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La startup Skild AI compte créer une IA pouvant servir de cerveau à n'importe quel robot humanoïde. Elle vient de lever 300 millions de dollars, et est désormais capitalisée à 1,5 milliard $. Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur son projet au potentiel incroyable !
Vous l'avez peut-être remarqué : les robots sont de plus en plus nombreux. Qu'il s'agisse d'humanoïdes comme le Tesla Optimus et le Figure 01, ou même d'appareils tels que les tondeuses et les aspirateurs, ces machines prolifèrent.
Début juillet 2024, le New York Times a même estimé que nous sommes entrés dans l'ère de robots tueurs, à l'instar des drones autonomes et des chiens de métal équipés de fusils que l'on observe en Ukraine ou à Gaza.
Toutefois, même si leur enveloppe corporelle est de plus en plus sophistiquée, il manque encore aux robots un élément crucial : un cerveau.
C'est ce qui leur permettra de dépasser le stade de machines hautement spécialisées, uniquement capables d'accomplir des tâches spécifiques, pour devenir plus généralistes à l'instar des êtres humains.
Un cerveau compatible avec n'importe quel robot
Après Nvidia et son projet GR00T présenté en mars 2024 lors de la GTC, c'est au tour de la startup Skild AI de dévoiler une intelligence prête à l'emploi, pouvant être connectée à n'importe quel robot.
Fondée à Pittsburgh en mai 2023 par Abhinav Gupta et Deepak Pathak, deux anciens professeurs de l'Université Carnegie Mellon et chercheurs chez Meta, Skild AI a créé un modèle fondateur qu'elle décrit comme un « cerveau à usage général ».
Cette IA peut être intégrée à une large variété de robots, afin de leur conférer différentes capacités. Il peut s'agir de gravir des pentes raides, de marcher sur des objets obstruant son chemin, ou encore d'identifier et de ramasser des objets.
Le 9 juillet 2024, la firme a annoncé avoir levé plus de 300 millions de dollars lors en série A, auprès d'investisseurs tels que Lightspeed Ventures, Softbank, Coatue et Jeff Bezos.
D'autres investisseurs ont également participé dont CRV, Felicis Ventures, Menlo Ventures, Amazon, Sequoia Capital, General Catalyst, SV Angel et CMU. Désormais, l'entreprise est capitalisée à 1,5 milliard de dollars.
Les robots acquièrent des capacités inattendues
Partenaire de Lightspeed, qui avait déjà mené la levée de fonds seed en juillet 2023, Raviraj Jain explique avoir été très impressionné par les modèles de Skild dès la première fois qu'il les a testés en avril dernier.
Les robots qui les utilisaient étaient capables d'effectuer des tâches dans des environnements qu'ils n'avaient jamais vus auparavant, et qui n'ont même pas été conçus pour les démos.
Déjà à l'époque, les robots pouvaient grimper les marches. Pourtant, il s'agit d'une tâche complexe nécessitant beaucoup de stabilité.
Encore plus impressionnant : les robots utilisant l'IA de Skild ont démontré des « capacités émergentes » à savoir des capacités entièrement nouvelles qui ne leur avaient pas été enseignées.
Il s'agit souvent de compétences très simples, comme de récupérer un objet qui glisse de leurs mains ou de faire tourner un objet.
Néanmoins, cela démontre la possibilité pour le modèle d'accomplir des tâches non-anticipées. Une tendance que l'on retrouve habituellement dans les systèmes d'intelligence artificielle tels que les LLM.
Une IA créée via de nombreuses techniques d'entraînement
Comment Skild a-t-elle réalisé cette prouesse ? En entraînant son modèle sur une base de données massive de texte, d'images et de vidéos. Elle affirme que cette base est 1000 fois plus large que celles utilisées par ses rivaux.
Pour la créer, les confondateurs ont mélangé plusieurs techniques de collecte de données développées et testées au fil de nombreuses années de recherches.
L'une d'elles consiste à recruter des humains pour contrôler des robots à distance et collecter des données sur les actions. Cette approche n'est pas sans rappeler le système Open-TeleVision récemment dévoilé par le MIT.
Une autre méthode est de laisser les robots effectuer des tâches aléatoires, enregistrer les résultats, et apprendre au fil de leurs essais et de leurs échecs. En outre, l'IA a aussi été entraînée sur des millions de vidéos publiques.
Alors qu'il était encore étudiant PhD à l'UC Berkeley, Pathak a développé une méthode pour instiller une « curiosité artificielle » dans les robots en récompensant leur IA lorsqu'elle produit des résultats sans pouvoir prédire les conséquences de ses actions.
Il explique que « plus l'agent est incertain concernant la prédiction de l'effet de ses actions, plus il devient curieux d'explorer ». Cette technique incite l'intelligence artificielle à explorer davantage de scénarios et à collecter plus de données.
Son étude sur l'apprentissage guidé par la curiosité a été publiée en 2017, et a été citée plus de 4000 fois. En outre, il a aussi créé une technique permettant aux robots d'utiliser les informations écrites de larges modèles de langage comme GPT et les convertir en actions.
Par exemple, la marche à suivre pour ouvrir une bouteille de lait. C'est en 2022 que les deux chercheurs ont trouvé un moyen de réunir toutes ces techniques dans un seul et unique système cohérent.
Ils ont combiné l'apprentissage à partir de vidéos, l'apprentissage par curiosité, et l'apprentissage à partir de données avec la connaissance issue de simulation.
Skild AI face à la concurrence : un marché déjà saturé ?
L'industrie de la robotique regroupe déjà de nombreux acteurs, attirant des milliards de dollars grâce au récent essor de l'intelligence artificielle.
Le mastodonte OpenAI a récemment créé sa propre équipe robotique, tandis que certaines entreprises comme Figure AI, Agility Robotics, 1x ou Covariant se consacrent entièrement à la création d'humanoïdes.
Néanmoins, le cofondateur Gupta estime que Skild AI peut tirer son épingle du jeu grâce à son accès à de larges volumes de données.
Un point confirmé par Ken Goldberg, professeur à l'UC Berkeley, estimant que les données sont bel et bien la clé pour repousser les limites de la robotique.
Il souligne toutefois qu'un certain type de données spécifique, peu disponible sur internet, est nécessaire. De plus, l'utilisation de données issues de simulation ne se traduit pas toujours correctement dans le monde réel.
Selon cet expert, « le monde de la robotique est actuellement très excité par l'idée que nous pouvons faire quelque chose de similaire aux Larges Modèles de Langage et aux Larges Modèles de Vision avec des milliards d'exemples accessibles via les données d'internet ».
Ce n'est pourtant pas une tâche simple pour la robotique, mais Skild AI compte bien surmonter les obstacles grâce à toutes ses techniques de collecte de données combinées aux informations issues de simulations.
Pour le futur de l'entreprise, Pathak et Gupta envisagent une trajectoire semblable à celle d'OpenAI, avec différents cas d'usage et produits basés sur leur modèle IA en permettant de le personnaliser via le fine-tuning.
Comme OpenAI, ils ambitionnent aussi éventuellement d'atteindre l'AGI ou intelligence artificielle générale : une IA capable de rivaliser avec l'humain ou de surpasser ses capacités.
Celle-ci serait appliquée aux robots, permettant aux humains d'interagir avec elle dans le monde physique. Il s'agirait selon l'un des investisseurs de Skild Ai d'un « moment GPT-3 pour le monde de la robotique »…
Et vous, qu'en pensez-vous ? Avez-vous hâte d'entrer dans l'ère des robots dotés d'une intelligence semblable à l'humain ? De quelle manière cela pourrait-il changer notre monde ? Partagez votre avis en commentaire !
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