InSpatio ouvre à Hangzhou un centre de données robotique axé sur la simulation, avec un objectif d'un million d'heures par mois

InSpatio, une société de modèles de fondation en intelligence spatiale issue de SenseTime en 2025, a ouvert le 29 octobre à Hangzhou ce qu'elle présente comme le premier centre de collecte de données pour l'IA incarnée piloté par la simulation en Chine, selon Leiphone. L'objectif affiché est de produire un million d'heures de données par mois, soit environ 100 000 heures par jour. La démarche part d'un constat : le manque de données des robots tient moins au volume qu'à la variété. Un robot saisit correctement sur une étagère fixe, mais son taux de réussite chute quand l'étagère pivote, qu'une autre rangée de boissons masque la cible ou qu'il doit atteindre l'objet par l'autre côté. Selon l'Académie chinoise des technologies de l'information et de la communication, plus de 70 terrains d'entraînement pour robots étaient en service en Chine fin juin, et plus de 40 autres sont prévus, mais beaucoup se concentrent sur des tâches faciles à filmer comme plier du linge ou ranger une table. Chaque nouvelle configuration impose de réserver à nouveau un site et des opérateurs, si bien que les coûts augmentent à chaque variation. InSpatio remplace la formule « personnes × heures » par « configurations d'environnement × calcul parallèle ». À partir d'un petit nombre de démonstrations réelles ou téléopérées, le système combine planification de mouvement, exécution de politiques (policy rollouts) et contrôles physiques automatisés pour générer des trajectoires en boucle fermée dans des centaines d'environnements parallèles, avec images RGB, profondeur, segmentation, pose 6D et étiquettes d'action alignées.

Pour l'industrie, l'enjeu est de savoir si la diversité des données peut s'acheter en calcul plutôt qu'en main-d'œuvre de téléopération. Si c'était confirmé, le goulot d'étranglement des modèles VLA (vision-langage-action) se déplacerait de la logistique des sites vers la qualité des actifs de simulation et la fidélité physique, avec un impact direct sur le coût marginal de chaque nouvelle scène pour les intégrateurs qui adaptent un robot à un environnement client. Plusieurs réserves s'imposent toutefois. Le chiffre d'un million d'heures par mois est une capacité annoncée, pas une production démontrée, et aucune donnée publique ne mesure encore le gain de performance réel des politiques entraînées sur ces données par rapport à des données collectées physiquement. Le problème du passage de la simulation au réel (sim-to-real) reste central : InSpatio reconnaît elle-même que les politiques finales sont validées sur de vrais robots, et affirme que l'avantage de la simulation croît avec le niveau de difficulté, ce qui reste à prouver, notamment pour les contacts et les objets articulés où les erreurs de friction et de masse pèsent le plus.

Le centre s'appuie sur deux filières d'actifs de scènes. La première passe par un partenariat avec le moteur de données de monde 3D Kosmo de Hesai, capable selon le rapport de scanner une pièce de 100 mètres carrés en environ 15 minutes avec une reconstruction 3DGS (Gaussian splatting 3D) de précision millimétrique. InSpatio découpe ensuite ce scan statique en objets distincts dotés de propriétés physiques. La seconde utilise son simulateur de monde Topos Pro, qui convertit images uniques ou multiples, vidéo, lidar ou prises de drone en scènes au niveau objet, où tables, chaises et équipements peuvent être sélectionnés, remplacés et dotés de propriétés de collision. Le traitement comprend la séparation en instances, le comblement des géométries occultées, la réparation de l'arrière-plan et le calibrage de la masse, du centre de masse et de la friction par tâche. L'entreprise définit trois niveaux de livraison : L1 pour la navigation, L2 pour la préhension dextre avec géométrie millimétrique et occlusions denses, et L3 pour les dynamiques de contact et d'articulation, comme l'ouverture d'un tiroir. Ce positionnement place InSpatio face aux acteurs de la donnée synthétique et des plateformes de simulation, tout en s'inscrivant dans la multiplication des terrains d'entraînement chinois. Les prochaines étapes à surveiller sont les résultats publiés de transfert vers des robots réels et l'identité des clients qui adopteront les niveaux L2 et L3.