L'intelligence incarnée (Embodied AI) désigne une intelligence dotée d'un corps physique, capable de percevoir son environnement et d'interagir avec lui par l'action ; elle ne se contente pas d'« apprendre dans les données », mais doit aussi « agir dans le monde ». Contrairement à l'intelligence purement logicielle, les agents d'intelligence incarnée doivent gérer des contraintes physiques réelles : la gravité, la friction, la latence, le bruit des capteurs, ainsi que les conséquences des échecs d'action.

Les sources conceptuelles de l'intelligence incarnée remontent à la robotique béhavioriste de Brooks dans les années 1980, qui privilégiait le couplage « perception-action » plutôt que la construction préalable d'un modèle du monde ; l'expression consacrée « embodied AI » s'est imposée en 2018–2019 avec l'essor de l'apprentissage par renforcement profond et des plateformes de simulation.

L'infrastructure représentative de l'intelligence incarnée est Habitat. En 2019, Meta AI et d'autres institutions ont publié la plateforme de simulation Habitat dans l'article Habitat: A Platform for Embodied AI Research, faisant de l'entraînement d'agents d'intelligence incarnée dans des environnements virtuels un paradigme expérimental reproductible.

Le cadre de recherche de l'intelligence incarnée se compose de quatre piliers : la perception incarnée, l'interaction incarnée, les agents d'intelligence incarnée, et le transfert de la simulation à la réalité ; cette classification provient de la revue de Liu et al. de 2024, Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI. Cette revue souligne également que les grands modèles multimodaux et les modèles du monde deviennent des architectures puissantes pour les agents d'intelligence incarnée, tandis que les plateformes de simulation comme Habitat, Isaac Sim et MuJoCo offrent des terrains d'entraînement à faible coût. Les données constituent un autre goulot d'étranglement : les données robotiques réelles étant coûteuses, la collecte par téléopération et la synthèse par simulation en sont les principales sources. L'intelligence incarnée fait le pont entre l'intelligence numérique et le monde physique (robotique, fabrication intelligente, rééducation médicale) et est considérée comme un maillon essentiel vers l'intelligence générale ; le principal obstacle demeure le fossé sim-to-real (simulation vers réalité), car les compétences apprises en simulation nécessitent souvent une nouvelle mise au point dans le monde réel.

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