Real2Sim2Real : quand la simulation devient le cœur de l’IA physique
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L’intelligence artificielle, telle que nous la connaissons actuellement, s’est développée dans un univers essentiellement abstrait. Données textuelles, images, signaux numériques : l’IA progresse dans un monde où l’erreur se corrige par itération logicielle. Son entrée dans le monde physique, qu’il s’agisse devéhicules autonomes, de robots industriels, ou d’humanoïdes, modifie profondément les règles du jeu. Ici, l’échec ne se traduit plus par une baisse de performance, mais par un risque matériel, voire humain. Dans ce contexte, la simulation change de statut et passe d’outil de soutien, à une infrastructure centrale.
L’acquisition cette semaine de Mentee Robotics par Mobileye Global illustre parfaitement ce changement, et met en lumière le Real2Sim2Real. Derrière ce terme abscon se dessine une transformation de la manière dont l’IA physique est conçue, entraînée et portée à l’échelle industrielle.
Le réel, un terrain d’apprentissage structurellement limité
Dans le monde physique, les données ne sont ni abondantes ni gratuites, les situations critiques sont rares, les environnements changeants, les comportements humains difficilement modélisables. Tester un algorithme de conduite autonome ou un humanoïde manipulateur dans des conditions réelles implique des coûts élevés et des risques incompressibles. Plus le système vise un haut niveau de fiabilité, moins il est possible de s’appuyer exclusivement sur l’expérimentation directe.
Ce paradoxe est au coeur de la réflexion des acteurs de la robotique avancée. Qu’il s’agisse de la conduite autonome ou de la manipulation humanoïde, le problème central n’est plus d’atteindre une performance moyenne acceptable, mais de gérer des cas limites improbables, souvent absents des jeux de données réels.
De la simulation comme support à la simulation comme socle
Le pipeline Real2Sim2Real formalise une évolution où le réel n’est plus le principal terrain d’apprentissage, mais un point d’ancrage et de validation. Les données issues du monde physique alimentent la simulation ; celle-ci devient ensuite l’espace privilégié d’entraînement, de stress test et de généralisation. Enfin, les compétences acquises sont transférées vers le réel, avec des boucles de correction continues.
Cette approche se retrouve, sous des formes différentes, chez des acteurs comme NVIDIA, dont les environnements de simulation robotique sont devenus des briques standards pour l’entraînement d’agents physiques, ou chez Figure AI, qui mise sur des volumes massifs de scénarios synthétiques pour préparer ses humanoïdes à des environnements industriels réels. La simulation ne cherche pas à reproduire fidèlement le monde, mais à couvrir une diversité de situations suffisamment large pour permettre la généralisation.
Généralisation et apprentissage rapide : un enjeu partagé
Dans la robotique humanoïde, la question de la polyvalence est centrale, ainsi un robot utile ne peut être limité à une tâche unique, répétée dans un environnement figé et se doit d’apprendre vite, s’adapter, recombiner des compétences existantes. Chez Mentee Robotics, cela se traduit par des travaux sur le few-shot learning, où quelques démonstrations humaines suffisent à enseigner une nouvelle action.
Cette logique se retrouve chez d’autres acteurs émergents de la “physical AI”, comme 1X Technologies, qui cible des environnements semi-structurés, ou Skild AI, qui développe des modèles génériques pour robots capables de transférer des compétences entre plateformes.
Sécurité, auditabilité et simulation comme outil de preuve
À mesure que l’IA s’approche du corps humain, la question de la sécurité devient structurante. Il ne s’agit plus seulement de démontrer qu’un système fonctionne, mais de prouver qu’il se comporte de manière prévisible, responsable et intégralement vérifiable. Dans l’automobile, Mobileye a construit sa crédibilité sur des modèles formels de décision et de responsabilité, la robotique humanoïde se trouve aujourd’hui à un stade comparable à celui de la conduite autonome il y a une dizaine d’années.
La simulation offre ici un terrain d’expérimentation irremplaçable, et permet de confronter les systèmes à des situations extrêmes, d’évaluer des comportements à risque et de tester des cadres de sécurité sans exposition réelle. Pour des acteurs visant des déploiements industriels à grande échelle, cette capacité devient un prérequis plus qu’un avantage compétitif.
Une infrastructure invisible, mais décisive
Les montants engagés par les acteurs du secteur donnent un ordre de grandeur des enjeux. Des startups comme Figure AI, qui a levé plus d’1,7 milliard de dollars, Skild AI, avec 300 millions de dollars dès son premier tour, ou Neura Robotics, financée à hauteur d’environ 260 millions de dollars cumulés, investissent massivement dans des environnements de simulation capables de générer des millions, voire des dizaines de millions de scénarios synthétiques. À ces volumes s’ajoutent des besoins en calcul continus, que plusieurs acteurs estiment représenter des budgets annuels de plusieurs dizaines de millions de dollars, uniquement pour l’entraînement et la validation.
Cette couche invisible rapproche l’IA physique des logiques industrielles classiques, loin du paradigme logiciel à coûts marginaux faibles. Les cycles de développement s’inscrivent sur plusieurs années, tandis que les investissements initiaux, combinant simulation, calcul, ingénierie matérielle et intégration logicielle, peuvent atteindre plusieurs centaines de millions de dollars avant tout déploiement significatif.
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