Le système Robostral Navigate de Mistral AI débarque alors que l'Europe entre officiellement dans la course à la robotique
- Mistral AI a lancé le modèle Robostral Navigate qui permet aux robots de naviguer dans des espaces inconnus à partir d'une seule caméra et d'instructions en langage clair.
- Le modèle a obtenu un score de 76,6 % sur le test de référence R2R-CE inédit et a surpassé ses concurrents dotés de nombreux capteurs.
- Le laboratoire français d'IA se lance dans la robotique physique à un moment où l'Europe perd du terrain et où la Chine domine le domaine des humanoïdes.
Le géant français de l'IA, Mistral AI, a lancé le 14 juillet le modèle Robostral Navigate, doté de 8 milliards de paramètres, marquant ainsi le premier lancement d'une IA physique par le plus grand acteur de l'IA basé sur le continent européen.
Avec ce lancement, la société parisienne est passée du modèle de langage à poids ouvert à la production de systèmes qui déplacent des robots dans des bâtiments inconnus à l'aide de commandes en langage clair et d'une simple caméra ordinaire.
Pourquoi la fonction Robostral Navigate de Mistral est-elle si importante ?
La simplicité est l'argument de vente mis en avant par Mistral pour commercialiser son Robostral Navigate , qui, selon la marque, élimine complètement les capteurs de profondeur, le LiDAR et les systèmes multicaméras.
Mistral a indiqué avoir remplacé les piles de capteurs utilisés par les robots autonomes pour se déplacer par un système qui lit des flux d'images RGB (rouge, vert, bleu) standard et effectue des tâches de manière autonome.
Mistral affirme que le modèle fonctionne sur des robots à roues, à pattes et volants, et qu'il reste performant quelle que soit la taille du robot et le type de caméra.
Dans le scénario présenté par Mistral, le robot a reçu l'instruction suivante : « Quittez le hall, traversez le couloir, entrez dans la réserve et arrêtez-vous face à la deuxième étagère », à titre d'exemple d'invite standard de Robostral Navigate.
Robostral Navigate a obtenu un score de 76,6 % sur la validation non vue et de 79,4 % sur l'ensemble vu lorsqu'il a été soumis au R2R-CE (Room-to-Room in Continuous Environments), qui est le test standard pour évaluer les performances d'une unité en dehors de l'environnement utilisé dans son entraînement.
Ces scores, selon la soumission de Mistral, sont de 9,7 points meilleurs que le chiffre jamais vu de toutes les méthodes à caméra unique et de 4,5 points meilleurs que le système de profondeur ou multicaméra le plustron.
Un laboratoire européen se lance dans le matériel
Ce lancement intervient à un moment délicat pour la robotique européenne. L'Europe a dominé le secteur sur le plan industriel depuis les années 1970, mais voit aujourd'hui sa position s'éroder, sa part de marché se réduisant et d'anciens champions passant sous contrôle étranger, ont affirmé Nabil Belbachir, membre du conseil d'administration d'euRobotics, et deux co-auteurs dans une tribune publiée en juin dans Science|Business.
Ils ont averti que les décideurs politiques s'étaient concentrés sur les logiciels d'IA tout en traitant la robotique comme une question secondaire.
L'argent continue néanmoins de circuler. Les investissements en actions dans la robotique européenne ont quasiment doublé pour atteindre environ 1,45 milliard d'euros en 2025, répartis sur plus de 30 levées de fonds supérieures à 10 millions d'euros, selon les données citées par l'organisme tracdu secteur EUACC, avec des levées de fonds initiales chez l'allemand Neura Robotics et le français Wandercraft.
Mistral rejoint ainsi le mouvement déjà bien établi en matière d'IA incarnée. Nvidia, Google DeepMind et Hugging Face ont tous récemment lancé des initiatives en robotique.
La Chine, quant à elle, domine le marché des humanoïdes. Morgan Stanley prévoit que le pays livrera 50 000 robots humanoïdes cette année, et il représente déjà plus de 80 % des quelque 16 000 humanoïdes déployés dans le monde en 2025, comme Cryptopolitan a rapporté.
Mistral présente Navigate comme une première étape, affirmant que la navigation est la capacité de base d'un agent incarné plus large et que ses scores ne se stabilisent pas encore.
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FAQ
Quels capteurs Robostral Navigate utilise-t-il pour déplacer un robot ?
Il utilise uniquement une caméra RVB ordinaire et une instruction en langage naturel, sans LiDAR, capteurs de profondeur ni systèmes multicaméras.
Quelles sont les performances de Robostral Navigate sur le benchmark R2R-CE ?
Mistral affirme avoir atteint un taux de réussite de 76,6 % sur la validation non vue et de 79,4 % sur la validation vue, surpassant la meilleure approche à caméra unique de 9,7 points et le système de profondeur ou multicaméra letronpuissant de 4,5 points.
Comment le modèle a-t-il été entraîné sans données réelles provenant de robots ?
Mistral a généré environ 400 000 trajectoires sur 6 000 scènes entièrement en simulation, puis a utilisé une technique de mise en cache par préfixe qui a réduit les jetons d'entraînement de 22 fois et un algorithme d'apprentissage par renforcement appelé CISPO qui a ajouté 3,2 points de pourcentage au taux de réussite.
Hannah Collymore
Hannah est rédactrice et éditrice, forte d'une expérience de près de dix ans dans la rédaction de blogs et la couverture d'événements liés aux cryptomonnaies. Chez Cryptopolitan, elle contribue à la page d'actualités en rédigeant des articles et en analysant les dernières évolutions de la finance décentralisée DeFi, des comptes gérés par les utilisateurs (RWA), de la réglementation des cryptomonnaies, de l'intelligence artificielle (IA) et des technologies de pointe. Elle est diplômée en administration des affaires de l'université Arcadia.
