Lors de la conférence Upper Bound 2025, le titulaire de la chaire CIFAR AI du Canada, Mo Chen, a posé une question clé dans le domaine de la robotique moderne : pourquoi les robots sont-ils encore largement absents des espaces complexes et centrés sur l'homme, tels que les hôpitaux et les restaurants, en dépit d'un matériel de pointe ? 

Pour y remédier, il propose une approche d'"IA hybride" qui combine deux approches : l'efficacité des données et l'interprétabilité de l'IA classique (planification, théorie du contrôle) avec l'intuition puissante et l'évolutivité de l'IA moderne (apprentissage profond, RL). À travers des études de cas sur la prédiction des mouvements humains et un robot "follow-ahead", il démontre comment ce système hybride permet aux robots de comprendre l'intention humaine et de naviguer dans des environnements dynamiques.