Les cerveaux robotiques chinois attirent de gros investissements alors que les modèles du monde décollent
Un coin discret de la scène de l’IA en Chine attire soudainement de l’argent sérieux. Deux jeunes entreprises travaillant sur ce qu’on appelle les modèles du monde — des systèmes d’IA qui apprennent comment l’espace physique se comporte afin que les machines puissent prédire ce qui va se passer ensuite — ont bouclé des tours de financement à quelques jours d’intervalle, signe que les investisseurs voient la prochaine grande opportunité de l’IA dans les robots plutôt que dans les chatbots.
La première, Gewu Tongzhi, a déclaré avoir levé près de 100 millions de yuans lors d’un tour d’amorçage. Basée à Hangzhou, l’entreprise a été fondée en août 2026 et construit ce qu’elle appelle un modèle inverse du monde physique, entraîné sur des données à grande échelle pour qu’un robot puisse raisonner sur les objets, le mouvement et les conséquences avant de bouger. Parmi les soutiens figurent des fonds liés au gouvernement local et plusieurs sociétés cotées, et l’argent ira à des séances de pré-entraînement plus importantes, au matériel, au recrutement et à des tests dans le monde réel sur plusieurs scénarios.
Son fondateur a un parcours notable : il a précédemment dirigé l’équipe fondatrice des modèles du monde au sein de l’unité automobile intelligente de Huawei, l’une des opérations d’IA les plus suivies du pays. Ce parcours aide à expliquer pourquoi l’entreprise a attiré l’attention si tôt après son lancement — dans le domaine encombré de l’IA en Chine, un bilan chez un grand acteur vaut souvent plus qu’un plan d’affaires.
La seconde startup, Wuyuan Technology, a été fondée par Wu Haixu, un étudiant brillant de l’Université Tsinghua qui a remporté la prestigieuse bourse spéciale de l’école en 2022 et a été l’un des principaux auteurs de GeoPT, un projet de recherche sur la modélisation du monde physique. L’entreprise a déjà bouclé plusieurs tours de financement et atteint une valorisation de plusieurs centaines de millions de dollars, selon les rapports, avec une liste d’investisseurs bien connus.
Le fil conducteur est un changement dans la façon dont les ingénieurs conçoivent l’intelligence robotique. Pendant des années, l’accent a été mis sur les modèles vision-langage-action, qui permettent à une machine de comprendre une scène et d’exécuter une commande. Un modèle du monde ajoute quelque chose de différent : la capacité de répéter mentalement. Au lieu de simplement reconnaître une étagère de boîtes de médicaments, un robot peut simuler la prise, prédire le glissement et s’ajuster avant que le bras ne bouge.
Cette capacité compte surtout dans des environnements réels désordonnés — pharmacies, entrepôts, usines — où les objets se ressemblent et où l’éclairage change. Une équipe basée à Shanghai travaillant dans une pharmacie a décrit des robots qui prennent des paquets d’apparence similaire sur des étagères bondées, une tâche qui exige autant de prédiction que de perception. Les partisans soutiennent que combiner des modèles du monde avec des systèmes vision-langage-action donne aux machines quelque chose de plus proche d’un cerveau incarné : une partie décide quoi faire, l’autre vérifie si cela fonctionnera.
L’enthousiasme s’accompagne de réserves. L’entraînement des modèles du monde est gourmand en données et coûteux, et personne n’a encore montré de voie claire vers un déploiement massif. Certaines des entreprises de robotique humanoïde et chirurgicale les plus médiatisées à l’étranger ont eu des difficultés ou ont carrément échoué, rappelant que les délais matériels sont impitoyables. Mais la direction est claire : l’argent de l’IA en Chine passe des écrans au monde physique, et les fondateurs dotés des références de recherche adéquates trouvent des capitaux qui les attendent.