Dans un monde où les grands modèles peuvent « croître à l'infini » grâce à Internet, aux banques d'images et à d'immenses quantités de texte, les robots sont prisonniers d'un autre monde : les données du monde réel sont extrêmement rares, coûteuses et non réutilisables. Business Insider a publié un rapport d'apparence simple, mais pourtant très pertinent…« Les robots dotés d'intelligence artificielle sont confrontés à une pénurie de données, et une start-up a trouvé une solution inattendue. »

Le rapport souligne que, contrairement aux données d'entraînement quasi inépuisables pour les modèles de langage et visuels, les données nécessaires à l'interaction des robots avec le monde réel sont loin d'être suffisantes en termes d'échelle, de structure et de transférabilité. Ce manque constitue un frein majeur au développement de l'intelligence artificielle à grande échelle. Une start-up de robotique, FieldAI, propose sa propre solution à ce problème.

Face aux contraintes du monde physique, que constituent l'insuffisance de volume de données et la structure limitée du monde réel, FieldAI a opté pour une solution différente de l'approche classique axée sur la perception.Concevoir un système d'intelligence robotique à usage général, basé sur des contraintes physiques et conçu à partir de zéro, afin d'améliorer la généralisation et l'autonomie du robot dans des environnements réels.

Site Web de l'entreprise : https://www.fieldai.com

Le manifeste de FieldAI : non seulement construire des robots, mais construire un cerveau robotique à usage général.

À une époque où la plupart des entreprises de robotique se concentrent sur la construction de matériel et la démonstration de mouvements complexes, FieldAI a opté pour une approche à plus long terme, sans viser la création d'un robot spécifique et individuel comme objectif ultime.Elle vise plutôt à créer un « cerveau intelligent universel pour robots » qui puisse être utilisé sur différents types de robots et s'adapter à divers environnements.

Ce cerveau universel est appelé Modèles de Fondation du Champ (FFM). Il ne s'agit pas d'un simple composant matériel ou d'un logiciel monofonctionnel, mais d'un nouveau type de modèle fondamental « axé sur la physique », conçu spécifiquement pour l'intelligence incarnée.

En termes simples,L'approche qui privilégie la physique diffère fondamentalement de l'approche traditionnelle de l'IA qui consiste à « détecter d'abord, puis contrôler ».Dès leur conception, les modèles FFM privilégient les contraintes physiques, les incertitudes et les risques du monde réel comme tâche principale, plutôt que d'utiliser des règles ou des contrôleurs en complément des résultats du modèle. Cela permet aux robots de prendre des décisions sur le terrain et d'adopter un comportement intelligent plus sûr et plus fiable face à des environnements inconnus, tels que ceux sans cartes, GPS ou itinéraires prédéfinis.

FieldAI souligne également que l'intelligence robotique ne se limite pas à l'exécution de comportements, mais repose surtout sur la mise en place d'une boucle fermée de données issues du monde réel. Les données perceptives générées lors de l'exécution des tâches sont continuellement réinjectées dans le modèle pour son entraînement, son optimisation et son amélioration, permettant ainsi une évolution constante de l'intelligence.

Pour expliquer la vision de l'entreprise, le fondateur Agha a déclaré : « Nos clients n'ont besoin ni de cartes précises ni même de formation ; il leur suffit d'appuyer sur un bouton et le robot peut explorer chaque recoin de l'environnement. »

Dans le cadre du déploiement produit de FieldAI,Les robots prennent en charge des tâches essentielles dans le monde réel.Ils concentrent leurs efforts sur des scénarios de travail traditionnels tels que la construction, la logistique, l'énergie, l'exploitation minière, l'électricité et l'agriculture afin de parvenir à un fonctionnement autonome à grande échelle et de qualité industrielle.

En novembre 2025, la collaboration entre FieldAI et DPR Construction a démontré la valeur ajoutée de cette solution sur un chantier réel. Des robots équipés du système d'IA de FieldAI ont pu patrouiller le site de manière autonome, collectant automatiquement des dizaines de milliers de photos, numérisant l'intérieur du bâtiment et créant des cartes à grande échelle. Ces données ont ensuite été transformées en informations en temps réel pour le suivi de l'avancement des travaux, la détection des risques et l'analyse de la qualité, permettant un gain de temps considérable par rapport aux inspections manuelles et améliorant la sécurité et l'efficacité sur le chantier.

La révolution « réaliste » des ingénieurs de la NASA

L’approche technologique unique de FieldAI est, dans une certaine mesure, profondément ancrée dans la formation d’ingénieurs de ses fondateurs.

Le fondateur et PDG de l'entreprise, Ali Agha, possède une carrière bien documentée de sept ans au Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA. Il a participé à l'exploration autonome des grottes martiennes et au projet collaboratif autonome de prototype d'hélicoptère-rover martien de la NASA, ainsi qu'à des recherches liées au DARPA RACER (un véhicule autonome tout-terrain).Un examen plus approfondi de ces projets révèle un point commun : l’environnement est imprévisible et le coût des erreurs est extrêmement élevé, ne laissant pratiquement aucune possibilité d’intervention humaine.

D'un point de vue académique,Ali Agha n'est pas seulement un chercheur de haut niveau ayant « travaillé sur des projets de la NASA » ; c'est aussi un universitaire qui s'investit depuis longtemps dans la recherche sur les questions fondamentales de l'intelligence robotique et des algorithmes autonomes. Ses publications scientifiques, accessibles au public, témoignent de ses analyses approfondies d'un thème central dans plusieurs conférences et revues de robotique de premier plan : comment les robots peuvent appréhender leur environnement de manière autonome et prendre des décisions fiables, même en l'absence d'informations complètes.

Par exemple, Agha et son équipe ont publié un article intitulé « NeBula : La solution d'autonomie robotique de l'équipe CoSTAR qui a remporté la phase II du DARPA Subterranean Challenge » dans le Journal of Field Robotics. Cet article présente en détail NeBula, un cadre de prise de décision autonome pour les robots évoluant dans des environnements complexes et inconnus. Ce cadre permet de combiner des informations multimodales pour effectuer la perception des risques, la cartographie de l'environnement et la planification de trajectoires face à une perception incomplète et à l'incertitude de la tâche.

De plus, il a participé à plusieurs projets de recherche publiés dans des conférences et revues telles que IEEE Robotics and Automation Letters. Par exemple, dans l'article « Nonlinear MPC for Collision Avoidance and Control of UAVs With Dynamic Obstacles », il a exploré le problème du contrôle de sécurité et de l'évitement d'obstacles des systèmes sans pilote dans des environnements dynamiques ; un autre article, « LAMP 2.0 : A Robust Multi-Robot SLAM System for Operation in Challenging Large-Scale Underground Environments », a également présenté les détails techniques spécifiques de la construction de cartes stables dans des environnements à grande échelle et à perception dégradée.

C’est peut-être dans ce contexte professionnel et académique qu’Agha a développé une compréhension plus « basique » de l’intelligence robotique. S’appuyant sur ces bases,FieldAI réunit les meilleurs experts techniques d'entreprises de premier plan telles que DeepMind, Tesla, SpaceX, la NASA et Amazon.La vision commune est de permettre aux robots de fonctionner de manière stable pendant de longues périodes dans le monde réel et de prendre des décisions sûres et rationnelles dans des environnements en constante évolution.

La bataille pour un système d'exploitation robotique universel

FieldAI a été officiellement fondée en 2023, mais sa progression sur le marché des capitaux a été bien plus rapide que celle d'une startup classique. En août 2025,L'entreprise a levé plus de 405 millions de dollars de financement en moins de deux ans, pour une valorisation post-investissement d'environ 2 milliards de dollars.Par ailleurs, la liste des investisseurs est particulièrement impressionnante : on y retrouve notamment le bureau d’investissement privé de Bezos, Intel Capital, la branche capital-risque de Nvidia, le fonds d’investissement de Bill Gates, Samsung, et bien d’autres. Cela témoigne non seulement de l’ampleur de l’investissement, mais aussi des décisions financières qu’il représente.

Pour ces investisseurs, miser sur FieldAI ne se résume pas à choisir un produit robotique spécifique, mais à miser sur une orientation plus fondamentale et universelle pour le développement intelligent.

Reuters, citant un rapport de F-Prime Capital, a indiqué que « les investissements mondiaux dans la robotique atteindront 18,6 milliards de dollars en 2024, soit une augmentation de 116,1 milliards de billions de dollars par rapport à l'année précédente ». D'autres données de F-Prime, publiées au second semestre 2025, montrent que cette dynamique de croissance se poursuit, les investissements mondiaux dans la robotique devant dépasser les 20,9 milliards de dollars en 2025, établissant ainsi un nouveau record historique.

De plus, les marchés généraux et les marchés verticaux ont tous deux connu une croissance explosive.Les investissements dans la robotique à usage général devraient passer de 1,9 milliard de dollars à 4,9 milliards de dollars ;La robotique verticale, conçue pour des scénarios spécifiques, représente la moitié du marché, sa taille passant de 8,1 milliards de dollars à 13,2 milliards de dollars.

Dans ce contexte,FieldAI n'est pas en mesure d'offrir un choix entre « général » et « vertical ».D'une part, son investissement massif dans l'intelligence artificielle des robots à usage général s'inscrit dans le secteur de la robotique à usage général qui connaît la croissance la plus rapide. En 2025, les investisseurs ne se contentent plus d'acquérir « une machine capable de travailler », mais recherchent une solution permettant à toutes les machines d'apprendre à effectuer des tâches. D'autre part, FieldAI se concentre sur l'application de ses produits dans des secteurs verticaux, en résolvant des problèmes concrets générant des flux de trésorerie commerciaux, tels que les chantiers de construction, les inspections, la livraison urbaine et l'énergie. C'est peut-être pourquoi l'entreprise a su attirer simultanément les investissements des géants de la tech, des fondateurs de start-up et des investisseurs de long terme.

Ces années d'industrie de l'intelligence incarnée

Si l'innovation a été le maître-mot de la robotique ces dix dernières années, le déploiement à grande échelle sera déterminant pour la décennie à venir. L'approche de FieldAI cible précisément ce tournant structurel. Elle ne mise pas sur une forme de robot particulière ni sur un scénario unique, mais plutôt sur une infrastructure de données et un « cerveau robotique polyvalent » évolutifs, réutilisables et durablement modernisables.

Dans le domaine en plein essor de l'intelligence incarnée d'aujourd'hui, nous envisageons un futur écosystème robotique aussi diversifié et dynamique que l'écosystème actuel des smartphones, véritablement au service de l'humanité et facilitant la vie.

Liens de référence :
1.https://www.businessinsider.com/ai-robotics-data-problem-fieldai-surprising-fix-ali-agha-2025-9
2.https://robobdtw2025.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=100&
3.https://spectrum.ieee.org/autonomy-unstructured-field-ai
4.https://www.reuters.com/business/robotics-startup-fieldai-raises-314-million-new-funding-sources-say-2025-08-20/
5.https://fprimecapital.com/blog/robotics-on-the-rise-the-state-of-robotics-investment-in-2025/