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Les investissements en IA physique s’accélèrent : une levée d’amorçage de 90 millions de dollars a été réalisée autour de Sanja Fidler, tandis que des acteurs envisagent des acquisitions. Au Canada, Veeda naît avec l’appui de Khosla Ventures et Radical Ventures, et vise des modèles du monde multimodaux. Ces mouvements s’inscrivent dans une dépendance croissante aux modèles ouverts chinois, alors même que l’apport exact de ces approches reste incertain face aux limites des LLM.
Tours d’amorçage massifs et appétits d’acquisition
À la fin de l’été et au début de l’automne 2026, l’IA incarnée connaît un engouement notable. Le 19 août, Sanja Fidler s’est associée à d’anciens collègues de Nvidia et un tour d’amorçage de 90 millions de dollars s’est constitué autour de ce projet. Chercheuse slovène-canadienne reconnue, Fidler s’inscrit dans un paysage où l’on recense déjà plusieurs jeunes pousses de modèles du monde bénéficiant d’un financement jugé très solide. Dans le même temps, Anthropic se prépare à une introduction en bourse présentée comme record, et des indices laissent entendre un intérêt marqué pour les modèles du monde, avec la possibilité d’une acquisition de Physical Intelligence.
Veeda parie sur des modèles du monde multimodaux
Khosla Ventures et Radical Ventures mènent l’amorçage de Veeda, un tour présenté comme l’un des plus importants jamais levés par une startup canadienne. Veeda, fondée par trois anciens de Nvidia liés à l’Université de Toronto, prévoit de concentrer ses efforts sur des modèles du monde multimodaux. L’équipe affirme sa conviction que la robotique transformera les façons de déplacer personnes et marchandises, de fabriquer et de construire, ainsi que les opérations dans le monde physique.
Poids ouverts chinois et incertitudes techniques
La Chine s’est imposée comme un acteur majeur des modèles à poids ouverts, au point d’infléchir la manière dont les entreprises conçoivent l’IA. Des sociétés occidentales s’appuient sur ces avancées, à l’image de Harvey qui bâtit un modèle sur une base Moonshot AI, et la course aux modèles du monde s’intensifie. Sur le plan technique, un modèle du monde vise à simuler la physique, l’espace, la géométrie et les dynamiques du réel, à l’heure où l’on érige l’infrastructure de calcul d’un futur en IA. Mais les limites des LLM demeurent, et l’ampleur comme l’horizon d’utilité des modèles du monde fondés sur la physique pour accélérer l’entraînement de projets robotiques proches des humanoïdes restent à préciser.
