# CrowdMAPS permet d’annoter plusieurs actions par état robotique

> Cet outil en ligne permet à des annotateurs à distance d’ajouter jusqu’à dix actions alternatives pour chaque état du robot, ce qui augmente d’environ 35 % le taux de réussite sur des tâches réelles.

Oossa · 2026-11-13 · https://oossa.com/fr/crowdmaps-lets-crowds-label-multiple-robot-actions-per-state

Des chercheurs ont présenté CrowdMAPS, un système en ligne qui affiche des états du robot aux contributeurs via une interface 3D. Ceux-ci ajoutent des actions alternatives valides sans toucher au robot. Cette méthode ajoute une dimension de « largeur » aux données robotiques en augmentant le nombre d’actions par état, plutôt qu’en collectant davantage de trajectoires. Des tests sur cinq tâches de manipulation en conditions réelles ont montré que le fait de passer d’une à dix actions par état augmentait le taux de réussite moyen de 35,6 points de pourcentage pour les politiques fondées sur les poses clés, et de 33,0 points pour celles fondées sur les trajectoires.

## Les faits

- Jusqu’à dix actions alternatives ont été recueillies pour chaque état visité.
- Le taux de réussite a augmenté de 35,6 % pour les politiques fondées sur les poses clés et de 33,0 % pour celles fondées sur les trajectoires.

## Pourquoi c'est important

Les développeurs peuvent entraîner des robots plus fiables avec moins de démonstrations physiques, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les coûts.

## Sources et références

1. [CrowdMAPS: Crowdsourcing Multiple Actions per State for Real-World Imitation Learning](https://arxiv.org/abs/2611.15078) – arXiv cs.RO, 2026-11-13

Dernière mise à jour: 2026-11-13