais.
Et du coup, GPT4 lui a dit, bon, fin, hache en bois,
ça ira très bien.
Et en fait, cet étable qui pour nous humains nous paraît tout à fait anodine,
en fait, c'est l'une des premières grandes intelligences,
intelligences au sens informatique du terme,
très importante dans le fait que Voyager est particulièrement capable d'avancer loin dans le jeu.
Salut ! Si vous appréciez Ender's Core, vous pouvez nous aider de ouf !
En mettant 5 étoiles sur Apple Podcast,
en mettant une idée d'inviter que vous aimeriez qu'on reçoive,
ça permet de faire remonter Ender's Core.
Telle une fusée !
Ça, c'est la 2e étape.
La 3e étape et la dernière étape,
c'est qu'une fois qu'il a appris qu'il a découvert une nouvelle compétence mature,
par exemple, faire une pioche en fer,
ça existe, ce que je dis, ok, faire une pioche en fer,
Voyager, il a un mécanisme pour la stocker dans une bibliothèque.
Sur l'image, ils appellent ça la skill,
skil, pardon, library.
Donc dans une bibliothèque, c'est-à-dire qu'il se construit une mémoire persistante,
mais qui garde à tout jamais tant qu'il est encore en vie.
Et qui fonctionne un peu comme un dépôt de code auquel un LLM GPT-4 aurait accès.
C'est-à-dire qu'une fois qu'il est passé par toute la galère d'essayer de savoir comment on crée une pioche en fer,
qu'il y a eu une erreur, attends, je recommence.
C'est bon, là, ce bout de code, il est valide.
En fait, ce bout de code, il le stock dans une bibliothèque de compétence, c'est ça ?
Exactement. Et il se construit comme ça, une bibliothèque de compétence,
parce que je rappelle, son but, et pour le coup, ça, c'était dit dans le préprompter,
c'est remplir cette bibliothèque de compétence au maximum.
Et donc ça, c'est le 3 éléments super importants que d'autres agents n'ont pas,
et on va le voir juste après.
Ça a une importance capitale sur est-ce qu'il arrive à aller loin dans l'art technologique de Minecraft ou pas,
c'est qu'il se crée une bibliothèque, c'est-à-dire une mémoire persistante,
des comportements, des compétences plutôt, qui l'acquire.
Et on va le voir, ça marche super bien.
Regarder ce graphique, c'est le graphique de l'art technologique de Minecraft,
et c'est comment les différents agents sont parvenus à parcourir
l'art technologique de Minecraft Voyager, et tout en haut.
C'est super satisfaisant, et si vous voyez bien, Voyager est,
d'après les chercheurs, le premier agent, à avoir atteint l'épée en diamant.
Et je ne sais pas vous, mais moi, je crois que j'ai dû jouer dans ma vie 1 ou 2 fois max à Minecraft.
Ça n'a pas dû avoir d'épée en diamant, je n'ai jamais vu d'épée en diamant.
Donc c'est-à-dire que Voyager, je ne suis pas bon en Minecraft,
mais Voyager est bien meilleur que moi à Minecraft.
C'est ça pour vous donner une idée si vous n'avez jamais joué à Minecraft.
C'est que, quand même, entre les petits exemples que là on a donné,
en mode récolter de trucs en bois et créer une pioche en bois,
et obtenir des outils en diamant, il y a un gap.
Il faut vraiment comprendre qu'il y a la complexité augmente, quand même.
Il faut des heures de jeu, il faut limite que quelqu'un vous apprenne certaines techniques,
ou que vous ne sais pas...
Chauffer sur Internet.
Exactement, mais c'est pas pour rien que Minecraft marche autant sur YouTube.
C'est qu'il y a vraiment une complexité intracèque au jeu.
Ça fait partie du jeu, le fait qu'il y a besoin de fouiller, de galérer,
quasiment de créativité pour débloquer des choses.
En plus là, en bas, ce n'est pas le temps, c'est le nombre d'iterration.
Non, c'est le nombre d'iterration.
Et donc, est-ce qu'entre chaqueiterration, il a le temps de jouer quand même, le boss ?
Tu vois, pour avoir...
Typiquement pour avoir...
Parce que j'ai beaucoup joué, moi, pour lui.
Alors, j'aimerais bien savoir comment ça se transcrire en termes de temps absolu,
le fait d'avoir l'épée en diamant.
Ça, j'avoue, ils n'ont pas dit le temps,
ou alors je n'ai pas vu la fois, il faudrait pas t'éliminer le diamant.
Parce qu'il faut aller miner le diamant.
Oui, c'est ça.
La première fois que tu trouves un diamant, t'es content ?
Tu fais la fête, quoi.
Oui, oui.
Mais dans mon avis, eux, ils ont dû faire 100 fois plus la fête,
parce que c'est fait pour un papier.
Mais c'est super long.
Et si on remet le schéma, ce qui est intéressant,
c'est celle qui était juste en dessous, donc on peut se dire pas si loin.
En fait, c'est toujours voyageur, mais c'est sans la bibliothèque.
Donc vraiment, en fait, les autres, ils sont vachement plus en dessous, quoi.
Et donc ça permet de comprendre qu'il y a une sorte de plateau,
que le fait d'avoir cette bibliothèque de compétences,
ça a vraiment débloqué quelque chose, quoi.
Ça lui a permis, en fait.
Ça a débloqué un plateau de verre.
C'est comme si toi, tu apprenais jamais,
et tu faisais constamment les mêmes erreurs, entre guillemets.
Oui.
Tu serais... Tu aurais un plateau, quoi.
En fait, j'ai l'impression que c'est...
On dirait du reinforcement learning à la source generative AI, quoi.
En vrai, si je peux expliquer mon propos,
en fait, c'est le fait d'avoir mis la skill library.
Ça donne un objectif, et du coup, c'est un peu comme du reinforcement learning,
en pas hard-coded, parce que le reinforcement learning, c'est un peu hard-coded à la base.
Peut-être que tu donnes un bon point quand le joueur,
enfin, je ne sais pas, l'avatar dans ton jeu,
il a fait un truc où il a gagné quelque chose,
et puis il perd quand il meurt, par exemple.
Et donc c'est comme ça que Lia arrive à inférer des règles dans le jeu,
qui fait qu'elle apprend à jouer un jeu vidéo.
Ça, c'est dans le reinforcement learning.
Là, ici, le fait de donner le skill library,
c'est un peu comme lui dire, voilà ton objectif.
C'est là où tu... C'est plus simple pour toi,
ou c'est moins simple quand tu n'y arrives pas.
Donc en fait, c'est pour ça que ça accélère, je pense,
la rapidité avec laquelle cette Iala apprend.
C'est comme si, au lieu de lui dire,
« Joue juste à Minecraft ».
Oui, « Joue au jeu », on lui dit.
« Joue à Minecraft ».
Avec un objectif.
Oui, c'est ça.
« Joue à Minecraft ».
Et pour info, plus tu apprends à faire des trucs différents,
mieux c'est à quoi ?
Oui, exactement.
Et du coup, bam.
Et du coup, bam, ça donne ça.
Ce qui est incroyable, parce que je n'arriverai jamais à attendre de ma vie.
À faire Voyager.
Oui, mais j'ai pas ce temps.
Mais si tu l'as, il faudrait qu'on ait un serveur Minecraft avec toute la mine.
Oh là là, c'est une mauvaise idée.
C'est un projet annulé.
Non, et alors on peut peut-être juste, pour Tiffany,
je sens que ça va intéresser Tiffany, c'est le nombre d'iterration.
Ils ont détaillé un peu dans des petits graphiques,
le nombre d'iterration que mes Voyager par rapport aux autres.
Et on voit qu'en fait, il fait beaucoup moins d'essai erreur que les autres agents,
donc vraiment il est bien plus capable.
Mais ce n'est pas très important, c'est pas grave.
Bref, en gros, Voyager est trop fort,
alors que je rappelle, ils n'utilisent pas d'informations visuelles dans le jeu.
D'ailleurs, les chercheurs ont fait l'hypothèse que,
si un jour ils y parviennent,
à utiliser un peu de la vision, en fait, dans le jeu,
ça pourrait découpler encore plus Voyager.
Et peut-être qu'il serait capable de finir le jeu,
c'est-à-dire d'aller au dragon dans le nether.
Et en fait, surtout, ce qui est incroyable,
c'est que Voyager est trop fort,
sans avoir faillituné de modèle,
sans avoir modifié les paramètres d'un modèle en particulier.
On n'a pas pris un modèle et on ne l'a pas façonné
en disant, tu vas être une IA spécialisée dans Minecraft.
Alors certes, on lui a donné des objectifs précis,
on lui a donné quelques vies, quelques infos contextuels,
mais il précise bien qu'ils n'ont pas modifié les paramètres d'un modèle
et pour cause, ils ont utilisé GPT4.
Et on y reviendra juste après,
mais c'est au final ce qui est le plus intéressant dans cette histoire.
Mais alors, pour revenir à notre question,
pourquoi utiliser Minecraft pour les recherches
qu'on y a de partout depuis plusieurs années,
parce qu'il y a encore quelques années, dans les années 2010-2015,
pour repousser les limites de l'informatique classique,
aussi, algorithmiques.
On avait plutôt l'habitude de voir des challenges
sur les jeux de go, notamment avec AlphaGo,
qui a battu un professionnel du jeu en 2015,
ou avec les échecs, notamment AlphaZero,
ou Stockfish, qui est un moteur open source,
pour résoudre les échecs.
Bref, on a plutôt l'habitude de jeu d'apparence très logique.
Mais du coup, pourquoi maintenant on utilise Minecraft,
notamment pour les IA ?
C'est d'abord une question que je voulais poser à toi,
la première concernée, Tiffani.
Pourquoi utiliser Minecraft ?
On a partiellement un début de réponse
avec ce que tu disais plutôt, Miguel,
mais rien que le fait que ce soit un open world,
un monde complètement ouvert,
avec des possibilités complètement infinies,
sans scénarios tout tracés,
ça fait que, comme tu l'as dit,
c'est un playground,
l'intelligence artificielle, elle peut faire ce qu'elle veut.
Ce qui est très beau avec Minecraft,
c'est qu'il n'y a pas de limite dans ce que tu peux créer.
Tu peux faire tout ce que tu veux,
tout ce que tu peux potentiellement imaginer dans le jeu,
ça peut arriver.
La seule contrainte, c'est la physique du jeu.
C'est très intéressant de voir comment
une intelligence artificielle peut arriver
à casser cette barrière de la créativité
pour ne se qu'à comprendre le jeu,
mais ensuite créer des choses.
C'est pour ça que c'est très cool d'utiliser.
En plus de ça, Minecraft, le jeu en soi,
il y a plein de librairies que tu peux pluguer à ça,
il y a plein de codes qui est open source,
qui est disponible à tout le monde,
n'importe qui qui creuse un petit peu le sujet,
peut hoster son propre serveur en local
et arriver à pluguer son code dessus.
Dès que tu as arrivé à faire ça,
tu as un peu unloc le god mode du jeu
et tu peux commencer à développer directement dans le jeu.
C'est incroyable.
En fait, si on tente une analogie potentiellement foireuse,
mais Minecraft, d'une certaine manière,
c'est une approximation ultra simplifiée du monde réel.
Tout ce qu'on voit dans ce genre de papier,
on ne rêverait même pas
que des robots en soient capables dans le réel monde.
Là, vous ne vous dites pas que demain,
un robot de Boston Dynamics,
il peut aller miner du charbon et forger une épée.
C'est un peu un bac à sable beaucoup plus simplifié
qui permet à la recherche de commencer à explorer
ce qui veut dire quoi, en fait,
des IACI qui sont capables de créativité
et qui ne sont pas forcément guidés
par des objectifs super tangibles et super mesurables,
ce que nous humains, on fait tout le temps.
Parce qu'en fait, très souvent,
on est motivé par des objectifs
qui sont très lointains, très abstraits,
de très haut niveau, si on pouvait dire,
et pas simplement à maximiser une métrique
comme le nombre de calories, je ne sais pas.
Et donc, c'est la meilleure, comme tu disais,
c'est potentiellement la meilleure approximation qu'on est
qui est suffisamment simple
pour que des modèles existants puissent se faire jouer dedans.
En fait, j'ai allé encore un peu plus loin
parce que c'est simple comme ça Minecraft,
pour ceux qui ne connaissent pas,
ça peut aller vraiment très, très, très loin.
Les tâches sont de plus en plus complexes.
Oui, parce qu'il y a un truc dans le jeu
qui s'appelle les Switchs.
Et du coup, tu peux,
tu peux avec des circuits et des redstone
et je vais inventer un peu dans le technique,
mais en vrai, tu peux recréer de la logique.
Des portes logiques.
Tu peux recréer un ordinateur dans Minecraft.
Tu peux recréer un ordinateur, tu peux recréer une calculatrice.
En fait, rien qu'avec tes circuits de 0 et de 1.
Il y en a même qui sont allés super loin,
ils ont reprogrammé Minecraft dans Minecraft.
En fait, on peut aller vraiment très, très loin
et je pense qu'effectivement, comme tu disais,
c'est une approximation du monde simpliste, mais en fait...
Il n'y a pas une limite basse.
Exactement. Tu peux aller très, très loin
à partir de ce monde très simplifié.
C'est assez fou.
Je pense que les IA n'ont pas de limite
potentiellement dans ce qu'elles pourront créer dans ce jeu.
Et là, vous voyez juste sur le côté,
c'est une approximation un peu du monde réel et du monde physique.
Ce que fait Voyager, les chercheurs,
ont décidé d'appeler ça le Life Long Learning.
Donc un petit peu l'apprentissage de la vie
avec un LLM.
Et c'est ce que je vous disais, c'est exactement ça
qui est le plus intéressant parce que, fondamentalement,
on s'en fout de Voyager.
Le plus intéressant, c'est ce vers quoi
il pourrait nous emmener.
Alors avec son système de tâches et d'auto-verification
dont on a parlé, ça montre l'énorme potentiel
que vont avoir les modèles de langage
pour effectuer des actions utiles sur nos ordinateurs.
On en a déjà un peu parlé,
on en a déjà un peu parlé au moment où on a parlé de Rabit.
C'était cet assistant.
On a parlé de modèle d'action.
Et c'est également ce que tente de faire une autre start-up.
Alors j'ai choisi de vous parler de ça là,
mais il y en a différentes qui s'appellent ADEPT.
C'est une start-up co-fondée par un ancien de OpenAI
et de Google, comme souvent.
Et en fait, ils mettent au point un modèle d'action
qui s'appelle Act One.
Et c'est exactement pour ça, pour automatiser certaines tâches.
Alors pour l'instant, ils montent des exemples
pour réserver un vol,
ou pour transformer un tableau en graphique.
C'est pas là, actuellement,
on ne dit pas ça va changer ma vie actuellement.
Mais honnêtement, ça pourrait avoir de très gros impacts
sur nos façons de travailler,
si ces modèles commencent à prendre un peu forme
comme ce qui s'est passé avec les modèles de langage.
Au début, j'ai pété 1 et j'ai pété 2.
C'était pas fou.
Là, on commence à avoir les premiers modèles d'action.
Et on va voir ce que ça va devenir.
Mais sachez que derrière ces modèles d'action,
il y a de la logique qui a été utilisée dans Minecraft.
Et donc Minecraft a indirectement contribué à ça.
Mais moi, ce que je vous propose, c'est de voir un peu plus loin
que ces histoires de modèles d'action
dont on a déjà un peu parlé dans l'émission.
C'est ouais de voir un petit peu plus loin,
notamment du côté du chercheur de Nvidia,
qui est avec son équipe à l'origine de Voyager.
Donc il a développé Voyager.
Il s'appelle Jim Fan.
C'est quelqu'un que je vous encourage à suivre sur Twitter
et qui est très intéressant.
En fait, pour lui, Voyager, c'est qu'une étape
dans l'évolution des agents autonomes d'intelligence artificielle.
Et selon ses propres dires,
la prochaine révolution de l'IA,
c'est les agents autonomes,
bien qu'elles prennent un peu son temps.
Je cite encore Jim Fan.
Et en fait, ce qui est très intéressant,
c'est qu'en il dit agent,
il pense évidemment au monde virtuel,
comme on l'a vu dans Minecraft,
mais lui, il pense aussi, comme ce que tu disais,
au monde réel.
Parce qu'à côté de mettre en place une IA capable
d'apprendre à évoluer tout seul,
juste au contact de son environnement,
il a mené d'autres travaux,
notamment avec des robots.
Il a entraîné des bondelles
pour que des robots puissent répéter
10 000 fois le même geste,
par exemple ouvrir une porte.
Et 10 000 fois avec des situations
et des comportements différents.
Pourquoi il a fait ça ?
Parce qu'il a envie que de sorte que la 10 000e et une fois,
le robot, s'il ne connaît pas exactement la porte,
il soit...
enfin la typologie de porte,
il soit dans des situations différentes,
il soit quand même capable de l'ouvrir.
Et pour faire ça,
je ne peux pas très brièvement parler de deux projets.
Le premier projet c'est Métamorph,
auquel il a participé.
En fait, c'est un modèle de fondation
pour contrôler des milliers de robots
et qui sachent, par exemple,
monter dans des escaliers,
traverser dans un champ.
Et en fait, ça va simuler un peu la physique
humaine, des bras, des jambes, etc.
pour l'appliquer à des robots.
Il y a un autre projet super intéressant
où il apprend
à une structure humaine,
il apprend en trois jours
à maîtriser 10 ans d'art martiaux.
Et quand on...
Vous allez voir, c'est super impressionnant.
Ça permet de faire des personnages
vachement plus réalistes
dans les jeux vidéo.
Et c'est vraiment...
C'est fou, genre là, vraiment, on a.
Et ça, c'est des recherches
aussi auxquelles il a participé.

Et qui pourront se retrouver
dans des robots.
Ouais, je suis d'accord
qu'en fait, honnêtement, il faut se concentrer un peu.
Mais tu vois quand même la...
Tu vois la...
l'inertie qui est un peu mieux...
qui ressemble plus
à ce qui se passerait dans la vraie vie, avec.
Peut-être que tu peux remettre le moment
où il tape un... un poteau.
Moi, c'est là où j'ai été convaincu personnellement.
Donc je veux voir si...
Déjà les coupes-pieds, moi, j'ai trouvé ça très cool.
Ouais, les coupes-pieds.
Une sorte d'inertie qui prend un peu de temps à arriver
au niveau du tort, c'est de la tête.
Et qui... que tu verrais... je pense pas, dans un jeu.
Mais si tu ne l'arrives pas, c'est pas grave. Je peux...
Ah, ici c'est là.
Ah, je sais pas si c'est là.
Ah, si c'est là.
Lui, c'est le vrai. Ah.
Je sais pas. Moi, j'ai trouvé que c'était
vraiment très réaliste, quoi.
Mais bref.
Et donc, concrètement,
ça donne... ça donne mieux
à des robots aussi fous
que ce que vous allez pouvoir voir
à l'écran qui sont vraiment capables
de se déplacer quasiment
comme des humains. Alors là, ils ont des roues.
Mais moi, je trouve ça encore plus impressionnant.
Vous allez voir. Voilà.
Ah. Genre.
On a d'accord, ils sont pas vraiment faits,
qu'on supporte se balader comme ça, si ?
Bah si, si. Je crois. Pourquoi ils les dérouent ?
Pourquoi ils les dérouent sur les mains ?
En fait, c'est des trucs à quatre roues
mais qui sont capables de se lever.
Oui, d'accord, c'est ça.
Ok, si, le côté...
C'est quand même fou.
Mais moi, ce que je trouve difficile,
c'est de savoir, on a vu du Boston Dynamics
ou des choses comme ça, c'est de savoir
qu'est-ce qu'on...
Si on vient de franchir...
Quel barrière ont été franchies, entre ça
et quelqu'un qui marche ? Justement.
Pourquoi je vous parle de ça ? Parce que ça paraît très loin
de notre histoire de Voyager...
de Voyager...
C'est-à-dire, vous parlez très loin de Minecraft et de Voyager.
Et en fait, Jim Fan, donc c'est un pont
de LIA chez NVIDIA,
il a une vision.
Celle, un jour, d'avoir des IA
aussi complètes que ce que pourrait faire
un Wally
ou un... Il cite aussi les robots
dans Star Wars.
Et en fait, pour ça, il a rassemblé
ces différentes briques,
donc la première que je vous ai présentée
en long aujourd'hui, Voyager,
et puis deux autres, sur lesquels je me suis pas
attardé, vous allez pouvoir le voir
sur le schéma
que va vous
afficher, d'il, dans
3, 2...
Pourvoir.
Non, non, mais en plus, il faut qu'il retrouve le schéma
dans un endroit précis d'une vidéo
qui n'est pas une vidéo YouTube. Donc en vrai,
là, il est actuellement en PLS
et vous allez voir un schéma où, en fait, Voyager
est une brique
de ce qui compte
développer
très bientôt. C'est un modèle
de fondation pour les robots.
Et c'est le projet
Groot,
dont Jim Fann a la charge
depuis mars dernier. Ça a été annoncé
dans la dernière conférence
de Nvidia. Et en fait,
son projet, c'est que
quel que soit le robot autonome,
quel que soit l'environnement dans lequel il évolue,
quel que soit le cas d'usage,
tous les robots
utilisent le même
modèle fondamental, le même
modèle de fondation. Ça, c'est le schéma
dont je vous parlais. Donc voilà, on voit Métamorph
dont je vous ai très rapidement parlé,
un autre qui s'appelle Isaac Sim, qui est très impressionnant aussi
et Voyager, et donc
il a son petit graphique. Et son but, c'est d'arriver
à un modèle de fondation
pour les robots. Et en fait,
à l'image
d'un modèle de langage, le cas particulier
d'un robot,
c'est que le cas particulier d'un robot
soit juste un prompt différent.
Comme si nous,
on utilise un modèle de langage,
parfois on va lui demander une recette de cuisine,
et parfois on va lui demander de nous résumer un texte.
Et bien là, son ambition, c'est de faire la même chose,
de prendre autant
de hauteur de vue pour faire un modèle de fondation
qui marcherait
avec tous les robots.
Donc tout comme les nouvelles sorties récentes
des gros modèles de langage ont rendu un peu obsolètes,
tous les super modèles
hyper spécifiques
qui permettaient de faire du NLP
pour comprendre le sentiment
dans une phrase tout ça un peu disparue en faveur de gros
modèles généralistes, il pourrait se passer
la même chose dans la robotique, où un gros modèle
aurait une compréhension
du monde un peu globale, et on pourrait lui dire
bon ok, ouvre le texte. C'est ça.
Et en fait, il aimerait
qu'il soit possible de faire apprendre
euh...
Il aimerait que ce qui est possible de faire
apprendre à Voyager, virtuellement
dans Minecraft, il puisse le faire
dans le monde réel, non plus
du coup avec des instructions
avec du code, mais avec des instructions
qui agissent sur des actionneurs, sur des moteurs
et donc qui contrôlent
des robots. En gros, le tulle cochon
il faut le... il faut... il faut... il faut... il faut... il faut... il faut exactement...
Exactement, il faut que ça marche aussi avec
où veut la porte dans la vraie vie quoi. Et... Si on remplit
ton skill de library, c'est
collecte le plus d'objets différents, je ne sais pas.
Exactement, et on se rappelle
que le responsable en chef de ce projet
qui s'appelle Groot, est à l'origine
de Voyager. Oui c'est la main.
Et donc moi, ce qui me tue, c'est qu'en gros
aujourd'hui Minecraft, sert
à entraîner des robots humanoïques pour plus tard.
Si on fait le... si on fait
le chemin raporti comme ça là.
C'est littéralement en tout cas lui
en termes de recherche, on a ce qu'il a
vécu, c'est dingue. C'est une brique, ouais.
C'est une des briques évidemment, il y en a
plein d'autres et le schéma
qui nous montre c'est une version simplifiée, mais c'est
une des briques pour... pour
percevoir son... son environnement
et évoluer de façon
seule et...
et j'ai pas la fin de cette phrase.
Super cool. Il y a quand même
un problème. Dis-moi.
Il y a comme... sans vous vouloir plomber
l'ambiance, les démonstrations
magnifiques que vous avez vues actuellement, dans
Minecraft, qui arrivent à
explorer le monde, etc.
On quand même une limite
fondamentale, c'est qu'elle marche avec des LLM
ou plus précisément des modèles
de langage
autorégrassifs.
Comme ça le fait.
J'apprends mes connaissances de ce matin.
Ce matin, ils se trouvent quand vous étiez une conférence
métade, bien le cas.
Et justement, on a parlé de ces sujets et c'était
intéressant. Et...
Et bon, ça fait le... depuis un moment, évidemment,
qu'on n'a pas découvert ça ce matin non plus,
mais c'était vraiment intéressant. Et donc,
la mauvaise nouvelle, c'est que, malgré tout,
fondamentalement, la manière
dont marchent les modèles de langage
en fond des plutôt mauvais candidats
pour
atteindre des objectifs,
qui sont relativement lointains, et qui demandent
de la planification. C'est-à-dire que
on essaie de trouver des hacks
avec des agents qui essayent
de transformer un plan
en des sous-actions et...
Des chaînes de pensée. Voilà, des chaînes de pensée. On essaie de leur faire émettre
des tokens pour augmenter leur capacité
à...
à faire des plans. Mais ce qui expliquait Yann Lequin
justement ce matin dans la conférence, c'est que
en réalité, ce que font ces modèles, c'est plutôt
adapter des... des plans
et des objectifs qu'ils ont vus dans leur data set
à une situation donnée.
Donc en fait, ils n'ont pas de
réelle capacité à planifier.
Ils sont... c'est plutôt...
Ils ont plutôt des grandes capacités
de compression de la donnée,
qui leur permet d'interpoler entre
tous les objectifs, et entre toutes
les planifications qu'ils ont déjà vues,
quelque chose qui colle à peu près. En fait, ils...
Ils ne vont pas être planifiés par rapport à ce qu'ils ont déjà vu, mais ils
ne vont pas être créatifs dans la planification.
C'est ça, ils planifient, mais par imitation.
Tout comme, un exemple qui est donné qui est intéressant,
c'est que dans ton cours de maths, tu peux avoir un élève
qui a vraiment compris les...
les équations mathématiques
et qui a une approche totalement
nouvelle et qui peut
résoudre à peu près à n'importe quel problème,
ou t'as l'interro, qui a appris
les 500 exercices et leur réponse
et qui, dans les faits,
s'ils se retrouvent confrontés à des nouveaux problèmes,
risquent de bloquer.
C'est comme overfiter.
Exactement. Et donc, tout ça est très excitant
dans les possibilités futures
de Minecraft en tant que back-assable
et en tant que benchmark.
Mais, ce à quoi il faut s'attendre, c'est que
les LLM
ne vont pas nous amener
de DIA qui...
d'intelligence générale, qui est capable
d'atteindre des objectifs
au niveau et long terme, comme c'est
dont on avait parlé. Il faudra pour ça
d'autres structures de modèles
dont nous a parlé il y a un de ce matin, et dont
vous pouvez aller voir l'interview dans cette vidéo.
Ouh. Et là, c'est un pari
sur l'avenir. Est-ce qu'on aura...
Et là, l'avenir... Le pari que je viens de faire...
Ah ouais, ok, c'est énorme, t'as vu ?
Le pari que je viens de faire, c'est qu'on
allait avoir un lien en intervue.
Mais je me permets
de faire l'analogie pour filer
ce que tu viens de dire.
C'est que, en fait,
dans le cas de Voyager, pour filer
l'analogie dans le cas de Voyager et de
Minecraft, là actuellement
Voyager, on lui donne
des tâches à effectuer, mais c'est très
itératif. C'est ok, j'ai ça dans mon
environnement, on lui fait une proposition, il
corrige, il fait une proposition, mais en fait,
ce qui serait intéressant, et ce que fait
un humain, c'est qu'on a une vision
plus large sur l'arbre de technologie,
et donc se dire, ok,
pour pouvoir atteindre un objectif
potentiellement plus lointain, pour pouvoir
anticiper une action, j'ai besoin de faire ça.
Et donc c'est ça qui manque, et ça,
cette étape, en effet,
c'est un problème que Voyager
ne sait pas résoudre, et que plein d'autres choses
ne se peuvent pas résoudre, sur lesquels les chercheurs
travaillent d'arrestés en ce moment, et c'est un problème
passionnant.
Par exemple, là, toi je te dis, va buter
le dragon, qui est un peu le grand
objectif de Minecraft, tu sais le faire,
Voyager est incapable
de le faire. Il est incapable
de le faire, pourquoi ? Parce que pour buter le dragon,
il faut savoir que le dragon
se situe dans l'aide, que ça va être
assez galère, et donc que tu vas devoir
trouver
de quoi manger, trouver de quoi équiper, trouver
des armes qui sont suffisamment puissantes,
élaborer des techniques et des stratégies
qui te permettent de, j'en sais pas, tirer à l'arc,
mais ne pas te faire atteindre
par les projectifs du dragon, savoir
qu'il faut aller envoyer des flèches, en fait
il y a une quantité,
si tu déclines
l'objectif, tu es le dragon,
ce que Tiffany fait de manière très
d'intuitive, là sans même se rendre compte, c'est
découper le problème
en plein
d'objectifs plus
atteignables, comme, ok bah en fait
tu me fouilles n'est pas un diamant, ok il me faut du diamant, ok je dois aller miner du diamant, ça on a vu
qui ça va le faire, mais pareil
des blocs et des skills, etc. Bref,
donc comme on l'a dit, ça c'est
un problème atrasseque au LLM
et c'est pas une nouvelle version
malheureusement de GPT
ou de Mistral qui va régler le problème. C'est de nouveaux types
de modèles qui restent
à inventer ou en tout cas qui sont...
Oui il nous a parlé de planifier un trajet pari New York
et j'aime bien. Dans le chat, est-ce
qui vous a parlé de planifier un trajet pari New York ? Oui effectivement
Il y a de l'equipant
C'était sa démonstration
Voilà et non mais c'est
ma conclusion,
il y a 4 conclusions comme ça on pourra choisir
Non mais en plus le pire c'est qu'elle était prévue
mais je savais pas si je l'avais sur...
Mais c'est très bien, tu l'as super bien expliqué, t'as tout compris
Tu m'as donné envie de voir des speedruns
d'IA maintenant, tu sais ? Ah ouais
Bon d'où rien
Je suis en accéléré parce que mon avis
ce sont pas si speed que ça les...
Je sais pas, je pense que ça va
ça va aller vite
En tout cas ça a dû leur coûter cher
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