MaisonLes entreprises de modèles mondiaux gardent des secrets
La semaine dernière, j’ai animé une discussion sur les modèles du monde lors de la conférence All In (sans lien avec le podcast), offrant un examen approfondi de l’un des secteurs les plus énigmatiques de l’IA. Des leaders de l’industrie tels que les laboratoires AMI de Yann LeCun et World Labs de Fei-Fei Li ont suscité un vif intérêt et obtenu des financements substantiels, mais leurs progrès vers la monétisation restent notablement lents.
À leur fondement, les modèles du monde visent à automatiser l’intelligence spatiale, ouvrant la voie à des applications diverses et potentiellement lucratives, allant de la robotique et de la vidéo interactive aux systèmes avancés de conduite autonome.
Cependant, lorsque j’ai interrogé les participants sur des calendriers de commercialisation concrets, les réponses sont devenues vagues. La voix la plus autoritaire sur le panneau était Michael Rabbatt, cofondateur et vice-président des Modèles du Monde chez AMI Labs. Interpellé sur des projets spécifiques, il est resté évasif, déclarant : « Nous en parlerons lorsque nous serons prêts à en parler. » Dans un e-mail de suivi, il a précisé : « Nous sommes encore dans une phase de recherche et de développement, donc nous ne parlons pas publiquement de plans de produit ou de calendrier. »
Étant donné qu’AMI existe depuis moins d’un an, cette discrétion est compréhensible. Pourtant, cette opacité imprègne l’ensemble du secteur des modèles du monde. Marble de World Labs semble être le produit le plus mature disponible, avec des démonstrations montrant la création de médias simple, des environnements de jeux vidéo explorables et des effets CGI. Bien que des applications robotiques existent, la plateforme semble principalement conçue pour démontrer des capacités techniques plutôt que pour offrir une valeur commerciale immédiate.
Cette secrecy s’étend même aux fournisseurs en amont. Lors de la même conférence, j’ai discuté avec Alex de Vigan, PDG de Physicl, un fournisseur de données pour l’émergente industrie des modèles du monde. Il a confirmé que les données de Physicl sont utilisées efficacement, mais a admis qu’il ignore toujours les applications spécifiques. « Je wish qu’ils nous disent plus. Nous pourrions créer des données plus utiles si nous savions sur quoi ils travaillent », a expliqué de Vigan.
Une partie de l’ambiguïté provient de la polyvalence inhérente des modèles du monde. À leur niveau le plus simple, ils fonctionnent comme des cartes navigables du monde physique, semblables aux systèmes d’IA alimentant les véhicules autonomes. Cependant, les mêmes techniques de modélisation qui permettent à un véhicule Waymo de naviguer dans le trafic pourraient également aider les robots humanoïdes à manipuler des marchandises ou transformer de courts clips vidéo en environnements interactifs. AMI a déjà exploré des secteurs tels que la fabrication, la biomédecine, la robotique et l’IA médicale grâce à son partenariat avec Nabia. Bien qu’il soit peu probable qu’ils poursuivent toutes les voies, une ou deux applications principales pourraient finalement émerger comme priorités.
Il ne fait aucun doute que des entreprises viables peuvent être construites sur la technologie des modèles du monde. Tant que le levé de fonds reste simple, il y a peu d’incitation à se concentrer. En fait, maintenir une approche large a du sens stratégique. Si AMI annonçait demain le développement d’un robot humanoïde ou d’un système de rendu de Hollywood de nouvelle génération, de nombreux autres laboratoires pivoteraient immédiatement pour concurrencer. Bientôt, le laboratoire ferait face à une concurrence potentielle de sociétés rivales de modèles du monde, de startups émergentes et de géants technologiques comme OpenAI et Anthropic.
Cette dynamique est essentiellement le revers du levé de fonds facile. Les concurrents peuvent également lever des capitaux – la même flexibilité financière qui vous permet d’opérer sous le radar finance également des rivaux potentiels une fois que la voie du marché devient claire. Même si la concurrence est inévitable, la retarder autant que possible est avantageux, ce qui signifie garder les détails spécifiques du produit sous le boisseau.
Pour les fans de Cixin Liu, cela reflète la théorie de la Forêt Sombre : si vous ne pouvez pas identifier d’autres joueurs dans les bois, il est plus sûr d’éviter d’attirer l’attention.
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