Après avoir dirigé pendant sept ans le marketing produit des plateformes liées à la robotique chez NVIDIA, Amriya Vishwanath a lancé Techable VC, un fonds d’investissement en phase d’amorçage, dont elle est fondatrice et associée directrice. Dans le podcast « Equity » de TechCrunch, elle a parlé du périmètre de l’IA incarnée, de l’état actuel de l’industrie robotique et de sa manière d’évaluer les entreprises dans lesquelles investir. Elle décrit la situation du secteur comme une « ère des Lego », où l’on est encore en train de réassembler les composants de base.
L’IA incarnée n’a pas forcément la forme d’un robot
À l’évocation de l’IA incarnée, ou de l’IA physique, beaucoup imaginent sans doute des vidéos de robots humanoïdes qui marchent ou dansent. La définition de Mme Vishwanath est pourtant bien plus large. Elle cite « les molécules, les matériaux, les médicaments », ainsi que les machines qui travaillent sur les chaînes de production.
Autrement dit, l’IA incarnée ne se résume pas à la multiplication des types de robots : elle désigne l’élargissement du champ d’action de l’IA, qui sort de l’écran. L’IA qui génère des textes et des images intervient alors sur la matière et les processus réels. Dans cette optique, les investissements ne se limitent plus aux entreprises de robotique. Le fonds de Mme Vishwanath cible en effet trois domaines : la robotique, la science des matériaux et les sciences de la vie.
Cette définition élargie me paraît convaincante. La mise au point de nouveaux médicaments ou matériaux repose sur des cycles répétés de prototypage et de validation. L’arrivée de l’IA pourrait changer la façon dont le temps est utilisé dans les laboratoires et les usines. Même sans bras robotisé visible, une IA capable d’agir sur le monde physique peut bel et bien exister.
Avant le moment ChatGPT, réassembler les composants
Le monde de la robotique nourrit un grand espoir : fin 2022, l’arrivée de ChatGPT a soudain placé les capacités des chatbots sous le feu des projecteurs. Certains estiment qu’un moment similaire pourrait se produire pour les robots, grâce à des modèles de base à usage général. Cette année, dans « Equity », Pim de Witte, PDG de General Intuition, a expliqué qu’un modèle généraliste unique pourrait rendre inutiles une grande partie des développements robotiques spécialisés actuels.
La vision de Mme Vishwanath se démarque de cette perspective. Selon elle, les éléments fondamentaux — actionneurs, mains robotiques, logiciels et normes de sécurité — sont encore en cours de conception. C’est ce qu’elle entend par « l’ère des Lego ». Tant que les formes et les normes des briques ne sont pas harmonisées, même le plan le plus ingénieux ne permet pas d’obtenir le produit fini souhaité.
C’est un point que j’invite aussi les lecteurs à imaginer. Un chatbot fonctionne entièrement dans un écran. Un robot, lui, déplace des objets lourds et travaille à proximité des personnes. Sans composants suffisamment précis et résistants, ni normes pour prévenir les accidents, l’intelligence du modèle ne suffit pas à le déployer sur le terrain. Le véritable enjeu du secteur se trouve peut-être dans ce travail de fond peu spectaculaire, derrière les démonstrations tape-à-l’œil.
Le manque de main-d’œuvre et la pression sur le secteur médical, critères d’investissement
Sur quels critères Mme Vishwanath décide-t-elle de signer son premier chèque ? Dans l’émission, elle a expliqué que les meilleures opportunités sont les entreprises qui s’attaquent à des problèmes majeurs. Elle a notamment cité une usine familiale incapable de trouver des travailleurs et des chirurgiens au bord de l’épuisement professionnel.
Au-delà de la nouveauté de la technologie, la question centrale est celle des problèmes concrets auxquels elle répond et des personnes qu’elle aide. Cette approche concerne non seulement les investisseurs, mais aussi les dirigeants et les managers qui cherchent à intégrer l’IA dans leur activité. Dans les usines en manque de personnel comme dans les services médicaux épuisés, ce dont on a besoin, ce n’est pas d’un effet de mode, mais d’un système qui fonctionne de manière fiable.
Mme Vishwanath emploie aussi l’expression « automatisation consciente » (conscious automation) pour décrire cette approche. On peut y voir l’idée de concevoir l’automatisation en tenant compte des difficultés du terrain, plutôt que de simplement remplacer les tâches effectuées par des personnes.
Le réseau de l’investisseur peut aussi devenir un atout pour les fondateurs
Autre aspect marquant : la manière dont Mme Vishwanath accompagne les fondateurs. Elle estime qu’un fonds de capital-risque doit lui-même constituer un avantage concurrentiel — un « moat » — pour les entreprises qu’il soutient. Son objectif est de ne pas se contenter d’apporter des fonds, mais aussi de protéger et de faire grandir les activités dans lesquelles elle investit.
Cette approche s’appuie sur le réseau qu’elle a constitué au fil des années chez NVIDIA. Elle explique s’en servir pour effectuer des vérifications techniques sur les entreprises susceptibles de recevoir un investissement et pour les mettre en relation avec des clients. Ses sept années passées à travailler sur les plateformes robotiques de NVIDIA semblent lui avoir permis d’acquérir à la fois un regard averti sur les technologies et des contacts dans l’industrie.
Pour commercialiser des applications d’IA incarnée, la proximité avec le terrain — usines, hôpitaux et instituts de recherche — peut faire toute la différence, davantage que pour une start-up uniquement logicielle. Pour les fondateurs, le soutien d’un investisseur capable de leur ouvrir les portes du terrain, en plus d’apporter des fonds, doit être précieux. Mme Vishwanath fait également partie des premières femmes cadres à avoir quitté NVIDIA pour lancer son propre fonds d’investissement en phase d’amorçage.
L’émission a également abordé les atouts respectifs des États-Unis et de la Chine, ainsi que l’idée que les robots humanoïdes devraient servir à autre chose qu’à danser. Le secteur entre dans une ère où l’avenir des robots se mesure moins à des vidéos spectaculaires qu’à leur déploiement concret, pas à pas, sur le terrain.
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