Amulya Vishwanath, ancienne responsable du marketing produit des plateformes robotiques chez Nvidia, a récemment partagé sa vision de la robotique actuelle lors d’une interview pour le podcast Equity. Selon elle, le secteur évolue encore dans ce qu’elle qualifie d’« ère Lego », où les briques fondamentales – actionneurs, mains robotisées, logiciels et normes de sécurité – sont constamment reconstruites. Cette analyse contraste fortement avec les attentes de nombreux observateurs qui anticipent un « moment ChatGPT » pour la robotique, déclenché par un modèle de fondation général capable de rendre obsolètes les solutions spécialisées.
Une vision critique de l’« ère Lego »
Vishwanath décrit la robotique comme un jeu de construction où chaque composant doit être affiné avant de pouvoir s’assembler en systèmes fiables. Elle souligne que, malgré les avancées impressionnantes en intelligence artificielle, les bases matérielles restent fragmentées. Les actionneurs, par exemple, n’offrent pas encore la précision et la robustesse nécessaires pour des applications industrielles à grande échelle. De même, les mains robotisées peinent à reproduire la dextérité humaine, ce qui limite les scénarios d’usage les plus complexes.
Les principaux défis identifiés incluent :
- La standardisation des interfaces matérielles, qui reste inégale entre les fournisseurs.
- Le manque de normes de sécurité universelles, cruciales pour les environnements collaboratifs.
- La nécessité d’une intégration logicielle plus fluide, afin de réduire le temps de mise en service.
Ces obstacles, selon Vishwanath, exigent une approche holistique où le matériel et le logiciel évoluent de concert, plutôt que de s’appuyer uniquement sur des modèles d’IA généraux.
Physical AI : au‑delà des robots
Le terme « Physical AI » recouvre un champ d’investissements qui dépasse la simple robotique. Vishwanath explique que son fonds, Techable VC, cible trois domaines majeurs : la robotique, les sciences des matériaux et les sciences de la vie. L’idée est d’appliquer l’intelligence artificielle à des systèmes physiques concrets, qu’il s’agisse de machines autonomes, de procédés de fabrication avancés ou de dispositifs médicaux intelligents.
Robotique intelligente
Dans le domaine robotique, l’objectif est de créer des plateformes capables d’apprendre en temps réel, d’ajuster leurs mouvements en fonction du contexte et de collaborer en toute sécurité avec les humains. Les startups soutenues par Techable développent des capteurs de force plus précis, des algorithmes de contrôle adaptatif et des architectures modulaires qui facilitent l’ajout ou le remplacement de composants.
Matériaux augmentés par l’IA
En sciences des matériaux, l’IA est utilisée pour accélérer la découverte de nouvelles compositions, optimiser les procédés de fabrication et prédire les performances à l’échelle nanométrique. Vishwanath cite des projets qui combinent simulation numérique et apprentissage automatique pour réduire le temps de mise sur le marché de matériaux haute performance, notamment dans l’aérospatiale et l’énergie.
Sciences de la vie et dispositifs médicaux
Le secteur de la santé bénéficie également de l’approche Physical AI. Des dispositifs portables capables de surveiller en continu des paramètres physiologiques, ou des robots chirurgicaux dotés d’une perception améliorée, sont parmi les innovations que le fonds cherche à financer. L’objectif est de rendre les traitements plus personnalisés et les interventions moins invasives.
Techable VC : les premiers paris sur l’IA physique
Fondé par Vishwanath après son départ de Nvidia, Techable VC se positionne comme l’un des premiers fonds de capital-risque à se concentrer exclusivement sur l’IA physique. Le fonds a déjà effectué ses premiers investissements, ciblant des startups qui partagent la conviction que la synergie entre matériel et logiciel est la clé de la prochaine vague d’innovation.
Critères de sélection de Techable :
- Une équipe technique solide capable de développer à la fois le hardware et le software.
- Un prototype fonctionnel démontrant une intégration réussie des deux composantes.
- Un marché clairement identifié où la valeur ajoutée de l’IA physique est mesurable.
Vishwanath insiste sur le fait que le succès de ces entreprises dépendra de leur capacité à dépasser le stade de démonstrateur et à passer à la production à grande échelle. Elle souligne également l’importance d’un écosystème de partenaires – fournisseurs de composants, laboratoires de recherche et institutions réglementaires – pour soutenir la croissance des projets.
Perspectives et défis futurs
Alors que certains experts prévoient que l’avènement d’un modèle de fondation unique pourrait transformer la robotique du jour au lendemain, Vishwanath reste prudente. Elle estime que la complexité inhérente aux systèmes physiques impose des contraintes que l’IA pure ne peut pas résoudre seule. La convergence entre matériel, logiciel et normes de sécurité restera le facteur déterminant.
En conclusion, l’interview met en lumière une vision nuancée de la robotique et de l’IA physique. Plutôt que de se précipiter vers un scénario de rupture instantanée, les acteurs du secteur, à l’image de Techable VC, misent sur une évolution progressive, où chaque brique – du capteur à l’algorithme – est soigneusement conçue et intégrée. Cette approche, qualifiée d’« ère Lego », pourrait bien constituer la base solide sur laquelle les futures générations de robots, de matériaux intelligents et de dispositifs médicaux seront construites.