Generalist AI Inc., une startup basée à San Mateo qui construit des modèles de base pour les robots, a levé environ 200 millions de dollars lors d'un nouveau cycle de financement mené par la société de capital-risque 8VC, a rapporté lundi Axios, citant une source proche de l'accord et un dossier fédéral révélant l'augmentation.
Le cycle intervient deux mois seulement après que Generalist a clôturé un financement de 400 millions de dollars en juin pour une valorisation annoncée de 2 milliards de dollars, un cycle qui comprenait la participation de Nvidia et Bezos Expeditions, selon SiliconANGLE. Avec le nouveau capital, la société a désormais levé plus de 650 millions de dollars au total alors que les investisseurs continuent d'affluer dans les sociétés dites d'IA physique qui construisent des systèmes robotiques à usage général. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre plus d'articles sur l'IA.
Des cerveaux logiciels, pas des corps métalliques
Le généraliste occupe une position particulière dans le boom de la robotique : plutôt que de fabriquer du matériel robotique, l'entreprise développe les « cerveaux » d'IA – des modèles de base formés sur de grandes quantités de données – qui peuvent alimenter des machines construites par d'autres fabricants. Cette approche reflète la stratégie qui a fait des grands modèles de langage l’infrastructure sous-jacente de l’industrie des chatbots, appliquée plutôt au monde physique.
Le pari de la startup est qu'à mesure que les robots prolifèrent dans les usines et les entrepôts, la valeur se concentrera dans la couche d'intelligence plutôt que dans les actionneurs et le châssis. Les investisseurs semblent partager cette thèse. Le cycle de juin a attiré Nvidia – dont la gamme de puces Jetson cible spécifiquement les robots – ainsi que plus d'une demi-douzaine d'autres bailleurs de fonds, et la nouvelle injection de 200 millions de dollars a été rejointe par plusieurs investisseurs existants anonymes, a rapporté Axios.
Gen-1.5 : Enseigner des robots par démonstration
La nouvelle du financement arrive environ une semaine après que Generalist a lancé son nouveau modèle, Gen-1.5, conçu pour alimenter les bras robotiques en milieu industriel. Le modèle s'attaque à l'un des goulots d'étranglement les plus persistants de l'automatisation industrielle : le coût et la fragilité de la programmation des robots pour chaque nouvelle tâche.
Historiquement, les ingénieurs devaient écrire du code personnalisé pour chaque tâche effectuée par un bras robotique, et même des modifications opérationnelles mineures (échanger dans des boîtes d'emballage plus grandes, par exemple) pouvaient nécessiter des réécritures. Alors que certains robots modernes sont dotés d'une IA qui réduit le codage manuel, leur apprendre de nouvelles tâches signifie généralement peaufiner les réseaux neuronaux, un processus qui peut prendre beaucoup de temps d'ingénierie.
Gen-1.5 adopte une approche différente. Les utilisateurs peuvent enseigner une nouvelle tâche au robot simplement en la démontrant de leurs propres mains, le mouvement étant capturé par les caméras intégrées du robot ou par des capteurs portés sur les mains du démonstrateur. Le modèle peut également apprendre à partir de clips enregistrés de robots simulés effectuant des tâches.
Les chiffres de performances publiés par la société sont remarquables. Sur 10 exemples de tâches, Gen-1.5 a atteint un taux d'achèvement moyen de 59 % après une seule démonstration de la façon de les exécuter. Lorsque les utilisateurs ont fourni quelques exemples supplémentaires, le taux de réussite a grimpé à 83 pour cent. Le généraliste affirme que ce modèle est le premier capable d'apprendre un large éventail de tâches robotiques à partir d'un ou de quelques exemples seulement.
Le modèle a également montré des signes d'autonomie de jugement lors des tests : sur certaines tâches, Gen-1.5 a choisi de réaliser une mission en utilisant un outil différent de celui qui lui avait été demandé d'utiliser.
Le coût de calcul de l'intelligence physique
La formation de tels modèles coûte cher. Le généraliste affirme que la formation de la Gen-1.5 a pris plus de huit mois et, bien que l'entreprise n'ait pas détaillé comment elle déploiera les nouveaux 200 millions de dollars, une part importante devrait financer l'infrastructure d'IA. La participation de Nvidia au cycle de juin laisse entendre que les formations de Generalist s'appuient fortement sur les GPU des centres de données du fabricant de puces.
Les augmentations rapides et consécutives – 400 millions de dollars en juin, et 200 millions de dollars supplémentaires fin août – reflètent l’intensification de la course aux capitaux dans l’IA incarnée. Le financement de capital-risque dans les startups de robotique et d'IA physique s'est accéléré au cours des deux dernières années, à mesure que les améliorations des modèles de vision, de manipulation et de raisonnement ont rendu les robots à usage général commercialement plausibles.
Le généraliste est confronté à la concurrence de concurrents bien financés qui poursuivent des stratégies de modèle de base similaires, notamment l'intelligence physique, dont les politiques généralistes en matière de robots ont attiré l'attention des chercheurs. Ce à quoi ressembleront les gagnants du segment reste incertain, mais l'ampleur des capitaux affluant désormais vers les startups de cerveaux robotisés suggère que les investisseurs pensent que la couche logicielle de la robotique pourrait devenir aussi importante que la couche modèle du marché des chatbots.
Le rythme des augmentations reflète également la rapidité avec laquelle le marché des logiciels robotiques a mûri. Une entreprise qui, il y a deux ans, aurait été un projet de recherche, affiche désormais des valorisations de plusieurs milliards de dollars grâce à des vidéos de démonstration et à des taux d'achèvement de tâches de référence – des mesures qui auraient semblé fantastiques pour des modèles de manipulation à usage général il y a seulement quelques générations de matériel. Le cycle de juin à lui seul a attiré Nvidia, Bezos Expeditions et plus d'une demi-douzaine de bailleurs de fonds supplémentaires dans ce que SiliconANGLE a décrit comme un syndicat surpeuplé, et le fait que 8VC soit revenu en tête à peine huit semaines plus tard indique que la demande d'allocation dans l'entreprise dépassait ce qu'un seul cycle pouvait absorber.
Pour l’instant, Generalist fait preuve de confiance dans son portefeuille. Une entreprise qui a levé près de deux tiers d’un milliard de dollars en un seul été affirme en fait au marché que l’ère des robots apprenant des tâches en observant les humains est suffisamment proche de la réalité commerciale pour justifier les plus gros paris.
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