Ce gant robotique veut révolutionner les mains des robots : voici comment

UNE STARTUP ISSUE DE TESLA LÈVE 11 MILLIONS DE DOLLARS

Jay Li, ancien responsable technique du programme de robot Optimus chez Tesla, a fondé Proception, une startup qui vient de lever 11 millions de dollars en financement initial. Cette levée de fonds a été menée par First Round Capital, avec la participation de Y Combinator et du fonds BoxGroup. Mais cette réussite s’accompagne d’une histoire mouvementée : Proception a dû régler un litige avec Tesla.

Jay Li a été accusé par Tesla d’avoir emporté des secrets industriels pour lancer sa propre entreprise. Après des mois de bataille juridique, les deux parties ont finalement trouvé un accord le mois dernier, permettant à Proception de poursuivre son activité sans contrainte. Tesla n’a pas répondu à une demande de commentaire.

LA GRANDE DIFFICULTÉ DES ROBOTS : DES MAINS AUSSI AGILES QUE CELLES DES HUMAINS

Jay Li et son équipe veulent résoudre l’un des défis les plus complexes de la robotique : concevoir des mains robotiques capables de reproduire la dextérité humaine. Selon lui, malgré l’engouement récent pour la robotique, très peu d’entreprises se concentrent sur cette partie essentielle. Pourtant, Elon Musk lui-même, PDG de Tesla, a reconnu que les mains robotiques représentaient l’un des plus grands défis techniques encore non résolus.

Kevin Lynch, directeur du Centre pour la robotique et les biosystèmes de l’Université Northwestern, estimait l’an dernier que les mains robotiques fonctionnelles et utiles pourraient mettre encore dix ans à voir le jour. Pourtant, Jay Li est convaincu que Proception peut y parvenir bien plus rapidement.

POURQUOI LES MÉTHODES ACTUELLES NE FONCTIONNENT PAS ASSEZ BIEN

La plupart des entreprises qui entraînent des robots humanoïdes utilisent aujourd’hui des téléopérateurs. Ces humains portent un casque de réalité virtuelle pour voir ce que voit le robot et manipuler des objets devant lui. Le robot apprend ensuite à reproduire ces mouvements. Mais selon Jay Li, cette méthode présente deux gros problèmes.

D’abord, le téléopérateur ne reçoit aucun retour tactile : il ne sent pas les objets qu’il manipule. Ensuite, cette approche est limitée par le nombre de robots disponibles à un moment donné. Impossible de former des centaines de robots en même temps.

LA SOLUTION DE PROCEPTION : UN GANT REMPLI DE CAPTEURS

Pour contourner ces obstacles, Proception a développé un gant intelligent équipé de capteurs. Des testeurs humains portent ce gant, parfois accompagné d’un casque de réalité virtuelle, pour capturer des données d’interaction entre la main humaine et les objets. Contrairement aux méthodes classiques, cette approche ne nécessite pas de robot en activité : les données sont collectées directement depuis le gant.

Ce même gant est ensuite utilisé comme une sorte de "peau" pour la main robotique de Proception. Cette main dispose de 22 degrés de liberté et de plusieurs articulations par doigt, lui permettant d’effectuer une large gamme de mouvements précis. Jay Li affirme que cette méthode permet de recueillir des données plus fines et spécifiques, essentielles pour que les mains robotiques ressemblent davantage à celles des humains.

Selon lui, beaucoup d’entreprises se concentrent uniquement sur le matériel ou utilisent des données non évolutives. Proception mise sur une combinaison de matériel hautement précis et de données facilement reproductibles à grande échelle.

DES DONNÉES PLUS PRÉCISES POUR DES ROBOTS PLUS PERFORMANTS

Bill Trenchard, associé chez First Round Capital et responsable de l’investissement dans Proception, explique pourquoi il a soutenu cette startup. "Nous pensons qu’ils auront la meilleure main robotique du marché, peut-être la plus sophistiquée aujourd’hui, ainsi que les données et modèles sous-jacents pour le prouver", a-t-il déclaré. "La manipulation habile est un élément crucial de l’histoire des robots humanoïdes, et comme beaucoup l’ont dit, c’est le dernier kilomètre pour que ces robots deviennent vraiment performants."

Trenchard a également salué la capacité de Jay Li à garder son sang-froid face à un procès intenté par son ancien employeur. "Il a été très transparent avec nous dès le début, et je pense que l’équipe a fait un travail incroyable en restant discrète. Jay est un leader très solide."

UNE CONFIANCE À TOUTE ÉPREUVE

Malgré la pression d’un procès intenté par Tesla, Jay Li reste optimiste. Il a confié à TechCrunch qu’il ne serait pas surpris si Tesla revenait vers lui pour demander de l’aide à mesure que Proception grandit. Une preuve de plus que cette startup a l’ambition de devenir un acteur incontournable dans le domaine des mains robotiques.

LES PREMIERS MODÈLES SONT DÉJÀ EN COURS DE LIVRAISON

Proception a annoncé qu’elle livrait déjà sa première série de mains robotiques à haute dextérité à des chercheurs et entreprises spécialisées. L’entreprise ouvre également ses portes à des commandes plus larges. Son objectif ? Devenir le principal fournisseur de mains robotiques pour les entreprises qui ne veulent pas investir du temps ou des ressources dans le développement de la manipulation habile.

UNE APPROCHE QUI SE DÉMARQUE

Alors que de nombreux acteurs de la robotique se concentrent sur les jambes ou le corps des robots, Proception place la main au cœur de son innovation. Avec sa technologie de gant intelligent, l’entreprise espère accélérer considérablement le développement des robots humanoïdes capables d’effectuer des tâches complexes, comme celles réalisées par les humains.

LE DÉFI DE LA MANIPULATION HABILE

La manipulation habile, ou dexterous manipulation, est considérée comme l’un des derniers défis majeurs de la robotique. Elle consiste à permettre aux robots d’effectuer des mouvements précis et variés, comme saisir un objet fragile, tourner une clé ou même jouer d’un instrument de musique. Jusqu’à présent, les robots étaient limités à des tâches répétitives et simples, mais la manipulation habile ouvre la voie à des applications bien plus ambitieuses.

POURQUOI LES MAINS ROBOTIQUES SONT-ELLES SI DIFFICILES À CRÉER ?

Les mains humaines sont incroyablement complexes : elles comptent 27 os, plus de 30 muscles et environ 17 000 récepteurs sensoriels. Reproduire cette structure avec des matériaux artificiels tout en intégrant des capteurs et des actionneurs est un défi technique colossal. Les robots actuels sont souvent limités par leur manque de sensibilité tactile et leur incapacité à s’adapter à des objets de formes variées.

L’IMPORTANCE DES DONNÉES DANS L’APPRENTISSAGE DES ROBOTS

Pour qu’un robot apprenne à manipuler des objets avec précision, il a besoin de milliers, voire de millions d’exemples. Les méthodes traditionnelles, comme les téléopérateurs, sont coûteuses et lentes. Le gant de Proception permet de collecter des données en temps réel, directement depuis des mains humaines, sans avoir besoin de robots en activité. Cela rend le processus bien plus rapide et scalable.

UN MARCHÉ EN PLEINE EXPANSION

Le marché de la robotique humanoïde est en pleine croissance, avec des investissements massifs de la part de géants comme Tesla, Boston Dynamics ou Figure AI. Pourtant, très peu d’entreprises se concentrent spécifiquement sur les mains robotiques. Proception pourrait donc occuper une niche stratégique, en fournissant des solutions clés en main aux entreprises qui veulent intégrer des robots capables de manipuler des objets avec précision.

LES LIMITES DES ROBOTS ACTUELS

La plupart des robots industriels actuels sont conçus pour des tâches répétitives et prévisibles. Ils excellent dans des environnements contrôlés, mais échouent dès qu’il s’agit de manipuler des objets fragiles, mous ou de formes irrégulières. Les mains robotiques de Proception pourraient changer la donne en offrant une agilité proche de celle des humains, ouvrant ainsi la voie à des applications dans des domaines comme la santé, la logistique ou même l’artisanat.

UNE TECHNOLOGIE BASÉE SUR L’IA

Pour entraîner ses mains robotiques, Proception utilise des algorithmes d’intelligence artificielle qui analysent les données collectées par le gant intelligent. Ces algorithmes permettent au robot d’apprendre à reproduire les mouvements humains avec une précision toujours plus grande. Jay Li souligne que cette approche combine matériel innovant et logiciel avancé pour résoudre un problème qui résiste depuis des décennies.

LES DÉFIS RESTANTS

Malgré les progrès réalisés, plusieurs défis subsistent. La précision des capteurs, la durabilité des matériaux et la complexité des algorithmes d’apprentissage automatique sont autant d’obstacles à surmonter. Proception devra également prouver que ses mains robotiques peuvent fonctionner de manière fiable dans des environnements réels, et pas seulement en laboratoire.

UN AVENIR PROMETTEUR POUR LA ROBOTIQUE

Si Proception parvient à ses fins, les mains robotiques pourraient devenir aussi courantes que les bras ou les jambes robotisés. Cela ouvrirait la voie à des robots capables d’effectuer des tâches variées, comme aider dans les maisons, travailler dans les usines ou même assister les personnes âgées. Jay Li et son équipe sont convaincus que leur approche est la bonne pour relever ce défi de taille.

UNE LEVÉE DE FONDS QUI VALIDE L’APPROCHE

La levée de 11 millions de dollars est une reconnaissance forte du potentiel de Proception. Elle montre que les investisseurs croient en la capacité de l’entreprise à révolutionner le domaine de la manipulation habile. Avec cette manne financière, Proception pourra accélérer ses recherches et développer des prototypes encore plus performants.

CE QUE PROCEPTION VEUT CHANGER

Proception ne cherche pas seulement à créer des mains robotiques : elle veut redéfinir la manière dont les robots interagissent avec le monde physique. En combinant matériel innovant, capteurs avancés et intelligence artificielle, l’entreprise espère rendre les robots plus polyvalents et plus utiles dans la vie quotidienne. Si elle réussit, elle pourrait bien devenir le fournisseur incontournable de mains robotiques pour les décennies à venir.

POURQUOI CETTE INNOVATION EST CRUCIALE

La manipulation habile est la clé pour que les robots quittent les usines et entrent dans nos maisons, nos hôpitaux et nos lieux de travail. Sans des mains aussi agiles que celles des humains, les robots resteront limités à des tâches simples. Proception pourrait bien être celle qui débloquera cette étape décisive, en rendant les robots plus autonomes et plus adaptables.