Mistral lance Robostral Navigate, son premier modèle de robotique
- Mistral AI a lancé Robostral Navigate, un modèle de 8 milliards de paramètres permettant aux robots de naviguer dans des espaces complexes grâce à une seule caméra RGB et des instructions en langage naturel, sans nécessiter de LiDAR ni de capteurs de profondeur.
- Il a obtenu 76,6 % sur le benchmark R2R-CE non vu, surpassant les concurrents à caméra unique et multi-capteurs, bien que ces résultats proviennent de simulations plutôt que de robots déployés.
- Cette nouvelle avancée est cruciale pour les opérateurs d'entrepôts, d'usines et de logistique, car un système basé uniquement sur une caméra pourrait réduire considérablement le coût du matériel robotique.
L'entreprise d'IA Mistral AI a dévoilé un modèle de 8 milliards de paramètres, appelé Robostral Navigate, qui guide les robots avec une seule caméra le mercredi, marquant le premier mouvement de l'entreprise française dans l'A physique.
Le lancement vise à défier les systèmes de navigation lourds en capteurs utilisés dans les entrepôts et les usines.
Mistral AI construit un système de navigation novateur avec l'IA
La startup basée à Paris, valorisée à 11,7 milliards d'euros (environ 13,4 milliards de dollars) lors de sa série C en septembre, a passé la majeure partie de son existence à concurrencer OpenAI sur le texte et le code. Son nouveau modèle, Robostral Navigate, place cependant l'entreprise dans une catégorie technologique totalement différente.
Selon un communiqué de presse de Mistral, le modèle gère la « navigation incarnée », qui permet à un robot de se déplacer dans des bureaux, des maisons, des bâtiments commerciaux et des espaces extérieurs sans entrée externe.
Cependant, contrairement aux modèles de navigation autonome réguliers qui s'appuient sur le LiDAR, les capteurs de profondeur ou plusieurs caméras travaillant ensemble, Robostral Navigate fonctionne sur une seule caméra RGB. Tout ce dont le modèle a besoin est une instruction en langage naturel, comme une invite de texte IA, après quoi il produit les commandes de mouvement pour l'exécuter.
Chiffres de test de Mistral AI
Mistral AI déclare que le modèle d'IA robotique a obtenu 76,6 % sur la validation R2R-CE non vue, un benchmark qui mesure la capacité d'un robot à suivre des instructions dans des environnements sur lesquels il n'a pas été entraîné. Ce chiffre a battu les meilleurs scores précédents à caméra unique de 9,7 points, selon The News International.
AI Weekly a rapporté que le modèle a également devancé les systèmes multi-capteurs basés sur LiDAR et la profondeur de 4,5 points, avec un score de validation vu de 79,4 %.
Si ces écarts se maintiennent dans des situations réelles, cela serait d'une importance capitale pour ceux qui s'intéressent aux robots industriels. Naturellement, l'hypothèse générale en robotique mobile a été que les caméras seules sont trop fragiles, donc une pile de capteurs complète est obligatoire. Une construction avec une seule caméra qui égale ou bat les systèmes à pile complète réduirait la facture de pièces pour les machines d'entrepôt et d'installation.
Scepticism quant à l'utilisation réelle
Il est important de noter que ces scores proviennent de situations simulées et non de la vie réelle. Mistral prétend avoir entraîné le modèle sur environ 400 000 trajectoires à travers 6 000 scènes, en utilisant une méthode que l'entreprise affirme a réduit les jetons d'entraînement d'un facteur de 22, tout en réduisant les exécutions qui prenaient auparavant des mois à seulement des jours.
Mais comme l'a noté AI Weekly, l'entreprise n'a publié aucun résultat concret d'utilisation des robots ni de chiffres concernant la latence sur l'appareil. Les ingénieurs ont également remis en question le fait qu'un taux de réussite de 76,6 % soit suffisant pour un déploiement dans la vie réelle.
Mistral est également rapporté être en pourparlers pour lever environ 3 milliards d'euros (environ 3,42 milliards de dollars) à une valorisation proche de 20 milliards d'euros (environ 23 milliards de dollars).
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Opeyemi Olanrewaju
Opeyemi se spécialise dans la création et l'amélioration de contenus de haute qualité centrés sur la cryptomonnaie, les marchés financiers mondiaux et l'économie. Il est diplômé de l'Université d'Ibadan avec un diplôme de médecin (MBBS). Il a travaillé comme rédacteur en chef de la publication éditoriale de son collège et précédemment chez CFA. Pendant plus de six ans, il a contribué à préserver l'unicité en tant que rédacteur en charge de l'actualité chez Cryptopolitan.
