Veeda AI : un nouveau laboratoire torontois veut apprendre aux robots à comprendre le monde réel

Toronto accueille un nouveau joueur ambitieux dans le secteur de l’intelligence artificielle. Sanja Fidler, ancienne vice-présidente de la recherche en IA chez Nvidia et ancienne responsable de son laboratoire torontois, vient de lancer Veeda AI avec deux anciens collègues de Nvidia, Zan Gojcic et Huan Ling. L’entreprise veut développer une nouvelle génération de modèles d’intelligence artificielle capables de comprendre et de simuler le monde physique.

Veeda AI démarre avec des moyens considérables. L’entreprise confirme avoir obtenu 90 millions de dollars américains, environ 124 millions de dollars canadiens, auprès d’investisseurs dont Radical Ventures, à Toronto, et Khosla Ventures, dans la Silicon Valley. BetaKit rapporte que l’entreprise avait été incorporée en juin sous le nom Veeda Innovation.

Sanja Fidler occupe le poste de cofondatrice et dirigeante de Veeda. Zan Gojcic en devient le directeur technologique, tandis que Huan Ling occupe le poste de scientifique en chef. Tous trois ont travaillé chez Nvidia sur des technologies liées à la simulation, à la vision artificielle et à la compréhension des environnements en trois dimensions. Fidler avait d’ailleurs été la première recrue de Nvidia dans son laboratoire canadien de recherche en intelligence artificielle, qu’elle a dirigé pendant huit ans.

Le cœur du projet repose sur ce qu’on appelle des « modèles du monde ». Contrairement aux grands modèles de langage comme ChatGPT, Claude ou Gemini, qui apprennent principalement à partir de textes, d’images ou d’autres données numériques, un modèle du monde cherche à construire une représentation interne d’un environnement physique. Il doit comprendre des notions comme la profondeur, le mouvement, les relations spatiales, la trajectoire des objets ou encore les conséquences possibles d’une action. Veeda décrit son objectif comme la création de modèles fondamentaux multimodaux destinés à l’« IA physique ».

Pour un robot, cette capacité pourrait être particulièrement importante. Plutôt que d’apprendre uniquement en répétant des mouvements observés ou en accumulant d’immenses quantités de données provenant du monde réel, il pourrait utiliser un environnement simulé pour tester différentes actions et anticiper leurs conséquences. Radical Ventures résume l’idée en présentant ces simulations comme un terrain d’entraînement où les robots peuvent apprendre et commettre des erreurs avant d’être déployés dans le monde réel.

Cette approche pourrait servir à l’entraînement de robots industriels, de véhicules autonomes ou d’autres systèmes capables d’interagir avec leur environnement. Veeda estime que ces simulations pourraient devenir une couche technologique essentielle pour différentes formes de robotique. L’entreprise possède déjà des équipes ou des implantations à Toronto, Mountain View, Zurich et Singapour.

Le lancement de Veeda survient au moment où plusieurs chercheurs estiment que la prochaine étape de l’intelligence artificielle passera par une meilleure compréhension du monde physique. Quelques semaines avant de quitter Nvidia, Fidler avait d’ailleurs affirmé que les modèles du monde pourraient représenter la prochaine grande avancée en IA. L’ancien responsable scientifique de Meta, Yann LeCun, défend depuis plusieurs années une vision comparable en soutenant que les systèmes intelligents devront être capables de construire des représentations internes du monde plutôt que de simplement prédire le prochain mot d’une phrase.

Pour Toronto, l’arrivée de Veeda AI constitue aussi un signal important. La ville dispose déjà d’un écosystème de recherche reconnu en intelligence artificielle, notamment autour de l’Université de Toronto et du Vector Institute. Le fait qu’une chercheuse de premier plan quitte Nvidia pour créer une entreprise spécialisée dans la robotique et l’IA physique, tout en attirant 90 millions de dollars américains dès son lancement, montre que Toronto veut rester présente dans la prochaine phase de développement de l’intelligence artificielle.

L’enjeu sera maintenant de démontrer que ces modèles du monde peuvent réellement améliorer l’apprentissage et la fiabilité des robots. Jusqu’ici, une grande partie des progrès spectaculaires de l’IA s’est déroulée dans le monde numérique. Veeda parie que la prochaine étape consistera à donner aux machines une meilleure compréhension de ce qui se passe autour d’elles, avant qu’elles décident d’agir.

Sources : Veeda AI,BetaKit