La plupart des gens jugent les robots par leur apparence d'intelligence. Cela manque le point. Ce qui est crucial, c'est comment l'intelligence performe dans des environnements réels, où les conditions varient et où les échecs ont des conséquences. C'est là que @openmind_agi excelle. La robotique traditionnelle repose sur une seule boucle d'intelligence. Quand elle échoue, tout s'arrête. @openmind_agi, cependant, conçoit la robotique comme un système en réseau : - Données partagées entre robots et fabricants - Identité intégrée pour la coordination et la confiance - Prise de décision multi-agents, pas de modèles isolés Cette approche rend l'intelligence résiliente par défaut. Les robots apprennent les uns des autres, et le système s'adapte lorsque des modèles individuels échouent. Les déploiements dans le monde réel, comme la détection de chutes en direct, valident cette méthode. Il n'y a pas de bouton de réinitialisation ; les systèmes doivent soit performer, soit échouer. @openmind_agi évite également les comportements codés en dur. Des "packs" modulaires permettent aux robots de passer d'un environnement à un autre sans reconstruire la pile. Leur stratégie d'adoption reflète la technologie : commencer par les universités, fournir aux constructeurs de vrais robots et un système en direct dès le premier jour, et laisser la capacité croître. Alors que la robotique entre dans sa prochaine phase, il ne s'agira pas d'apparence. Il s'agira d'intelligence qui évolue, s'adapte et fonctionne collectivement. gMind les gars !