Les robots n’auront pas leur moment ChatGPT tout de suite. Pas parce que les modèles sont mauvais. Parce qu’il manque des mains.
C’est le diagnostic d’Amulya Vishwanath, qui a passé sept ans à piloter le product marketing des plateformes robotiques chez Nvidia avant de claquer la porte pour fonder Techable VC, un fonds early-stage où elle est managing partner et écrit ses premiers chèques. Elle en parlait dans l’épisode d’Equity, le podcast de TechCrunch diffusé vendredi.
Sa formule : la robotique est à l’ère Lego. Comprends par là qu’on n’est pas en train d’assembler le vaisseau, on est encore en train de mouler les pièces. Actionneurs, mains robotiques, logiciels, normes de sécurité : tout est en reconstruction. Le set est ouvert sur la table, le mode d’emploi manque.
Ça contredit frontalement ceux qui annoncent l’arrivée imminente du grand soir. Pim de Witte, patron de General Intuition, expliquait plus tôt cette année sur le même podcast qu’un seul modèle de fondation généraliste rendrait obsolète une bonne partie du travail spécialisé qu’on fait aujourd’hui dans le secteur. Et que ce serait ça, le moment ChatGPT de la robotique.
Deux thèses, deux camps, et un détail qui n’en est pas un : les deux personnes qui les défendent ont des intérêts très concrets dans l’affaire. Vishwanath place du capital sur des boîtes early-stage. De Witte vend un modèle généraliste. Chacun prêche pour sa paroisse, ce qui ne les empêche pas d’avoir partiellement raison tous les deux.
L’analogie ChatGPT est un piège
Je te livre mon analyse, pas la sienne. Si le chatbot d’OpenAI a pu décoller en trois mois, c’est qu’il avait un corpus gratuit à disposition : le web entier, des milliards de pages de texte écrit par des humains depuis trente ans. L’équivalent pour la manipulation physique n’existe pas. Il n’y a pas de YouTube de la préhension bien étiquetée, pas de Wikipédia du geste industriel. Les modèles de robotique doivent apprendre dans le simulateur, ou dans le réel, et le réel coûte cher et casse du matériel.
D’où le mur. Un LLM qui se trompe, tu relances le prompt. Un bras articulé qui se trompe, tu ramasses la vaisselle.
Le vocabulaire trahit d’ailleurs le flou du moment. Vishwanath ne parle pas de robotique mais de « physical AI », un périmètre qui englobe selon elle la robotique, la science des matériaux et les sciences de la vie. Trois mondes qui n’ont strictement rien en commun, sinon de toucher du réel et de ne pas se contenter de produire du texte. On appelle ça une thèse d’investissement. On peut aussi appeler ça un filet de pêche plus large.
Sept ans chez Nvidia, et ce que ça change
Ce qui donne du poids à son constat, c’est d’où il vient. Sept ans à vendre des plateformes robotiques pour le plus gros fournisseur de compute de la planète, ça te met en face des clients qui essaient vraiment de faire marcher des machines. Pas des démos de conférence.
Et son constat, en substance, c’est que le cerveau n’est pas le principal point de blocage. Les actionneurs le sont. Les mains le sont. Les normes de sécurité le sont, ce qui est le plus ennuyeux de la liste, parce que personne ne lève de fonds pour rédiger des standards.
Ça devrait refroidir un peu l’ambiance chez ceux qui nous vendent de l’humanoïde en série pour l’an prochain. Une main à cinq doigts capable de tenir un œuf sans le péter et une clé de douze sans la lâcher, ça existe en labo. En production, à un prix acceptable, avec une durée de vie supérieure à celle d’un forfait mobile, c’est une autre paire de manches. Sans mauvais jeu de mots.
Le vrai test n’est pas de savoir quand un modèle généraliste bouffera tout le reste. C’est de savoir combien de temps il faut encore pour que la brique « main » arrête de casser. Tant que ce n’est pas réglé, tu peux avoir la plus belle intelligence du monde dans le crâne, elle n’a rien pour attraper la porte.
Et si tu veux mon avis sur le moment ChatGPT : il n’arrivera pas comme une explosion, il arrivera comme une évidence rétroactive. Un jour, quelqu’un regardera les vidéos de 2026 avec des robots qui trébuchent sur un tapis et se demandera comment on a pu trouver ça normal.
En attendant, l’ère Lego a au moins un mérite : quand une brique manque, tout le monde le voit. Avec un modèle unique lâché dans la nature, on aurait juste un robot très confiant qui se casse la gueule sans expliquer pourquoi.
Sources :
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