Innodata ouvre un laboratoire de capture de mouvement pour rendre les robots humanoïdes plus proches des gestes humains

Innodata, société new-yorkaise de data engineering fondée en 1988 et basée à Ridgefield Park (New Jersey), a annoncé l'ouverture d'un laboratoire de capture de mouvement destiné à produire des données d'entraînement pour l'IA physique. L'installation doit aussi valider de façon indépendante les données de performance que les robots génèrent en interne. Elle couvre des humanoïdes, du matériel téléopéré, des systèmes portables, des rigs de capteurs, des pinces UMI (Universal Manipulator Interface) et d'autres dispositifs de capture multimodaux. Selon Franklin Tanner, vice-président robotique et IA physique, Innodata capte le mouvement 3D directement sur les corps, humains ou mécaniques, plutôt que de l'inférer à partir de vidéos 2D comme le font d'autres fournisseurs. Les capteurs enregistrent chaque articulation, ce qui compte pour des humanoïdes pesant près de 90,7 kg (200 lb). Les données réelles servent ensuite d'amorce à des jumeaux numériques et à des simulations qui génèrent des cas limites. Le PDG Rahul Singhal parle d'une offre « de bout en bout », de la collecte à l'évaluation des modèles. Aucun volume de données, nombre de capteurs, tarif ni client n'a été communiqué.

Le message adressé aux équipes robotiques est que la donnée est devenue le goulot d'étranglement, davantage que le matériel. Contrairement aux LLM, qui ont profité de l'immense corpus du web, l'IA physique manque de données d'interaction. Tanner résume : elle doit « gagner ses tokens une interaction à la fois ». L'exemple de la tasse le montre : saisir une tasse par l'anse ou par la base n'a pas la même conséquence si elle contient un liquide brûlant, et ce contexte est rarement encodé dans les jeux de données existants. L'offre de validation indépendante vise un autre point sensible du secteur, la difficulté de vérifier les métriques que les constructeurs publient eux-mêmes. Pour un intégrateur ou un décideur industriel, un tiers capable de mesurer la précision cinématique serait utile, à condition que la méthodologie soit publiée. Il faut par ailleurs relativiser : l'argument selon lequel la capture 3D directe surpasse l'inférence vidéo vient du prestataire lui-même, sans comparatif chiffré. Tanner reconnaît d'ailleurs que la collecte « en conditions réelles » reste très coûteuse et qu'il faut s'appuyer sur la simulation pour couvrir la variabilité.

Ce lancement s'inscrit dans la montée d'un marché de la donnée robotique, où se positionnent aussi des spécialistes du téléopéré et de la capture égocentrique, tandis que les grands acteurs (Tesla avec Optimus, Figure, Nvidia avec GR00T, Physical Intelligence avec Pi-0) constituent leurs propres corpus en interne. Innodata, historiquement acteur de la donnée pour l'IA générative, cherche ici à transposer son savoir-faire d'annotation et d'évaluation vers la robotique. Il s'agit pour l'instant d'une ouverture de site : aucun client ni pilote n'est nommé, et la valeur réelle dépendra des contrats signés et de la qualité des jeux de données livrés. Le sujet de l'IA physique et des humanoïdes sera au programme de RoboBusiness, les 20 et 21 octobre 2026 à Santa Clara, en Californie.