Genesis AI et GENE-26.5 : vers des robots aux gestes humains

Genesis AI, une entreprise fondée entre Paris et la Californie, cherche à révolutionner la robotique en s'inspirant des avancées de l'intelligence artificielle générative. Théophile Gervet, cofondateur de l'entreprise, souligne que l'IA générative a transformé le logiciel en permettant aux modèles de généraliser des tâches cognitives à partir de volumes massifs de données. Genesis AI veut appliquer cette transformation au monde physique avec son modèle GENE-26.5, conçu pour doter les robots de capacités de manipulation physique proches de celles des humains.

Le modèle GENE-26.5 a pour objectif de créer un modèle de fondation physique capable d'apprendre des tâches manuelles complexes, de les transférer entre différents environnements et de généraliser des compétences motrices à grande échelle. Cependant, le principal obstacle à cette avancée réside dans la collecte de données physiques. Contrairement aux modèles de langage, qui bénéficient de vastes corpus de données accessibles en ligne, les systèmes robotiques disposent de peu de données physiques exploitables à grande échelle. Les gestes humains, les interactions tactiles, la manipulation d'objets et les mouvements coordonnés sont difficiles à capturer, standardiser et reproduire.

Genesis AI affirme avoir développé une architecture permettant de surmonter cette limite. L'entreprise a créé une main robotique qui reproduit la morphologie humaine, ainsi qu'un gant équipé de capteurs tactiles permettant d'établir une correspondance directe entre la main humaine, le gant et la main robotique. Cette structure vise à transformer les gestes humains en données d'entraînement directement exploitables par les modèles d'IA. Ce système pourrait réduire considérablement l'écart morphologique qui limite historiquement l'apprentissage robotique à partir de données humaines. Genesis AI indique également que son gant de collecte coûterait cent fois moins cher que les solutions existantes tout en améliorant significativement la qualité et la vitesse de collecte des données.

L'approche adoptée repose sur une logique classique dans l'intelligence artificielle : accumuler des volumes massifs de données propriétaires pour entraîner des modèles capables de généraliser leurs compétences. Genesis AI prévoit de déployer ses dispositifs de collecte directement chez des partenaires industriels afin de récupérer en continu des données issues de tâches réelles effectuées par des opérateurs humains. Parallèlement, l'entreprise exploite des vidéos en point de vue subjectif ainsi que des contenus vidéo provenant d'Internet pour alimenter ses modèles de fondation.

GENE-26.5 a été présenté à travers une série de démonstrations mettant en avant des tâches particulièrement complexes pour des systèmes robotiques, telles que la préparation de repas, la manipulation bimanuelle coordonnée, les expériences de laboratoire, la résolution d’un Rubik’s Cube et l'interprétation musicale au piano. Ces démonstrations ciblent précisément les domaines où la robotique reste encore limitée : manipulation fine, coordination continue, contrôle de force, adaptation dynamique et interactions dans des environnements semi-structurés.

Le projet de Genesis AI s'inscrit dans une évolution plus large du secteur. Après les modèles de langage et les systèmes multimodaux, plusieurs acteurs tentent de développer des Physical Foundation Models, c'est-à-dire des modèles capables non seulement de comprendre le monde, mais aussi d'y agir physiquement, à l'instar d'AMI LABS. Cette transition pourrait profondément modifier les équilibres industriels de la robotique. Jusqu'à présent, la plupart des robots industriels reposaient sur des systèmes spécialisés, conçus pour des tâches précises dans des environnements contrôlés. Les modèles de fondation robotiques cherchent au contraire à produire des systèmes plus généralistes, capables de s’adapter rapidement à de nouveaux usages.

Genesis AI adopte pour cela une stratégie full-stack intégrant à la fois le hardware, les modèles d'IA, les systèmes de collecte de données et la simulation. L'entreprise développe notamment une plateforme de simulation destinée à réduire le “sim-to-real gap”, c'est-à-dire l'écart entre les performances observées en environnement virtuel et celles obtenues dans le monde réel. Grâce à des moteurs physiques et visuels plus réalistes, Genesis AI cherche à accélérer les cycles d'entraînement et d'évaluation de ses modèles sans dépendre exclusivement de tests physiques coûteux.

Genesis AI prévoit de dévoiler prochainement son premier robot généraliste basé sur les technologies présentées avec GENE-26.5. Derrière cette annonce se dessine une compétition industrielle de plus en plus intense autour de la prochaine génération d'intelligences artificielles capables d'interagir directement avec le monde physique.

Cofondée par Zhou Xian et Théophile Gervet, Genesis AI a levé 105 millions de dollars en seed l'an dernier, auprès notamment de Eclipse, Khosla Ventures, Bpifrance et HSG, avec le soutien d'investisseurs tels qu'Eric Schmidt et Xavier Niel. Ce niveau de financement place Genesis AI parmi les projets les plus fortement capitalisés du secteur robotique dès leur phase initiale.