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Depuis janvier, les startups de robotique ont levé plus de 18 milliards de dollars, plus que sur toute l'année 2025 — et on est à peine à la moitié de l'année. Figure est désormais valorisé 39 milliards de dollars. Agility Robotics entre en Bourse à 2,5 milliards. Et à Austin, Apptronik a ouvert une sorte d'école pour robots où ses humanoïdes s'entraînent à charger, trier, manipuler, échouer, recommencer.
Parce que cette ruée n'est pas qu'une lubie du capital-risque. Au CES, Jensen Huang a annoncé que "le moment ChatGPT de l'IA physique" était arrivé. Mais les systèmes les plus avancés montrent qu'il ne suffira pas de glisser un LLM dans un corps mécanique : ils sont en train de fragmenter le cerveau du robot en plusieurs couches spécialisées.
Pourquoi ChatGPT, qui dissert sur la mécanique quantique, ne sait toujours pas plier une serviette ? Qu'est-ce qu'un VLA (Vision-Language-Action), et comment Figure, Google et Nvidia s'en servent-ils pour transformer une perception en geste ? Comment les modèles du monde — Cosmos chez Nvidia, JEPA chez Yann LeCun — permettent-ils à un robot d'anticiper une chute avant qu'elle n'arrive ?
Et pendant que Nvidia et Google se disputent le contrôle de cette pile cognitive, la Chine a peut-être déjà pris l'avantage sur une autre couche, invisible : celle de la fabrication en masse. Unitree a expédié 5 500 humanoïdes en 2025, près d'un tiers des volumes mondiaux.
Cette vidéo décortique les quatre couches qui composent aujourd'hui un robot — agir, prédire, raisonner, vérifier — et pourquoi le vainqueur de cette course ne sera pas celui qui a le meilleur modèle, mais celui qui contrôle le plus grand nombre de ces couches.
#Robotique #IntelligenceArtificielle #Nvidia
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