La robotique s'apprête à connaître une transformation majeure, comparable à l'essor des grands modèles de langage. Selon Pim de Witte, directeur général de General Intuition, l'industrie doit abandonner la création de systèmes spécialisés pour chaque machine au profit de modèles fondateurs capables de généraliser leurs compétences dans divers environnements. Cette approche vise à réduire considérablement la nécessité de collecter des millions d'heures de données réelles, qui ne seraient plus nécessaires qu'à l'état de quelques minutes pour un ajustement final. Pour atteindre cet objectif, General Intuition a entraîné son modèle sur des millions d'heures d'enregistrements de jeux vidéo, en analysant les actions des joueurs via une manette et les résultats visuels à l'écran. Cette combinaison de données d'action et de rétroactions visuelles permet au système de développer une intuition spatio-temporelle proche de l'expérience humaine. L'entreprise, soutenue par l'investisseur Vinod Khosla, a validé cette stratégie en levant 320 millions de dollars, portant sa valorisation à 2,3 milliards de dollars. Les démonstrations récentes du laboratoire confirment la viabilité du projet. Le modèle parvient à contrôler des jeux vidéo pendant de longues périodes sans intervention humaine. Plus remarquable encore, il suffit de huit minutes d'images robotiques réelles pour l'adapter à un robot quadrupède. Dans cet état, le système navigue de manière autonome dans un bureau dynamique, réagissant aux personnes et aux objets mobiles en se servant uniquement de sa caméra avant, sans capteurs supplémentaires. General Intuition ne prévoit pas de développer elle-même des robots ou des véhicules autonomes. Son ambition est de fournir l'infrastructure logicielle de base pour l'intelligence artificielle physique. En centralisant le raisonnement fondamental sur le mouvement et l'interaction, la startup entend accélérer considérablement le travail des autres entreprises du secteur. Cette stratégie de plateforme repose sur l'idée que la généralisation du modèle constitue désormais le produit principal, ouvrant la voie à une démocratisation plus rapide et plus efficace des applications robotiques.