Cette année sera-t-elle l'année des robots ? Un article pour faire le point sur les projets dans le domaine des robots

Titre original : Cette année sera-t-elle l’année des robots ? Un aperçu des projets dans le secteur de la robotique

Auteur original : Cookie

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Reproduction : Mars Finance

Lors de son discours en début d’année à Davos, Elon Musk a réaffirmé cette prophétie très provocante : à l’avenir, le nombre de robots sur Terre dépassera celui des humains.

Il est clair que l’IA et la robotique sont désormais les deux sujets technologiques majeurs à l’échelle mondiale : l’un étant l’intelligence artificielle générale (AGI) qui approche de son seuil critique, l’autre étant les robots qui sortent des laboratoires pour tenter de prendre en charge l’ensemble des travaux manuels humains. En plus de la notion d’IA, le secteur des cryptomonnaies met également cette année l’accent sur l’intelligence incarnée. Voici les projets dans la filière Robotic à suivre de près.

OpenMind

Le 4 août 2025, selon une annonce officielle, la société basée dans la Silicon Valley, OpenMind, spécialisée dans l’infrastructure pour machines intelligentes, a levé 20 millions de dollars, menée par Pantera Capital, avec la participation de Ribbit, Sequoia China, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures et Amber Group, ainsi que plusieurs investisseurs providentiels renommés.

OpenMind développe des logiciels open source pour aider les robots à penser, apprendre et travailler. Le système d’exploitation AI open source natif OM1 permet de configurer et déployer des agents IA dans le monde numérique et physique. Les utilisateurs peuvent créer un personnage IA, le faire fonctionner dans le cloud ou sur un robot physique dans le monde réel.

En termes simples, OpenMind construit avec OM1 ce qui ressemble à un « cerveau AI » pour robots. Ce « cerveau » peut fonctionner avec plusieurs agents IA en collaboration, interagir avec divers grands modèles de langage (LLM), et extraire des données de multiples sources pour effectuer ses tâches (par exemple, publier sur les réseaux sociaux). Étant open source, OM1 est un système d’exploitation pour robots très adaptable, semblable à Android pour smartphones, indépendant du matériel.

De plus, OpenMind possède un réseau d’identités de robots sur la blockchain appelé FABRIC, visant à partager une couche de confiance vérifiable entre humains et robots. Les humains peuvent y partager leur position via une carte, évaluer le comportement des robots, ou développer des fonctionnalités pour obtenir des badges. Pour les robots, chaque robot équipé du système OM1 rejoint le réseau FABRIC, obtenant une identité unique vérifiable, permettant de suivre sur la blockchain leurs commandes, logs d’opérations, propriété, etc.

En décembre 2025, OpenMind a annoncé, en partenariat avec la société émettrice de stablecoins Circle, le lancement d’un système de paiement autonome pour robots basé sur le protocole x402. Avec l’augmentation de leurs capacités, les robots ne seront plus seulement des outils d’exécution de tâches, mais joueront un rôle d’entités économiques autonomes, achetant puissance de calcul, données, compétences, ou même embauchant d’autres robots ou humains pour des tâches complexes.

CodecFlow

CodecFlow offre une plateforme unifiée permettant de faire fonctionner sans couture des robots dans le cloud, à la périphérie, sur desktop ou sur matériel robotique, tout en supportant les API modernes et les systèmes traditionnels. La plateforme normalise les entrées des capteurs des robots en un format universel, et module les actions complexes en composants réutilisables, évitant ainsi aux développeurs ou utilisateurs de repartir de zéro. La perception, la prise de décision et le contrôle des robots peuvent ainsi s’influencer mutuellement via le réseau, plutôt que d’être fragmentés ou liés à un seul hardware.

Les opérateurs IA, via perception et raisonnement en temps réel, réagissent aux changements dans l’interface utilisateur ou l’environnement robotique pour résoudre la fragilité des scripts pré-écrits dans l’automatisation robotique traditionnelle. En résumé, ils capturent des captures d’écran, images de caméras ou données de capteurs, puis utilisent l’IA pour traiter ces entrées, observer les résultats ou donner des instructions, et enfin interagir via l’interface utilisateur pour prendre des décisions.

Peaq

Le 27 mars 2025, le protocole de couche 1 DePIN Peaq a levé 15 millions de dollars, avec Generative Ventures et Borderless Capital en tête, et la participation de Spartan Group, HV Capital, CMCC Global, Animoca Brands, Moonrock Capital, Fundamental Labs, TRGC, DWF Labs, Crit Ventures, Cogitent Ventures, NGC Ventures, Agnostic Fund, Altana Wealth, etc.

Initialement axé sur DePIN, Peaq a lancé en septembre dernier un SDK pour la robotique, permettant aux robots d’obtenir une identité autonome, de réaliser des paiements, de vérifier des données, et de s’intégrer à l’économie réseau sur la blockchain. Tout robot compatible ROS2 peut rejoindre l’économie de Peaq, utilisant ses standards pour échanger avec des humains ou d’autres robots.

En outre, l’année dernière, Peaq a lancé sur DualMint un projet RWA nommé « RoboFarm », où ils ont créé une ferme robotisée à Hong Kong, automatisant 80 % de la production agricole. Légumes, épinards et kale y sont cultivés et vendus localement. La rentabilité annuelle pour les détenteurs de NFT est estimée à environ 18 %.

Axis Robotics

Axis Robotics construit une infrastructure distribuée pour l’intelligence incarnée (Physical AI). Ils croient que la priorité à la simulation (Simulation First) est la meilleure voie pour dépasser le manque de données et la généralisation des modèles en robotique, en utilisant une collecte de données à faible coût et à grande échelle, combinée à leur moteur d’augmentation de données propriétaire, permettant une avancée en qualité, diversité et volume. Chaque donnée est traçable sur la blockchain (on-chain provenance), alimentant le moteur d’évolution de l’intelligence robotique générale (RGI).

Axis innove dans la fourniture de données d’entraînement pour robots. La plupart des autres projets similaires mobilisent des utilisateurs pour filmer et uploader des vidéos de leurs actions dans la vraie vie via smartphones ou lunettes intelligentes, ce qui est peu coûteux mais limite la fidélité physique, la profondeur et la continuité 3D des données.

Grâce à la « simulation », Axis résout ce problème en créant des environnements virtuels variés (lumière, angles, friction, dynamique) pour que les modèles puissent apprendre dans des conditions plus difficiles, renforçant leur capacité de généralisation. Leur stratégie hybride combine données réelles rares et données synthétiques massives, utilisant le GPU pour augmenter massivement la variation des scènes (lumière, textures, propriétés physiques). Ces scènes virtuelles sont modulables, générées par code, permettant de créer une infinité de scénarios pour tester les robots dans des conditions exigeantes. Le coût de génération est faible, la quantité énorme, et cette approche a été validée par des géants comme Google ou Nvidia.

Le premier projet de simulation robotique « Little Prince’s Rose » a été lancé en accès ouvert. Dans ce projet, les utilisateurs, via une interface web, font arroser une plante par un robot dans un environnement simulé, ce qui permet au robot d’apprendre à arroser. Les données collectées ont permis d’entraîner un modèle de stratégie, puis de reproduire le comportement sur un bras robotique Franka réel. Cela marque la fin d’un cycle complet : génération de tâches -> collecte communautaire -> augmentation de données -> entraînement -> déploiement réel.

Une heure de données réelles peut générer 1000 heures d’entraînement, ce qui réduit considérablement le coût de généralisation des modèles.

Lors du test bêta durant le Nouvel An chinois, en seulement 5 jours, 18 000 participants sans expérience en robotique ont contribué à plus de 100 000 trajectoires de données pour 27 nouvelles tâches, validant la robustesse et la compatibilité avec divers robots (roues, bras).

Le produit principal d’Axis sera lancé fin mars, avec la publication open source d’un vaste dataset simulé basé sur le bras Franka, répondant aux besoins de formation de stratégies et modèles. En tant que projet Crypto-AI, Axis explore aussi des applications industrielles concrètes, collaborant avec des constructeurs automobiles pour automatiser la production, avec des sociétés de calcul pour la virtualisation et la modélisation, ou avec des entreprises de simulation pour la collecte de données et l’entraînement de modèles. Ces initiatives illustrent la dimension externe rare des projets crypto.

GEODNET

Un réseau décentralisé fournissant des données de positionnement en temps réel avec une précision centimétrique pour drones et robots, comptant plus de 21 000 stations actives dans plus de 150 pays. L’année dernière, ses revenus ont dépassé 7 millions de dollars, avec une croissance trimestrielle continue.

Bien que classé principalement dans DePIN, la demande en données de positionnement haute précision pour la robotique dans la vie réelle devrait s’accroître. En février 2025, Multicoin a annoncé avoir levé 8 millions de dollars pour acquérir pour cette valeur en $GEDO auprès de la fondation GEODNET.

BitRobot

BitRobot Network, développé par FrodoBots Lab en partenariat avec Protocol Labs, vise à réaliser une collaboration distribuée entre robots. Ses composants clés incluent : VRW (Verifiable Robot Work), une métrique pour définir et valider les tâches, le jeton d’appareil (ENT) pour la propriété et l’accès au réseau, sous forme de NFT, et un sous-réseau (subnet) pour l’exécution des tâches, créant une ressource collective pour la valeur du réseau.

Le 14 février 2025, FrodoBots Lab a levé 6 millions de dollars en seed, portant le total à 8 millions.

FrodoBots vend aussi des robots, comme Earth Rovers à 249 dollars, ressemblant à Mario Kart, que les joueurs contrôlent à distance via navigateur dans un jeu de chasse au trésor mondial, ET Fugi, pour tester leurs modèles IA de navigation. Ce jeu est le premier sous-réseau BitRobot.

Un autre robot de jeu, Octo Arms, sera lancé prochainement, permettant aux joueurs de contrôler à distance des bras mécaniques pour des puzzles 3D ou des compétitions.

Le concept de « sous-réseau » est abstrait, mais il désigne tout groupe contribuant à l’écosystème global, comme le jeu ET Fugi ou SeeSaw de Virtuals.

SeeSaw

Le 5e sous-réseau de BitRobot, lancé en octobre dernier par Virtuals, est une plateforme de partage de données d’entraînement robotique. Les utilisateurs y uploadent des vidéos de leurs actions quotidiennes (lacer des chaussures, plier du linge, etc.) pour entraîner des robots.

Auki

Le réseau décentralisé de perception robotique Posemesh, basé sur DePIN, connecte humains, appareils et IA pour partager en temps réel leur position et capteurs, construisant une compréhension collaborative de l’espace physique. Il permet aux robots, AR et IA de partager une vue commune de l’environnement.

Les différents nœuds (calcul, localisation, reconstruction) sont rémunérés en $AUKI, favorisant une évolution autonome du réseau de vision machine. Le système privilégie la confidentialité, évitant la surveillance centralisée, et peut s’appliquer à la vente au détail, la gestion immobilière, la navigation dans les événements ou la construction.

Leur plateforme Cactus AI a déjà lancé des pilotes avec Toyota Material Handling et le supermarché suédois Stora Coop.

XMAQUINA

DAO permettant aux particuliers d’investir dans des entreprises de robotique. La DAO a levé 10 millions de dollars en vendant ses tokens $DEUS. Elle a investi dans six sociétés du secteur, comme Apptronik, Figure AI, Agility Robotics, 1X Tech, NEURA Robotics et Robotico, avec certains investissements déjà rentables, certains dépassant 100 % de rendement.

PrismaX

Le 17 juin 2025, PrismaX a levé 11 millions de dollars, avec des investisseurs comme a16z CSX, Volt Capital, Blockchain Builders Fund, Stanford Blockchain Accelerator et Virtuals.

PrismaX construit une couche d’orchestration ouverte, connectant opérateurs à distance, utilisateurs et entreprises de robotique. Les opérateurs peuvent contrôler à distance les robots, collecter des données précieuses, ou fournir des services logistiques ou publicitaires.

Ils disposent aussi d’un protocole pour la gestion à distance, permettant aux entreprises de recruter des opérateurs expérimentés, qui peuvent staker des tokens pour augmenter leur crédibilité et accéder à des missions lucratives. La qualité du travail et la rapidité d’exécution sont récompensées, et les données collectées servent à entraîner les robots, augmentant leur autonomie, ce qui améliore aussi la productivité des opérateurs.

NRN Agents

NRN, issu du jeu de combat d’agents IA en temps réel AI Arena, a levé 5 millions de dollars en seed en octobre 2021, puis 6 millions en janvier 2024, avec des investisseurs comme Paradigm Capital, Framework Venture Partners, SevenX Ventures, FunPlus/Xterio, Moore Strategic Ventures.

Ce projet, basé sur la collecte de données et l’apprentissage renforcé, propose une expérience de contrôle de robots via navigateur, transformant la collecte de données en jeu interactif. Les comportements générés alimentent l’entraînement de robots réels, notamment pour le bras robotique RME-1, en testant la collecte, l’apprentissage en temps réel et l’adaptation.