Les laboratoires de robotique dépensent des milliards pour générer des données du monde réel afin d'entraîner l'IA physique, surmontant le déficit critique de matériaux d'entraînement. Contrairement aux modèles de texte extraits du web, la robotique nécessite des ensembles de données complexes et diversifiés. Des entreprises comme Generalist, Physical Intelligence, Neura et Skild construisent des "salles de gym robotique" avec des manipulateurs bimanuels pour émuler les tâches physiques. Les start-ups déplient des équipements d'enregistrement partout dans le monde pour capturer des séquences vidéo en première personne, collectant des millions d'heures de données "egocentriques". "Il n'y a pas d'internet à télécharger", a déclaré Joe Fox Jr de Scale AI. "C'est une course aux armements pour obtenir les meilleures données".
Les entreprises de robotique ont levé près de 48 milliards de dollars jusqu'à ce jour selon PitchBook, ce qui en fait un secteur de venture AI chaud. La start-up Mecka a levé 60 millions de dollars de Nvidia et Sequoia. Physical Intelligence, valorisée à 5,6 milliards de dollars après avoir levé 600 millions, a testé des modèles dans des Airbnb de San Francisco. Figure, une entreprise de robotique humanoïde, a outlined un scheme payant des utilisateurs pour enregistrer des tâches domestiques, amassant environ 44 000 utilisateurs actifs payés environ 94 centimes par tâche. La entreprise de Silicon Valley prévoit plus de 1 milliard de dollars de dépenses en calcul et services. Encord, Scale AI et d'autres entreprises de données servant OpenAI et Anthropic ouvrent des salles de gym robotique dans le monde entier. La robotique exige des données plus diversifiées que les grands modèles de langues, nécessitant un hardware pour la perception de profondeur et le calcul de force précis. La simulation et les "monde modèles" visent à combler l'écart de données.
Source: Financial Times Companies · Résumé par HeadlinesBriefing