Une nouvelle ère pour la robotique va-t-elle se jouer dans les laboratoires cachés de la Silicon Valley et de Paris ? Genesis AI, une startup fraîchement sortie de l’ombre, annonce son ambition de bâtir un « modèle fondation » capable de propulser n’importe quel robot vers des niveaux impressionnants d’autonomie. Mais cet objectif est-il réalisable, ou sommes-nous face à des promesses gonflées à l’hélium du capital-risque ?
Conçue en décembre 2023 par Zhou Xian, titulaire d’un doctorat en robotique de Carnegie Mellon, et Théophile Gervet, chercheur passé chez le français Mistral, Genesis AI s’attaque à un défi de taille : créer une intelligence artificielle universelle dédiée aux robots. Leur projet ? Libérer les machines de tâches répétitives, et ce, qu’il s’agisse de ménage ou de recherche en laboratoire. Cette volonté de généralisation n’est-elle pas le Graal pour toutes les entreprises qui investissent des milliards dans l’IA ?
Le hic, c’est que la robotique nécessite des données du monde réel pour apprendre, et c’est là que le bât blesse. L’entraînement des modèles linguistiques s’appuie sur des montagnes de textes, mais pour les robots, parvenir à collecter des données physiques est long, coûteux et source de multiples biais. Comment alors rivaliser avec les géants du secteur sans accès à ces précieuses ressources ? Genesis affirme avoir la solution : générer ses propres données à travers un moteur de simulation physique propriétaire, héritage d’un projet académique impliquant pas moins de 18 universités.
Genesis veut s’imposer grâce à une technologie de simulation qui accélère le développement de l’IA robotique.
La start-up, qui compte désormais plus de 20 chercheurs spécialisés, met en avant sa capacité à accélérer la cadence par rapport aux concurrents qui dépendent du logiciel de Nvidia. Mais peut-on vraiment faire confiance à une technologie qui s’appuie principalement sur de la donnée synthétique ? L’histoire récente de l’IA nous a appris à nous méfier des biais et de l’écart entre simulation et réalité. Genesis prend-elle un risque calculé, ou joue-t-elle à l’apprenti sorcier en allant trop vite ?
Genesis n’est pas seule à convoiter ce marché explosif : Physical Intelligence vient de lever 400 millions de dollars, tandis que Skild AI est valorisée à 4 milliards. Face à une telle concurrence, la différence se fera-t-elle sur la qualité de la simulation ou sur la rapidité d’accès au marché ? Du côté des investisseurs, l’enthousiasme est palpable : « C’est un grand inconnu. Aura-t-on bientôt un modèle fondation qui généralisera les tâches robotiques ? », relève Kanu Gulati de Khosla Ventures. Un enthousiasme raisonnable ou un pari fou ?
Le développement se poursuit entre Silicon Valley et Paris, reflet d’un projet aux ambitions internationales. Genesis prévoit de mettre à disposition son modèle à la communauté robotique avant la fin de l’année. Travailler sur deux continents leur permettra-t-il d’accélérer la recherche ou risque-t-il d’introduire des complexités supplémentaires ?
À l’aube de l’open source et d’une compétition féroce, le lancement très attendu du modèle Genesis marquera-t-il un tournant dans l’automatisation robotique ? Sera-t-il capable de répondre aux attentes vertigineuses du secteur, ou échouera-t-il à combler l’écart entre simulation et réalité ? Les prochains mois promettent d’être décisifs. Le futur de la robotique passe-t-il désormais par la donnée synthétique ?
Source : Techcrunch
