Chine/Asie36Kr 13 juillet 2026

Om AI de Zhao Tiancheng : des années de persévérance, pari sur l'avenir « en flux continu » natif de l'IA physique

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Om AI, jeune pousse chinoise fondée par Zhao Tiancheng, docteur de l'institut de technologies du langage de Carnegie Mellon, vient de dévoiler VLX, une famille de modèles multimodaux présentée comme la première au monde conçue nativement pour fonctionner en flux continu sur des terminaux physiques. L'architecture repose sur trois modules imbriqués, Flow pour la perception, Seek pour la localisation, Go pour la décision et l'action, formant une boucle complète perception, localisation, action directement embarquée, sans dépendre du cloud. Contrairement à l'approche dominante qui découpe la vidéo en images fixes traitées une par une, VLX ingère le flux vidéo en continu, à la manière d'une eau qui coule, et raisonne en temps réel sans attendre de requête. Le déclic remonte à 2023, quand l'équipe a constaté qu'un modèle multimodal n'ayant jamais vu la moindre image de vidéosurveillance surpassait des modèles spécialisés entraînés pendant des années sur ce type de données, preuve selon Zhao Tiancheng que l'entraînement conjoint vision-langage generalise mieux dans le monde physique ouvert que les modèles dédiés. Om AI revendique aujourd'hui des revenus de l'ordre de la centaine de millions de yuans et un déploiement effectif sur des robots, drones, objets connectés, caméras de sécurité et PC IA, avec des données réelles remontant en continu depuis le terrain pour réentraîner les modèles.

Cette annonce arrive alors que le secteur de l'IA physique traverse une phase de forte incertitude méthodologique, entre modèles vision-langage-action, génération vidéo, simulation 3D et approches par représentation type JEPA, sans consensus sur la voie qui mènera à une production industrielle. Le pari d'Om AI sur l'intelligence embarquée plutôt que centralisée dans le cloud répond à une contrainte concrète de sécurité et de latence: un robot qui se fige ou chute a des conséquences bien plus graves qu'un bug logiciel classique, un argument que la société met en avant pour justifier une intelligence distribuée sur chaque terminal plutôt qu'un cerveau unique. Le financement mondial de l'IA physique a dépassé 6,4 milliards de dollars sur le seul premier trimestre 2026, signe d'un secteur en quête de preuves de déploiement réel plutôt que de démonstrations.

Le positionnement de Zhao Tiancheng s'est construit sur cinq années à contre-courant: alors que l'industrie chinoise se ruait sur les grands modèles de langage générateurs de texte après 2023, il a maintenu le cap sur la fusion vision-langage, misant sur son expérience d'un projet multimodal à un milliard de dollars mené chez Yahoo pendant son doctorat. Plusieurs membres de l'équipe sont partis durant les vagues successives d'engouement pour d'autres approches, avant que le virage du secteur vers l'IA physique en 2026 ne valide, selon lui, ce choix initial resté longtemps minoritaire face aux modèles de langage et, plus récemment, aux modèles du monde.

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Les avancées de l'IA physique chinoise s'affichent sur les routes, dans les airs et en usine

L'IA physique - la combinaison de machines avancées dotées de "cerveaux" capables d'interagir avec leur environnement - connaît une expansion accélérée en Chine. Des drones de livraison sillonnent désormais les airs au-dessus de Shenzhen, dans le sud du pays, tandis que des robots de livraison empruntent les réseaux de métro urbains. Les premiers véhicules autonomes circulent sur des axes publics, et des robots humanoïdes font leur apparition aussi bien sur les lignes de production industrielles que sur des scènes de spectacle. Cette convergence entre robotique, véhicules autonomes et drones représente un changement structurel dans la façon dont la Chine déploie l'IA au-delà des serveurs : il ne s'agit plus de démos en laboratoire, mais de systèmes en opération réelle dans des environnements non contrôlés. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B, cela signifie que le fossé entre prototype et déploiement se réduit concrètement sur plusieurs verticales simultanément, ce qui accroît la pression concurrentielle sur les acteurs occidentaux et japonais du secteur. Ce déploiement s'inscrit dans une stratégie industrielle nationale de long terme, soutenue par des financements publics et une chaîne d'approvisionnement en composants (actionneurs, capteurs, puces) largement localisée. Face à la Chine, les États-Unis misent sur des acteurs comme Figure AI, Agility Robotics ou Boston Dynamics, tandis qu'en Europe, des sociétés comme Enchanted Tools (France) ou Wandercraft restent à des stades de commercialisation plus précoces. Les prochaines étapes chinoises devraient inclure une densification des flottes de drones en zone urbaine et l'extension des corridors de test pour véhicules autonomes.

UELes entreprises françaises comme Enchanted Tools et Wandercraft, encore en phase de commercialisation précoce, subissent une pression concurrentielle croissante face aux déploiements à grande échelle opérés en Chine sur plusieurs verticales simultanément.

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Maniformer lance une plateforme de données d'IA physique tout-en-un pour préparer l'ère de l'AGI

Maniformer, startup chinoise spécialisée dans l'infrastructure de données pour l'IA physique, a officiellement lancé sa plateforme de services de données en un seul guichet, accompagnée de la gamme matérielle MEgo et du système de gouvernance MEgo Engine. La gamme MEgo comprend trois composants : le MEgo Gripper pour la capture de données de manipulation robotique, le MEgo View, un dispositif de collecte portable à tête montée, et le MEgo Engine pour le traitement et la gouvernance des données. Ces outils affichent une précision millimétrique, une synchronisation sub-milliseconde et une perception panoramique supérieure à 300 degrés. Le système est nativement compatible avec le robot G2 Air, garantissant la cohérence entre environnements simulés et réels. Selon Yao Maoqing, président-directeur général, l'entreprise vise une capacité de production de dizaines de millions d'heures de données d'ici 2026, puis des dizaines de milliards d'heures d'ici 2030. Le problème que Maniformer cherche à résoudre est structurel : les données d'interaction physique réelle disponibles pour l'IA incarnée représentent moins de 1/20 000 de ce qui existe pour les grands modèles de langage. Ce déficit, combiné à l'absence de standards, à des problèmes de qualité hétérogène et à des inadéquations entre offre et demande, freine concrètement la commercialisation des robots autonomes. En proposant une infrastructure full-stack couvrant la télé-opération réelle, la collecte sans robot dédié et la génération synthétique par simulation, Maniformer cherche à décorréler la production de données de la disponibilité des plateformes robotiques elles-mêmes, une approche qui, si elle tient ses promesses, pourrait accélérer significativement le cycle sim-to-real pour les intégrateurs et les équipes R&D. L'analogie revendiquée avec l'électricité ou l'eau comme utilities est ambitieuse ; elle reste à valider à l'échelle industrielle. L'entreprise s'inscrit dans un contexte de course mondiale aux données d'entraînement pour robots humanoïdes et manipulateurs, où des acteurs comme Physical Intelligence (Pi-0), Boston Dynamics, Figure AI ou Unitree investissent massivement dans leurs propres pipelines de données propriétaires. La stratégie de Maniformer est différente : se positionner en fournisseur tiers d'infrastructure, à la manière d'un AWS pour la donnée physique. L'initiative "Hive" annoncée vise à fédérer des partenaires mondiaux pour co-construire des standards sectoriels, une démarche de standardisation qui, si elle aboutit, pourrait bénéficier à l'ensemble de l'écosystème, y compris aux acteurs européens comme Enchanted Tools ou Wandercraft qui peinent à constituer des datasets suffisants. La prochaine étape annoncée est le déploiement d'un réseau global de collecte de données, sans calendrier précis communiqué au-delà de l'horizon 2026.

UESi l'initiative 'Hive' de standardisation aboutit, les acteurs européens comme Enchanted Tools ou Wandercraft pourraient bénéficier d'une infrastructure de données partagée pour accélérer leurs pipelines sim-to-real.

Chine/AsieActu

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Fortsense développe des caméras spatiales RGBD monocomposant pour la perception de l'IA physique

Fortsense Technologies, startup chinoise spécialisée dans la conception de puces pour la vision 3D, développe des caméras spatiales RGBD mono-puce destinées à la perception des systèmes d'IA physique. La société affirme être la seule entreprise en Chine à maîtriser la chaîne complète SPAD (Single-Photon Avalanche Diode), de la conception du composant à la production en série au niveau automotive. Sa technologie de balayage optique omnidirectionnel atteint 80 % d'efficacité d'utilisation laser, permettant un LiDAR solid-state longue portée de 200 mètres à coût réduit. Depuis le démarrage en série au quatrième trimestre 2025, plusieurs dizaines de milliers de puces SPAD-SoC ont été livrées, avec Zeekr (modèle 9X) parmi les premiers clients identifiés. La feuille de route prévoit une transition d'une architecture bi-puce vers une intégration mono-puce d'ici 2027, fusionnant imagerie RGB et mesure dToF (direct Time-of-Flight) dans un seul composant. La résolution actuelle de 300 000 à 400 000 pixels pour les applications robotiques doit progresser vers des solutions 4 mégapixels automotive à la même échéance. L'enjeu est fondamentalement architectural : les caméras 2D classiques infèrent la profondeur de façon probabiliste, méthode que le président Mo Lianghua juge insuffisante pour des applications où une erreur de perception unique peut avoir des conséquences critiques, qu'il s'agisse de conduite autonome ou de navigation robotique en environnement partagé. Une puce RGBD mono-puce fusionnerait nativement couleur et profondeur, réduisant latence, coût et empreinte matérielle par rapport aux configurations actuelles combinant une caméra RGB et un LiDAR séparés. Pour les intégrateurs de robots humanoïdes, de systèmes cobots ou d'ADAS, cela représenterait une simplification concrète des pipelines de fusion de capteurs. La production effective depuis fin 2025 distingue cette annonce d'un simple prototype de laboratoire, bien que les volumes restent contenus à l'échelle de l'industrie automobile. Fortsense s'inscrit dans un marché de la perception 3D déjà dense, où Luminar, Hesai, Robosense et Innoviz dominent le segment LiDAR, tandis que STMicroelectronics, Sony et OmniVision tiennent le segment imagerie. La différenciation revendiquée repose sur l'intégration verticale de la puce SPAD et un brevet de scanning omnidirectionnel exclusif. En Chine, les politiques d'approvisionnement local et les restrictions à l'export sur les composants américains créent une fenêtre d'opportunité structurelle pour des fournisseurs nationaux comme Fortsense. Les prochaines étapes annoncées incluent les solutions 4MP automotive et l'intégration mono-puce complète, toutes deux visées pour 2027. Aucun acteur européen n'est impliqué dans cette annonce, mais la dynamique illustre l'accélération de l'écosystème chinois dans les composants de perception critiques, un segment qu'adressent également des acteurs comme Prophesee (France, vision événementielle) avec des approches technologiques distinctes.

UEL'accélération de l'écosystème chinois dans les composants de perception RGBD constitue une pression compétitive indirecte sur des acteurs européens du segment comme Prophesee (France, vision événementielle), sans impact direct immédiat.

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Marché de l'IA physique encore ouvert : une entreprise chinoise propose l'approche 'edge-native' comme nouvelle solution

Au premier trimestre 2026, les investissements mondiaux dans le Physical AI ont dépassé 6,4 milliards de dollars, avec des levées emblématiques : AMI Labs (1,03 milliard de dollars en seed), World Labs (1 milliard) et le chinois Qianxun Intelligence (4,5 milliards de yuans en quatre tours en mars). C'est dans ce contexte qu'Om AI, une startup chinoise, a présenté du 27 au 29 juin 2026 une suite de trois modèles, VLX-Flow, VLX-Seek et VLX-Go, positionnée non pas sur la manipulation dextère ni la planification longue portée, mais sur la perception visuelle continue, la localisation spatiale précise et la navigation autonome. VLX-Flow utilise une attention linéaire (Linear Attention) couplée à une double mémoire (cache visuel et carryover textuel) pour ingérer le flux vidéo en continu, à la différence du paradigme classique qui traite des images isolées. VLX-Seek substitue la génération de coordonnées par une référence de région, fournissant des ancres spatiales à précision millimétrique. VLX-Go produit directement des trajectoires de waypoints exécutables via prédiction court-terme, apprentissage hors-ligne et optimisation RL en ligne. L'approche d'Om AI soulève un angle mort que les architectures VLA et world model dominantes n'ont pas encore résolu : dans les VLA mainstream, le tronc LLM absorbe plus de 90 % des ressources de calcul et des données, reléguant la tête d'action en composant chroniquement sous-entraîné. Les world models, censés combler ce déficit via la simulation physique, butent sur la rareté des données haute qualité à l'échelle requise. Or, la majorité des terminaux physiques déployés, drones en environnement GPS-dégradé, robots quadrupèdes, lunettes AR, terminaux d'inspection industrielle, n'ont pas besoin de mains dextères : ils ont besoin de localisation fiable et de perception continue. En repositionnant le problème sur la vision edge-native plutôt que sur la génération d'actions complexes, Om AI cible un segment plus large et potentiellement plus rapidement déployable que les humanoïdes, à condition que ses benchmarks se confirment hors des vidéos de démonstration sélectionnées. NVIDIA a présenté au GTC 2026 Alpamayo (VLA propriétaire) et Isaac GR00T N1.6 (VLA open-source pour humanoïdes) ; Xiaopeng a dévoilé X-Foresight au CVPR 2026 ; Google DeepMind avait publié Genie 3 en août 2025. La Beijing Academy of AI (BAAI) recense quatre routes de world models sans consensus industriel : centrée langage (Gemini 3), pixel (Sora), 3D (World Labs Marble de Fei-Fei Li) et représentation visuelle (V-JEPA de Yann LeCun). Les projections de marché divergent fortement : Future Markets table sur 383 milliards de dollars en 2026 croissant à 32 600 milliards en 2040, tandis que Coatue Management anticipe au moins 6 000 milliards, soit 50 % de plus que le digital AI. Om AI n'a pas encore communiqué de clients industriels nommés ni de volumes de déploiement pour sa suite VLX, ce qui reste la prochaine étape déterminante.

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