Physicl, une nouvelle entreprise fondée par Alex de Vigan, a levé 10 millions de dollars lors d’un financement de démarrage auprès d’Inovia Capital, dans le but de développer une plateforme destinée à améliorer l’entraînement des robots grâce à des simulations réalistes. Auparavant, l’entreprise de de Vigan, nfinite, créait des modèles 3D pour le commerce électronique avant de se recentrer sur l’imagerie générative en raison de l’essor des modèles d’IA basés sur les transformateurs.
De Vigan a été fondateur et PDG de nfinite pendant une décennie, où il a facilité la création de représentations 3D pour des marques et des détaillants. Observant les limites de l’IA en matière de compréhension et d’interaction spatiales, il a visualisé une nouvelle application pour les avancées technologiques de son équipe dans la simulation d’environnements réalistes.
Des frustrations ont émergé parmi les chercheurs développant des modèles d’IA physiques en raison des inefficacités liées à l’entraînement des robots utilisant des données vidéo et des coûts associés à la collecte de données via des opérations à distance. Les environnements numériques simulés sont considérés comme une solution viable, bien que l’atteinte d’une fidélité aux lois de la physique réelles demeure un défi. De Vigan affirme que le processus développé par nfinite peut transformer “des informations réelles non structurées, incomplètes et hétérogènes en une représentation physique de haute fidélité… avec la géométrie, les matériaux et la physique corrects.” Ce processus vise à améliorer l’efficacité des modèles d’IA physiques.
Physicl fait face à la concurrence d’un secteur en pleine expansion de startups dédiées à la fourniture de données et d’outils pour les créateurs de modèles fondamentaux et les opérateurs de robotique. De Vigan reconnaît la nature naissante de ce domaine, le décrivant comme “très jeune et parfois très flou.” Les entreprises émergentes s’engagent dans divers processus de collecte, étiquetage et génération de données alors que les clients recherchent des solutions pour débloquer le potentiel des technologies robotiques.
La startup prévoit de se concentrer sur le traitement des modèles post-entraînement, en particulier dans des scénarios complexes. Physicl s’apprête à lancer un produit nommé Studio, qui offrira l’accès à 10 000 environnements 3D et 100 000 objets. Cette ressource permettra la création de scènes pour produire des données synthétiques adaptées à l’entraînement des robots pour des tâches spécifiques, comme identifier une tasse sur une surface encombrée ou dans des conditions de faible luminosité.
SpAItial, un constructeur de modèles mondiaux, a établi un partenariat avec Physicl en tant que client précoce pour améliorer la qualité de ses offres, y compris son produit récent, Echo-3. La technologie de SpAItial transforme des images 2D en simulations 3D, nécessitant un entraînement sur les données synthétiques de haute fidélité fournies par Physicl.
Physicl vise à étendre son rôle au-delà de la simple fourniture de données ; elle envisage de proposer des outils continus pour la génération de données synthétiques. De Vigan a déclaré : “Ce que nous avons créé il y a dix ans, sans le savoir, était essentiellement un flux de travail agentique pour transformer des informations non structurées en 3D de haute fidélité.” La vision future inclut des clients utilisant des ensembles de données étendus, tels que des trillions d’images ou des millions d’heures de données LIDAR, pour produire des modèles 3D de haute qualité, permettant ainsi la génération de vastes permutations pour l’entraînement.
Matthias Niessner, PDG de SpAItial et professeur en robotique, a souligné la nature laborieuse de la collecte de données, affirmant : “Le véritable défi est que vous devez choisir les données manuellement, et c’est un cycle très long.” Il a exprimé son enthousiasme pour les innovations offertes par Physicl permettant la génération de données en temps réel, soutenant dynamiquement les besoins d’entraînement.
D’autres développements de Physicl sont attendus à mesure que l’entreprise progresse.
