Qu'est-ce qu'un opérateur $CODEC ? C'est là que les modèles Vision-Language-Action rendent enfin l'IA utile pour un travail réel. Un opérateur est un agent logiciel autonome alimenté par des modèles VLA qui effectue des tâches à travers un cycle continu de perception-raisonnement-action. Les LLM peuvent penser et parler brillamment, mais ils ne peuvent ni pointer, ni cliquer, ni saisir quoi que ce soit. Ce sont des moteurs de raisonnement purs sans ancrage dans le monde physique. Les VLA combinent la perception visuelle, la compréhension du langage et la sortie d'action structurée en un seul passage. Alors qu'un LLM décrit ce qui devrait se passer, un modèle VLA le fait réellement en émettant des coordonnées, des signaux de contrôle et des commandes exécutables. Le flux de travail de l'opérateur est : - Perception : capture des captures d'écran, des flux de caméra ou des données de capteurs. - Raisonnement : traite les observations avec des instructions en langage naturel en utilisant le modèle VLA. - Action : exécute des décisions à travers des interactions UI ou le contrôle matériel - le tout dans une boucle continue. Exemples : LLM vs. Opérateur alimenté par le modèle VLA Planification d'une réunion LLM : Fournit une explication détaillée de la gestion de calendrier, décrivant les étapes pour planifier une réunion. Opérateur avec modèle VLA : - Capture le bureau de l'utilisateur. - Identifie l'application de calendrier (par exemple, Outlook, Google Calendar). - Navigue jusqu'à jeudi, crée une réunion à 14h et ajoute des participants. - S'adapte automatiquement aux changements de l'interface utilisateur. Robotique : Tri d'objets LLM : Génère des instructions écrites précises pour trier des objets, comme identifier et organiser des composants rouges. Opérateur avec modèle VLA : - Observe l'espace de travail en temps réel. - Identifie les composants rouges parmi des objets mélangés. - Planifie des trajectoires sans collision pour un bras robotique. - Exécute des opérations de prise et de placement, s'ajustant dynamiquement aux nouvelles positions et orientations. Les modèles VLA comblent enfin le fossé entre une IA capable de raisonner sur le monde et une IA capable de le changer réellement. Ce sont eux qui transforment l'automatisation d'un suivi de règles fragile en une résolution de problèmes adaptative - des travailleurs intelligents. "Les scripts traditionnels échouent lorsque l'environnement change, mais les opérateurs utilisent la compréhension visuelle pour s'adapter en temps réel, gérant les exceptions au lieu de s'effondrer."