Depuis la rue, l’unique indication de l’emplacement du siège de Physical Intelligence à San Francisco est un symbole pi dont la couleur se distingue légèrement du reste de la porte. Lorsqu’on franchit le seuil, on est immédiatement confronté à une activité intense. Aucun bureau de réception, aucune vitrine élégante éclairée au néon. L’espace se révèle être une immense boîte en béton, légèrement adoucie par un désordre contrôlé de longues tables en bois blond. Certaines sont destinées à la pause déjeuner, ornées de boîtes de cookies Girl Scout, de pots de Vegemite (un clin d’œil à l’Australie) et de petites panières métalliques débordant de condiments.
Les autres tables racontent une toute autre histoire. Beaucoup d’entre elles sont encombrées de moniteurs, de pièces de robotique détachées, d’étranges nœuds de fils noirs, et de bras robotiques entièrement assemblés dans différents états d’expérimentation. Lors de ma visite, l’un de ces bras tente de plier un pantalon noir, sans grand succès, pendant qu’un autre s’efforce de retourner une chemise à l’envers avec une détermination qui indique qu’il finira par y parvenir, même si ce n’est pas aujourd’hui. Un troisième, qui semble avoir trouvé sa vocation, se met à éplucher une courgette, en déposant précocement ses pelures dans un récipient séparé. La récolte de pelures semble plutôt réussie.
Ce que je vois ressemble à un ballet motorisé, où la bonne intelligence compense la faiblesse du matériel, illustrant la vision audacieuse de la société.
Sergey Levine, professeur associé à l’UC Berkeley et cofondateur de Physical Intelligence, m’explique que ce que j’observe est la phase de test d’une boucle continue : les données recueillies ici et dans d’autres lieux — entrepôts, foyers, etc. — servent à entraîner des modèles robotiques de base à usage général. Lorsqu’un nouveau modèle est formé, il revient dans ces stations pour une évaluation. Les expérimentations du type pliage de pantalons ou retournement de chemise ne sont pas de simples démonstrations, mais font partie d’un processus visant à enseigner aux robots des mouvements fondamentaux applicables à différents objets et environnements. La société dispose également d’une « cuisine d’expérimentation » utilisant du matériel grand public pour exposer les robots à des contextes variés.
Le matériel lui-même est volontairement peu sophistiqué. Ces bras, vendus environ 3 500 dollars avec une majoration importante de la part du fournisseur, pourraient coûter moins de 1 000 dollars si fabriqués en interne, souligne Levine. Dans un passé récent, un roboticien aurait été surpris qu’un tel équipement puisse effectuer de simples tâches ; mais le message est clair : une intelligence performante peut compenser un matériel peu coûteux et peu sophistiqué. La quête de l’intelligence artificielle robuste pour la robotique, à l’image des modèles de langage massif (LLM), progresse à grand pas dans cette start-up qui se fonde avant tout sur la recherche et l’expérimentation.
