Amazon Web Services a lancé sa Physical AI Toolchain, une boîte à outils open source pour concevoir des robots dotés d'IA physique. Une étude sur la discipline classe la France parmi les marchés « en accélération », mais pointe des clients encore frileux.
Depuis le 8 octobre, Amazon Web Services met à disposition des entreprises sa Physical AI Toolchain, une boîte à outils d'IA physique nourrie de l'expérience d'Amazon et de sa flotte de plus d'un million de robots. La promesse belle, puisque la solution open source a été conçue, avec NVIDIA d'ailleurs, pour aider les entreprises à lancer leurs propres machines intelligentes, capables de percevoir, de raisonner et d'agir, en quelques semaines plutôt qu'en plusieurs années. Mais l'étude publiée dans la foulée par l'entreprise dessine un tableau plus nuancé, où le frein n'est pas forcément la technologie et où la France se distingue, dans un sens comme dans l'autre.
IA physique : AWS ouvre la boîte à outils de ses robots
L’IA physique, c’est l’intelligence artificielle qui sort de l’écran pour piloter des robots, des drones ou des machines industrielles. Grâce à leurs caméras et à leurs capteurs, ces machines perçoivent ce qui les entoure et adaptent leurs gestes. Pour aider les industriels à en concevoir, des usines aux entrepôts, AWS découpe le travail en étapes. On commence par générer des données d’entraînement par ordinateur, dites synthétiques, pour limiter les coûteuses collectes dans le monde réel. Le modèle d’IA, véritable cerveau de la machine, s’entraîne ensuite et fait ses gammes dans une simulation, avant de rejoindre le vrai matériel. Une fois installé dans le robot, il décide sur place, sans dépendre d’une connexion permanente au cloud.
Les données recueillies par les machines sur le terrain repartent dans le cloud pour réentraîner les modèles, et toute la flotte profite ensuite de ce que chaque robot a appris. AWS promet que plus une entreprise déploie de machines, plus elles deviennent performantes, et la centième profitera de tout ce que les 99 précédentes auront appris. Une entreprise peut toutefois se contenter des briques qui l'intéressent, comme la simulation ou l'entraînement, les brancher à ses propres outils, puis mettre à jour à distance, sans intervention sur place, des milliers d'appareils. Uwem Ukpong, le vice-président d'AWS Industries, explique que l'objectif du mastodonte est ici de libérer les ingénieurs, jusque-là trop accaparés par la tuyauterie informatique au détriment de l'innovation.
Côté technique, AWS et NVIDIA se partagent le travail. Amazon apporte la puissance de son cloud avec SageMaker, sa plateforme d'entraînement des modèles d'IA, ses serveurs de calcul EC2, équipés de puces graphiques pour faire tourner les simulations, IoT Greengrass, qui expédie les modèles vers les machines sur le terrain, et Bedrock AgentCore, chargé de coordonner l'ensemble.
NVIDIA fournit, de son côté, les briques propres à la robotique. Il y a Isaac Sim, un simulateur qui reproduit le monde réel, Isaac Lab, où les robots apprennent par essais et erreurs, GR00T, conçu pour entraîner les humanoïdes, et Cosmos, qui génère des mondes virtuels pour multiplier les scénarios d'entraînement. Le code de la boîte à outils est ouvert, mais l'ensemble s'appuie sur des services AWS payants. L'étude publiée en parallèle par Amazon tombe à pic, puisque 72 % des start-up de l'IA physique jugent le cloud indispensable, et 62 % n'auraient pas pu démarrer sans lui.
La France en bonne place dans la course à l’IA physique
L'étude en question, réalisée par le cabinet Strand Partners et présentée par AWS, a interrogé 4 420 start-up dans 20 pays. Une sur sept conçoit déjà de l'IA physique. Oubliez pourtant les androïdes de science-fiction, puisque seules 12 % de ces conceptrices travaillent sur des robots humanoïdes ou entièrement autonomes. Leur terrain de jeu favori reste la vision par ordinateur (55 %) et les capteurs embarqués (50 %), autrement dit les yeux et les nerfs des machines. Selon elles, l'industrie et l'automobile (55 %) seront bousculées en premier, juste devant la logistique et le commerce (52 %).
La France fait bonne figure. 17 % de ses jeunes pousses développent de l'IA physique, contre 15 % en moyenne dans les vingt pays étudiés. Le rapport range l'Hexagone parmi les marchés « en accélération », ceux qui talonnent les pays les plus avancés, et la France en prend la tête, à égalité avec Singapour. Devant elle, un peloton de six pays, dont les États-Unis, le Japon et le Royaume-Uni, est emmené par l'Allemagne (24 %). Sur l'emploi, en revanche, l'optimisme se fait plus mesuré. Dans l'ensemble des pays, 58 % des start-up pensent que l'IA physique créera plus d'emplois qu'elle n'en supprimera. En France, elles ne sont que 50 %, et 19 % redoutent l'inverse, la part la plus élevée des vingt pays.
Le principal frein à l'essor de l'IA physique ne vient pas de la technologie, mais des clients. Car seul un quart des start-up du secteur estime que son marché est prêt à déployer l'IA physique. Elles ne sont que 14 % à penser que la plupart des entreprises de leur pays pourraient sauter le pas dès aujourd'hui, beaucoup n'ayant tout simplement jamais vu ces machines fonctionner. Résultat, 70 % disent que des clients trop lents à se décider freinent leur croissance. On peut y ajouter d'autres obstacles, comme avec les 66 % qui ont du mal à trouver des financements, car le matériel coûte cher et demande de longs développements, et 48 % voient les droits de douane ou les barrières commerciales compliquer l'accès à leurs composants. Le temps presse pourtant, puisque 76 % s'attendent à ce que l'IA physique devienne courante dans leur secteur d'ici cinq ans.
