Après avoir dirigé pendant sept ans le marketing produit des plateformes robotiques chez NVIDIA, Amriya Vishwanath a lancé Techable VC, un fonds d’investissement en phase de démarrage, dont elle est fondatrice et associée gérante. Dans le podcast « Equity » de TechCrunch, elle a évoqué le périmètre de l’IA incarnée, l’état actuel de l’industrie robotique et sa grille de lecture pour évaluer les entreprises dans lesquelles investir. Elle décrit la situation actuelle du secteur comme « l’ère des Lego », où l’on est encore en train de réassembler les éléments de base.
L’IA incarnée ne prend pas forcément la forme d’un robot
Quand on entend parler d’IA incarnée, ou d’IA physique, beaucoup pensent sans doute à des vidéos de robots humanoïdes qui marchent ou dansent. Pourtant, la définition de Vishwanath est 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 une multiplication des types de robots : elle étend le champ d’action de l’IA au-delà des écrans. L’IA, qui génère du texte et des images, intervient alors sur la matière et les processus du monde réel. Dans cette optique, les investissements ne se limitent plus aux entreprises de robotique. Le fonds de Vishwanath cible en effet trois domaines : la robotique, la science des matériaux et les sciences de la vie.
Cette définition élargie me semble convaincante. La mise au point de nouveaux médicaments et matériaux repose sur des cycles répétés de prototypage et de validation. L’arrivée de l’IA pourrait changer la manière dont les laboratoires et les usines utilisent leur temps. Même sans bras robotique en vue, 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 placé d’un coup les capacités des chatbots sous les projecteurs. Certains estiment que les robots connaîtront le même tournant grâce aux modèles de fondation généralistes. Cette année, dans l’émission Equity, Pim de Witte, PDG de General Intuition, a expliqué qu’un modèle généraliste unique pourrait rendre superflue une grande partie des travaux actuels de développement de robots spécialisés.
La vision de Vishwanath s’en distingue. Selon elle, les éléments fondamentaux — actionneurs (organes moteurs), 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 intelligent ne permet pas d’obtenir le résultat souhaité.
C’est un point que je vous invite à imaginer. Un chatbot fonctionne entièrement à l’écran. Un robot, en revanche, déplace des objets lourds et travaille à proximité des personnes. Sans composants précis et robustes, ni normes permettant de prévenir les accidents, l’intelligence du modèle ne suffit pas à le déployer sur le terrain. Le véritable enjeu de ce secteur est peut-être ce travail de fond peu spectaculaire, qui se déroule dans l’ombre des démonstrations impressionnantes.
Les critères d’investissement : la pénurie de main-d’œuvre et la pression sur les soignants
Sur quels critères choisit-elle donc d’investir dès le départ ? Dans l’émission, elle a expliqué que les meilleures occasions se trouvent dans 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 la suivante : à qui permet-elle de résoudre quel problème ? Cette approche vaut non seulement pour les investisseurs, mais aussi pour les dirigeants et les managers qui cherchent à intégrer l’IA dans leurs activités. Dans une usine en manque de main-d’œuvre comme dans un service médical épuisé, ce qui compte, ce n’est pas le buzz, mais un système qui fonctionne de manière fiable.
Vishwanath parle également d’« automatisation consciente » (conscious automation). L’expression peut désigner une approche qui ne consiste pas à remplacer simplement le travail humain, mais à concevoir l’automatisation en tenant compte des difficultés propres au terrain.
Le réseau d’un investisseur peut aussi devenir un atout pour les fondateurs
Autre aspect marquant : la manière dont elle accompagne les fondateurs. Vishwanath estime que le fonds de capital-risque lui-même doit constituer un avantage concurrentiel — un « moat », ou fossé défensif — pour les fondateurs. Au-delà du simple apport de capitaux, elle veut protéger et développer les activités des entreprises dans lesquelles elle investit.
Cette approche s’appuie sur le réseau qu’elle a constitué au fil des années chez NVIDIA. Elle indique mettre ces relations à profit pour vérifier les aspects techniques des entreprises candidates à un investissement et les mettre en contact avec des clients. Ses sept années consacrées aux plateformes robotiques de NVIDIA semblent lui avoir permis de développer à la fois son expertise pour évaluer les technologies et ses relations avec les entreprises.
Pour commercialiser l’IA incarnée, la proximité avec le terrain — usines, hôpitaux ou instituts de recherche — peut faire toute la différence, davantage que pour une start-up logicielle. Pour les fondateurs, un investisseur capable de leur ouvrir les portes du terrain, en plus de leur apporter des fonds, peut être un soutien précieux. Vishwanath est également l’une des premières femmes cadres à avoir quitté NVIDIA pour lancer son propre fonds d’investissement en phase de démarrage.
L’émission a également abordé les atouts respectifs des États-Unis et de la Chine, ainsi que la nécessité pour les robots humanoïdes d’être utiles autrement qu’en dansant. L’avenir de la robotique se dessine de plus en plus à travers son déploiement concret sur le terrain, plutôt qu’à travers des images spectaculaires.
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