Amulya Vishwanath, qui a dirigé pendant sept ans le marketing produit des plateformes robotiques chez Nvidia, décrit aujourd’hui le secteur comme étant dans une « ère Lego ». Selon elle, les blocs de construction fondamentaux – actionneurs, mains robotisées, logiciels et normes de sécurité – sont encore en cours de réinvention. Cette vision contraste avec les attentes de certains experts qui prévoient un « moment ChatGPT » pour la robotique, où un modèle de fondation unique déclencherait une vague d’innovation massive.
Le constat d’une « ère Lego »
Vishwanath souligne que, malgré les avancées impressionnantes en intelligence artificielle, les composants matériels de la robotique n’ont pas encore atteint une maturité comparable à celle des logiciels. Elle compare le stade actuel à la construction avec des briques Lego : chaque pièce doit être assemblée manuellement, et les standards varient d’un fabricant à l’autre. Cette fragmentation rend difficile l’intégration fluide de nouvelles capacités cognitives.
Les principaux défis identifiés sont :
- La diversité des actionneurs, qui ne suivent pas de normes universelles.
- Des mains robotisées encore limitées en dextérité et en coût.
- Des plateformes logicielles qui peinent à offrir une interopérabilité fiable.
- Des exigences de sécurité qui évoluent plus lentement que les capacités techniques.
Les limites des modèles de fondation en robotique
Certains analystes avancent que l’émergence d’un modèle de fondation unique, comparable à ChatGPT, rendrait obsolètes les solutions spécialisées actuelles. Vishwanath, toutefois, estime que la réalité est plus nuancée. Un modèle de langage puissant peut certes améliorer la perception et la planification, mais il ne résout pas les contraintes physiques inhérentes aux robots.
Elle explique que la robotique nécessite une co‑conception entre matériel et logiciel. Un algorithme avancé ne pourra pas compenser un actionneur qui manque de précision ou une main robotique qui ne possède pas la force requise. Ainsi, le simple déploiement d’un modèle de fondation ne suffit pas à créer des systèmes autonomes fiables.
Le nouveau pari d’une VC spécialisée
Après son passage chez Nvidia, Vishwanath a fondé Techable, une société de capital‑risque qui investit dans l’« IA physique ». Son fonds cible trois domaines clés : la robotique, les sciences des matériaux et les biotechnologies. L’objectif est de soutenir les start‑ups qui travaillent à la fois sur les composants matériels et sur les algorithmes d’intelligence.
Parmi les critères d’investissement, elle met en avant :
- La capacité à proposer des solutions modulaires compatibles avec les standards émergents.
- Des équipes capables de combiner expertise en mécanique, électronique et IA.
- Des projets qui intègrent dès le départ des exigences de sécurité robustes.
Vishwanath insiste sur le fait que les premiers financements sont souvent dirigés vers des projets qui cherchent à « standardiser » les pièces de base, afin de créer un écosystème plus cohérent. Elle voit ainsi la création d’un « marché des briques » comme une étape préliminaire indispensable avant d’atteindre le « moment ChatGPT » tant attendu.
Perspectives pour l’avenir de la robotique
Selon Vishwanath, plusieurs tendances convergent pour accélérer la maturation du secteur :
- Standardisation progressive : les consortiums industriels travaillent à harmoniser les spécifications des actionneurs et des capteurs.
- Co‑développement matériel‑logiciel : les entreprises adoptent des approches intégrées dès la phase de conception.
- Réglementation renforcée : les normes de sécurité deviennent plus strictes, favorisant des solutions éprouvées.
- Accessibilité des outils de simulation : les plateformes de simulation permettent de tester rapidement des prototypes virtuels.
Ces évolutions, combinées à des investissements ciblés, pourraient réduire le temps nécessaire pour passer d’une configuration « Lego » à une architecture modulaire prête à accueillir des modèles d’IA avancés. Cependant, Vishwanath rappelle que le « moment ChatGPT » en robotique dépendra davantage de la convergence des standards matériels que d’une simple percée algorithmique.
En conclusion, la robotique se trouve aujourd’hui à un carrefour où la consolidation des briques de base est la condition sine qua non d’une adoption massive des capacités cognitives. Les investisseurs comme Techable jouent un rôle clé en soutenant les projets qui visent à créer un écosystème plus homogène, ouvrant ainsi la voie à une prochaine génération de robots capables d’interagir de façon plus naturelle et sécurisée avec le monde réel.