Regardez : le premier modèle d'IA nativement incarnée promet des robots plus intelligents et plus performants
Robbyant, filiale d'intelligence artificielle incarnée du groupe chinois Ant Group (maison mère d'Alipay), a présenté LingBot-VA 2.0, un modèle de monde vidéo-action que l'entreprise qualifie de premier du secteur conçu nativement pour la robotique plutôt qu'adapté de systèmes de génération vidéo destinés au contenu numérique. Le modèle repose sur une architecture autorégressive entraînée depuis zéro : il prédit comment les actions d'un robot modifient son environnement, puis choisit l'action suivante à partir de ces relations causales. Robbyant met en avant quatre innovations : un tokenizer visuel-action sémantique compressant conjointement image et action, un pré-entraînement causal strict garantissant l'ordre temporel des prédictions, une architecture Mixture of Experts augmentant la capacité sans alourdir l'inférence, et un mécanisme d'inférence asynchrone qui recale en continu les prédictions sur les observations réelles pendant l'exécution. Selon l'entreprise, cette combinaison permet un contrôle en boucle fermée à 150 Hz sur un seul GPU, et le modèle s'adapte à une nouvelle tâche de manipulation avec seulement 20 démonstrations, par apprentissage en contexte, sans réentraînement. Robbyant a montré le système sur des tâches longues et précises : préparer un petit-déjeuner, déballer des colis, insérer des tubes, ramasser des vis, plier du linge, ouvrir des tiroirs. L'entreprise revendique aussi de meilleurs résultats que les méthodes existantes sur les benchmarks de simulation RoboTwin 2.0 et LIBERO. Ce lancement illustre un changement de philosophie dans les modèles fondation pour la robotique. La plupart des systèmes d'IA incarnée actuels réutilisent des modèles vidéo pensés pour générer du contenu grand public, qui privilégient qualité d'image et créativité au détriment de la précision physique et de la vitesse d'exécution. Adapter ces modèles à la robotique, selon Robbyant, dégrade la généralisation, un constat qui rejoint le débat récurrent dans le secteur des modèles vision-langage-action (VLA) sur l'écart entre démonstrations impressionnantes et fiabilité réelle. Si les chiffres avancés se confirment au-delà des vidéos sélectionnées par l'entreprise, ils positionneraient LingBot-VA 2.0 comme alternative face à des VLA généralistes comme Pi-0 ou GR00T N2, avec un argument clé pour les intégrateurs : moins de données pour déployer un nouveau geste, et un temps de cycle compatible avec du matériel limité à un seul GPU. La mémoire à long terme mise en avant, permettant de distinguer des situations visuellement identiques mais contextuellement différentes et d'exécuter des tâches multi-étapes avec comptage et répétition, répond à une limite connue des politiques robotiques actuelles sur les séquences longues. Robbyant a accéléré ses investissements en robotique humanoïde et modèles fondation physiques, dans un contexte où les groupes technologiques chinois, Ant Group mais aussi Unitree, AgiBot ou Xiaomi, intensifient la compétition face à des acteurs américains comme Figure AI ou Physical Intelligence. LingBot-VA 2.0 succède à une première version et s'inscrit dans une stratégie où l'entreprise dit vouloir accélérer le développement d'un écosystème ouvert, sans préciser de calendrier de commercialisation, de partenariats industriels ni de premiers déploiements pilotes. Pour l'instant, la démonstration reste cantonnée aux benchmarks de simulation et aux vidéos publiées par l'entreprise, sans validation indépendante en environnement de production, une réserve qui s'applique à la plupart des annonces de modèles fondation robotiques cette année.
