Cet article fait un point sur les algorithmes d’intelligence artificielle embarqués dans les robots actuels et sur les évolutions prévisibles dans les prochaines années. Alors que les premiers robots des années 1960 s’apparentaient à des automates répétant « bêtement » à l’identique un cycle d’actions, ceux du XXIe siècle sont de plus en plus adaptatifs, mobiles et interactifs. De nombreux robots existants sont déjà dotés d’une intelligence « de perception », c’est-à-dire d’une capacité à analyser et interpréter leur environnement (notamment segmentation de la scène en objets dont on identifie les catégories et estime les distances et les mouvements). Ceci est devenu possible essentiellement grâce à l’apprentissage statistique, et de plus en plus l’apprentissage profond de réseaux convolutifs. Grâce à ces techniques, les robots peuvent intégrer aussi des capacités d’interaction (reconnaissance vocale, reconnaissance de gestes ou actions, etc.). Depuis les percées récentes de l’apprentissage par renforcement (cf. AlphaGO), les recherches en IA pour la robotique se tournent maintenant vers l’apprentissage « de comportement », pour permettre une coordination adaptative avec leur environnement. En revanche, l’auto-apprentissage en continu sur le terrain et la curiosité artificielle sont encore à peine balbutiants et les actuelles « intelligences partielles » des robots restent presque toutes limitées à des cas d’usage spécifiques et prédéfinis. L’émergence d’une IA « forte » (c.-à-d. générale et polyvalente) semble donc encore lointaine. Il est cependant probable qu’apparaîtront prochainement de premiers robots surpassant l’homme dans un contexte bien délimité.