Bien qu'il n'ait pas tout à fait livré le produit que beaucoup espéraient , Rabbit n'a pas l'intention de jeter l'éponge comme Humane , et vient de montrer un agent IA en action qui devrait contribuer à sa fonctionnalité la plus attendue. Malheureusement ce n'est pas pour R1, mais pour Android . Néanmoins, c'est un pas en avant, et même si c'est douloureusement lent, il faut féliciter Jesse Lyu et ses gars pour leurs efforts constants visant à améliorer l'appareil. Pour ceux qui ne s'en souviennent pas, l'année dernière, au milieu de la frénésie de l'intelligence artificielle , deux produits ont été lancés qui visaient à remplacer nos smartphones, le Rabbit R1 et le Humane AI Pin . Les deux n'ont pas répondu aux attentes, et Rabbit R1 en particulier avait un problème : il ne disposait pas du LAM (Large Action Model) promis, un agent d'IA généraliste capable d'apprendre comment fonctionnent les applications et d'effectuer des actions pour nous. En pratique, il s’agit d’une fonctionnalité très puissante que des entreprises comme OpenAI commencent seulement à introduire maintenant . Mais maintenant, les gars de Rabbit semblent être sur la bonne voie et après avoir présenté l'année dernière leur agent web généraliste LAM Playground , capable de naviguer dans un navigateur, sur YouTube ils ont montré un agent Android généraliste capable de télécharger et d'utiliser des applications .



Plus précisément, vous pouvez voir l'agent répondre aux demandes de ses créateurs et trouver une vidéo sur YouTube ou localiser une recette de cocktail au whisky dans une application de cocktail, rassembler les ingrédients, puis les ajouter à une liste de courses sur Google Keep. Il est également montré comment l'agent est capable de télécharger un jeu Android, « 2048 », et même de comprendre comment y jouer. C’est un moment particulièrement intéressant dans la vidéo, quelque peu paradigmatique de l’industrie de l’IA à l’heure actuelle. Une fois l'application téléchargée et lancée, les deux développeurs se demandent si l'agent IA qu'ils ont créé apprendra ou non à l'utiliser grâce au tutoriel initial . « Ce serait fascinant », commentent-ils, mais au vu de l’invite, ils ne pensent pas qu’il ferait ça. En réalité, l'IA passe ensuite par le tutoriel et apprend à jouer de cette façon. Chaque jour, j’écris sur l’IA, j’utilise l’IA et je me bats avec l’IA, et ces situations ne cessent de m’émerveiller.

Le modèle semble faire plus ou moins tout ce qu'on lui demande, mais il n'est qu'une « pièce passionnante du puzzle » sur la route vers le LAM promis. Non seulement cela, mais c'est le « cycle d'action principal qu'un agent Android est capable de compléter », admettant qu'« il y a de nombreuses optimisations à faire sur la vitesse, l'intelligence et la disponibilité de la reconnaissance d'état ». D’autres mises à jour sur le prochain système multi-agent multiplateforme de la société seront partagées dans les semaines à venir. Ce qui signifie que tôt ou tard tout ce travail sera intégré comme promis dans le Rabbit R1 .