Le monde virtuel laissé par le métavers accueille les "indigènes" robots

Auteur : Zen, PANews

Le 8 septembre, une start-up américaine nommée Antioch a levé 32 millions de dollars lors d'un tour de financement de série A, dirigé par la célèbre société de capital-risque de la Silicon Valley, Greylock. Avec les 8,5 millions de dollars levés lors d'un tour de financement de seed au début de l'année, cette entreprise, fondée il y a un peu plus d'un an, a déjà levé un total de 40,5 millions de dollars.

La principale ligne directrice d'Antioch est de transférer des robots, des capteurs, des systèmes logiciels et des environnements d'exploitation du monde réel dans un ordinateur, afin de former, tester et valider les machines à grande échelle dans un monde numérique aussi proche que possible de la réalité. Les pannes coûteuses, difficiles à reproduire et même dangereuses dans le monde réel peuvent se reproduire ici à l'infini.

Antioch n'est pas un cas isolé. Avec l'émergence de l'IA physique comme nouvelle direction d'investissement dans le secteur de l'IA, un certain nombre d'entreprises axées sur l'espace 3D, le jumeau numérique, la simulation physique et les données synthétiques attirent à nouveau l'attention des investisseurs. Ce qu'elles tentent de résoudre, c'est comment créer un monde suffisamment proche de la réalité dans un ordinateur.

À première vue, les descriptions de "construction d'un monde virtuel, reproduction de scènes réelles" rappellent facilement la précédente vague technologique du "métavers". Mais la différence est qu'Antioch ne cherche pas à faire en sorte que les utilisateurs portent des casques VR pour naviguer dans un monde virtuel ; cette fois, ceux qui ont vraiment besoin de "vivre" à long terme dans le monde virtuel, ce sont les robots.

Le monde virtuel n'a pas disparu, il a simplement changé de "résidents".

Les humains n'ont pas emménagé dans le métavers

En août 2021, lors de la conférence SIGGRAPH, la plus importante au monde sur les graphismes informatiques, NVIDIA a annoncé l'expansion de sa plateforme Omniverse. À l'époque, NVIDIA avait clairement défini son objectif : Omniverse est une plateforme pour la simulation et la collaboration 3D, et elle "fournit une base pour le métavers".

Son idée centrale est de rassembler des contenus 3D qui étaient auparavant dispersés dans différents logiciels dans un même monde virtuel.

Une technologie fondamentale très importante est appelée USD, c'est-à-dire Universal Scene Description (Description de scène universelle). C'est une norme de description de scène 3D initialement développée par Pixar pour la production de films d'animation complexes, puis open source. En termes simples, cela ressemble à un "langage universel" pour le monde 3D : quels objets se trouvent dans une scène virtuelle, où ils se trouvent, quel matériau ils utilisent, comment ils se déplacent et quelles relations ils entretiennent, tout cela peut être organisé par USD.

Ainsi, les designers utilisant des logiciels de modélisation 3D comme Blender, les artistes utilisant Adobe Substance 3D pour créer des textures et des matériaux, ainsi que les ingénieurs utilisant différents logiciels d'ingénierie, peuvent connecter leurs contenus respectifs à Omniverse via USD et collaborer dans le même monde 3D.

À l'époque, NVIDIA a même décrit cet avenir comme un "Internet 3D" : aujourd'hui, Internet connecte des pages web, mais à l'avenir, Internet pourrait connecter d'innombrables espaces 3D pouvant être accessibles et interactifs en temps réel.

En octobre de la même année, Facebook a changé son nom en Meta, et le métavers est ainsi entré dans sa phase la plus frénétique.

Comparé à NVIDIA, la vision de Zuckerberg pour l'avenir est encore plus grandiose. Dans son imagination, les gens ne se contentent plus d'utiliser Internet à travers un écran bidimensionnel, mais entrent dans un monde numérique avec une sensation d'espace et de "présence", où ils peuvent se réunir, travailler, se divertir, faire des courses et socialiser. À l'époque, Meta prévoyait qu'au cours des dix prochaines années, le métavers pourrait toucher 1 milliard de personnes et créer une économie numérique massive.

Le métavers est un panier où l'on peut tout mettre. Au cours des deux années suivantes, la VR, l'AR, les humains numériques, le travail virtuel, les jeux 3D, le jumeau numérique et les actifs numériques tels que les NFT ont tous été intégrés dans une vision unifiée d'un "grand monde numérique".

Cependant, l'industrie du métavers grand public n'a toujours pas réalisé ses promesses, et de nombreux participants initiaux ont discrètement quitté le navire. Meta n'a toujours pas abandonné la VR, l'AR et les lunettes intelligentes, mais les Reality Labs qui soutiennent ces activités restent un investissement à long terme extrêmement coûteux. En 2025, Reality Labs a généré environ 2,207 milliards de dollars de revenus, mais a enregistré une perte d'exploitation de 19,193 milliards de dollars. Meta prévoit également qu'en 2026, la perte d'exploitation de ce département restera à peu près au même niveau qu'en 2025.

En revanche, les changements d'Omniverse sont plus révélateurs. Il y a cinq ans, NVIDIA a déclaré qu'Omniverse était "la base du métavers". Aujourd'hui, la définition donnée par le site officiel de NVIDIA a évolué pour devenir "un ensemble de bibliothèques et de microservices pour le développement d'applications d'IA physique".

Le récit et l'accent produit d'Omniverse se sont désormais tournés vers le jumeau numérique industriel, la simulation de robots et le développement de la conduite autonome. Il est désormais relié à une série d'outils de robots et d'IA physique tels qu'Isaac Sim, Isaac Lab, Cosmos, PhysX, Warp, etc. La plus grande narration portée par la même plateforme a donc changé.

En réalité, la simulation de robots, le jumeau numérique industriel et les moteurs physiques existent depuis bien plus longtemps que "l'année du métavers". La dernière vague du métavers n'a fait que rassembler des technologies relativement dispersées telles que la modélisation 3D, le rendu en temps réel, le jumeau numérique, la collaboration virtuelle et les normes 3D ouvertes ainsi que les NFT dans une vision unifiée d'un "grand monde numérique".

Ainsi, après le retrait du métavers, ces infrastructures n'ont pas disparu. Les gens découvrent simplement progressivement que les robots pourraient avoir besoin d'un monde virtuel encore plus que les humains.

Pourquoi les robots ont-ils besoin d'un monde virtuel

Cette année, NVIDIA a expliqué son système d'entraînement pour les robots humanoïdes lors de la conférence GTC, présentant à nouveau une "pyramide de données pour les robots" très intuitive.

La base de la pyramide est constituée des données Internet et humaines les plus nombreuses, telles que les pages web, les images, les vidéos et les enregistrements de comportements humains. Elles sont presque inépuisables et peuvent indiquer aux robots ce qu'est le monde et ce que font les humains, mais elles ne contiennent généralement pas les angles articulaires, la force, le toucher et les signaux de contrôle nécessaires à l'exécution réelle des actions par les robots.

Le sommet de la pyramide est constitué de données réelles de robots. Permettre aux robots de saisir, transporter et marcher réellement par téléopération ou fonctionnement autonome peut fournir des données les plus proches de la tâche finale, mais cela reste le plus coûteux : un robot ne peut vivre qu'un maximum de 24 heures par jour, et cela implique également des machines, des lieux, des opérateurs et la maintenance des équipements.

Entre les deux se trouvent les données de simulation et synthétiques. Elles ne sont pas aussi précises que les données réelles des robots, mais peuvent être rapidement reproduites et générées en parallèle dans un GPU ; elles ne se contentent pas de montrer "ce que font les humains" comme les vidéos Internet, mais peuvent directement produire les actions, états et données de capteurs nécessaires à l'exécution des tâches par les robots.

NVIDIA a donc proposé d'élargir continuellement la couche de données synthétiques au milieu de la pyramide, afin qu'elle devienne une source de données importante pour l'entraînement des robots.

Les avantages et inconvénients des trois types de données sont en réalité très simples : les données Internet et humaines sont bon marché et massives, mais éloignées de l'exécution réelle des robots ; les données réelles des robots sont les plus proches du déploiement réel des robots, avec la plus haute véracité physique, mais elles sont coûteuses et lentes ; les données de simulation se situent entre les deux : bien qu'il y ait une perte de véracité, leur échelle, leur coût et leur contrôlabilité surpassent de loin celles des véritables machines.

C'est pourquoi la simulation devient l'une des directions les plus soutenues par le capital et les grandes entreprises dans l'infrastructure de l'IA physique aux États-Unis.

Et ce qu'elle résout ne se limite pas à la quantité de données. La plus grande caractéristique du monde réel est qu'il ne peut pas être copié à volonté. Une entreprise ayant 100 robots ne peut faire fonctionner que 100 robots à la fois ; un entrepôt ne peut pas réorganiser ses étagères, ses lumières, son sol et ses produits toutes les dix minutes juste pour entraîner des robots. Mais dans un environnement virtuel, un même robot peut être copié en plusieurs milliers, voire plusieurs dizaines de milliers de doubles numériques.

Un bras robotique peut faire face simultanément à 1000 configurations de bureau différentes ; les robots peuvent continuellement changer la position, la masse et le matériau des objets ; la lumière, la position de la caméra, la friction du sol et même les erreurs des capteurs peuvent être ajustées aléatoirement par l'homme. Cette méthode d'entraînement est appelée "randomisation de domaine", où les robots n'ont pas besoin d'apprendre par cœur un environnement virtuel parfait, mais plutôt de changer délibérément l'environnement pour que le modèle apprenne à accomplir la même tâche dans diverses conditions.

Il convient également de mentionner qu'en plus des données nécessaires pour "travailler normalement", les développeurs doivent également se concentrer sur les données dans des situations extrêmes. Un caméraman qui tombe soudainement en panne, un robot qui glisse sous ses pieds, ou un robot qui tombe sont tous des scénarios à prendre en compte. Le monde réel ne peut pas créer des accidents tous les jours pour collecter des données, mais le monde virtuel peut.

C'est aussi une des raisons pour lesquelles certaines personnes estiment que le développement des robots ne peut pas toujours dépendre des tests réels. Les tests réels nécessitent de toute façon des équipements, des lieux et du temps d'ingénierie, et les pannes extrêmes sont difficiles à reproduire. Mais dans la simulation, une mise à jour du système peut immédiatement faire face à des milliers de conditions pour des tests parallèles.

Le plus grand problème auquel le métavers a été confronté était de savoir pourquoi les humains devaient entrer dans le monde virtuel. Aujourd'hui, les robots ont donné une réponse complètement différente. Pour les humains, le monde virtuel n'est qu'une alternative au mode de vie réel. Mais pour les robots, le monde virtuel peut devenir un terrain d'entraînement avant d'entrer dans la réalité.

Un "monde virtuel" redevenant une entreprise

Autour de l'IA physique, une nouvelle industrie d'"infrastructure de monde virtuel" est en train d'émerger, et la division du travail de ces entreprises devient de plus en plus précise.

En août 2026, NavVis, basé à Munich, en Allemagne, a levé 85 millions de dollars.

NavVis est une entreprise de données spatiales. Son activité principale n'est pas de former des robots, mais d'utiliser des dispositifs de numérisation mobiles pour scanner rapidement des usines, des bâtiments et des infrastructures du monde réel en données 3D de haute précision. L'entreprise a révélé qu'en 2025, son système a traité et distribué plus de 1 milliard de mètres carrés d'espace réel.

Aujourd'hui, NavVis a directement positionné cette activité comme la "base de données" de l'IA physique - si les robots doivent travailler dans de vraies usines à l'avenir, ils doivent d'abord permettre à l'ordinateur de savoir exactement à quoi ressemble cette usine.

La start-up sud-coréenne NdotLight résout un autre problème. NdotLight est une entreprise de données d'IA physique spécialisée dans la création d'actifs 3D pour la simulation de robots. En août de cette année, elle a levé 15 milliards de wons, soit environ 10,6 millions de dollars, avec le soutien de la Banque de développement de Corée (KDB).

Les modèles 3D ordinaires n'ont généralement besoin d'être suffisamment réalistes pour être utilisés dans des jeux ou des animations. Mais pour l'entraînement des robots, cela ne suffit pas, car il faut également savoir combien pèse cette chaise, où les collisions peuvent se produire, quelle est la friction de surface et quelles parties peuvent bouger.

TRINIX, développé par NdotLight, transforme le contenu 3D ordinaire en ce qu'on appelle des actifs SimReady, c'est-à-dire des actifs 3D pouvant être directement intégrés dans un simulateur de robots. En plus de l'apparence, il complétera les données de masse, de friction, de structure articulaire et de collision, et se connectera à NVIDIA Omniverse et Isaac Sim. Il résout la question de savoir comment faire en sorte que les objets virtuels non seulement reproduisent la réalité, mais puissent également être utilisés par les robots comme des objets réels.

Le 17 septembre, une autre entreprise islandaise, Treble, a levé 18 millions de dollars. Treble est une entreprise de simulation acoustique. Après avoir établi un espace virtuel, elle peut simuler comment le son se propage dans des pièces, des bâtiments et d'autres environnements, et générer des données acoustiques synthétiques.

À mesure que les robots, les lunettes intelligentes et d'autres dispositifs d'IA physique dépendent de plus en plus des microphones pour comprendre l'environnement réel, les entreprises commencent également à utiliser leur technologie de jumeau numérique acoustique pour l'entraînement de l'IA physique, dont le principal objectif est de faire en sorte que les robots puissent "entendre" des sons proches de la réalité dans le monde virtuel.

Ces types d'entreprises, additionnés, commencent en réalité à reconstituer un monde numérique, et ce monde est déjà très proche de ce que les gens appelaient "monde virtuel" il y a cinq ans. La différence est que le métavers vise l'immersion, tandis que l'IA physique vise la véracité.

Cela nous amène à un concept très important dans le domaine de la simulation de robots : "Sim-to-Real", c'est-à-dire "de la simulation à la réalité". Cela interroge si ce que les robots apprennent dans le monde virtuel peut encore être utilisé dans le monde réel.

C'est pourquoi l'Isaac Sim de NVIDIA met l'accent non seulement sur le rendu visuel, mais inclut également la dynamique des corps rigides, les articulations, les collisions et divers capteurs virtuels, afin de réduire autant que possible cet écart ; l'Isaac Lab permet en outre aux développeurs d'exécuter simultanément de nombreux environnements robotiques, en entraînant les stratégies des robots par GPU en parallèle.

Ainsi, la différence fondamentale entre le monde virtuel des robots et le cœur de nombreux métavers grand public réside dans le fait que la valeur du premier doit finalement revenir au monde réel pour être vérifiée.

Les humains n'ont finalement pas emménagé dans le métavers comme prévu. Mais les routes pavées pour le monde virtuel n'ont pas été complètement abandonnées, les robots les empruntent pour retourner à la réalité.

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