« Le progrès est devant nous, à condition de dépasser sa propagande » Paul Virilio

Un agent au volant, un LLM dans le moteur

La manière précise dont les Jaguar de Waymo ont atteint le niveau 4 d’autonomie alors que les Tesla restent bloquées au niveau 2 est un secret bien gardé. Mais deux études viennent jeter une lumière saisissante : l’avance de Waymo sur Tesla, c’est sans doute l’avance de Google sur les modèles de langage, par rapport à xAI.

L’IA au volant • Qant, M. de R. avec Dall-e

Quoiqu’on en pense, ChatGPT ne génère pas des textes. Les modèles de fondation sous-jacents, comme GPT-4o, génèrent des tokens (jetons), qui peuvent correspondre à des mots, des pixels, des sons, et mille autres choses : notamment, des instructions pour des robots. La filiale de robotaxis d’Alphabet, Waymo, a ainsi créé un LLM, MotionML, rendu ublic l’an dernier. Il utilise l’architecture Transformer pour prédire le comportement des agents autonomes sur la route : voitures, piétons... Une nouvelle étude de Waymo montre comment utiliser également l’apprentissage par renforcement – le point fort de Google Deepmind – pour affiner la modélisation du comportement de ces agents, causes d’accidents.

MotionML génère des jetons de mouvement pour prédire les obstacles sur la route • Source : Waymo

Le lancement en 2020 par Tesla du mode FSD (“full self-driving”, devenu “FSD supervised” après une décision de justice) lui a permis d’accumuler une grande masse de données d’entraînement. Mais l’avance de Google dans les modèles de langage (LLM) appliqués à la planification des tâches et des mouvements (TAMP) d’un robot est considérable : avec Palm et RT-2, il était possible l’an dernier de donner à un robot des ordres en langage naturel (lire Qant du 9 mars 2023).

Ses concurrents semblent encore loin. OpenAI avait investi dans une start-up, Ghost Locomotion, pour qu’elle se serve de ses modèles dans ce but. Mais celle-ci a déposé le bilan en avril, malgré les 220 millions qu’elle a levés. Quant à Tesla, malgré ses océans de données, elle dépend probablement de l’élaboration d’un modèle satisfaisant par xAI, qu’elle soutient fortement (lire Qant du 10 septembre). La semaine dernière, Elon Musk a promis qu’elle déploierait un FSD réellement autonome l’an prochain.

Mais, bon, Elon Musk.

Mistral souffle dans le téléphone (et sur les agents)

• La start-up française Mistral a lancé ses premiers modèles d'IA optimisés pour fonctionner sur des appareils comme les ordinateurs portables et les téléphones.  

• Appelés « Les Ministraux », ces modèles, Ministral 3B et Ministral 8B, permettent des applications variées, comme l’orchestration d’agents d’IA ou, sans connexion Internet, la traduction et le tchat.  

• À SURVEILLER : l’usage des petits modèles. A taille comparable, les modèles de Mistral surpassent aisément Gemma de Google, Llama 3.1 et même Llama 3.2 3B de Meta. Dans les smartphones, il lui sera difficile d’attaquer Apple Intelligence et Gemini Nano, mais les agentic workflows sont un marché nouveau et bien plus ouvert.

Anthropic, Washington

• Anthropic surveille l’usage de Claude • Après avoir découvert une manière d’utiliser son modèle pour “améliorer considérablement ou automatiser des cyberattaques destructrices sophistiquées”, Anthropic vient de mettre à jour sa politique de sécurité. La start-up envisage des contrôles d'accès graduels pour ses modèles avancés, en collaboration avec les professionnels de la cybersécurité. Parmi les menaces, Claude s’avère capable de découvrir des failles “zero-day”, de développer de logiciels malveillants complexes et d'orchestrer de vastes intrusions dans des réseaux, particulièrement difficiles à détecter. C’est sans doute aussi le cas des autres LLM du même niveau, comme GPT-4o et Llama 400 B.  En savoir plus…

• L’IA pour détecter la fraude • Le Département du Trésor américain a utilisé l'intelligence artificielle pour détecter et récupérer plus d'un milliard de dollars en fraudes de chèques au cours de l'année fiscale 2024. En tout, plus de 4 milliards de dollars de fraudes ont été évités ou récupérés grâce à des mesures renforcées de détection des fraudes basées sur l'IA. En savoir plus…

Stripe veut passer le pont des stablecoins

• Stripe serait en négociations pour acquérir Bridge, une start-up texane spécialisée dans les paiements en stablecoins. Les discussions sont en cours et aucun accord définitif n'a encore été conclu, selon Bloomberg.

• En septembre dernier, Bridge a levé 58 millions de dollars (53,8 M€) auprès de Sequoia, Ribbi Capital et Index Ventures. Elle compte déjà parmi ses clients Space X ou encore la plateforme crypto Bitso.

• À SURVEILLER : l’intégration des stablecoins dans les paiements. Depuis cinq mois, Stripe permet à ses clients d'accepter les paiements en USDC (lire Qant du 14 octobre). De son côté, Bridge propose une API de bas niveau pour intégrer des stablecoins à un système de paiements. L’acquisition pourrait permettre à Stripe de garder son avance face à Visa, qui vient de présenter sa solution VTAP, ou Paypal, qui fait de plus en plus levier sur son propre stablecoin, le PYUSD (lire Qant du 7 octobre).

Blockstream, Quantity Funds

• 210 millions pour Blockstream • La canadienne Blockstream a levé 210 millions de dollars (environ 200 M€) lors d'un financement dirigé par Fulgur Ventures pour développer sa technologie de layer 2 sur la blockchain Bitcoin, qui vise à améliorer les transactions, les opérations de minage et les produits financiers. La solution Liquid Network de Blockstream permet des transactions plus rapides et confidentielles. Elle a déjà enregistré plus de 1,8 milliard de dollars d'actifs émis depuis son lancement en 2018. En savoir plus…

• Un ETF mêlant or et Bitcoin • Le gérant d'actif Quantity Funds vient de lancer le fonds négocié en bourse STKD Bitcoin & Gold ETF, qui offre une exposition simultanée au bitcoin et à l'or pour protéger les investisseurs contre l'inflation et la dépréciation des devises. Le fonds adopte une approche "empilée", ce qui signifie que pour chaque dollar investi, l'exposition aux stratégies sur le bitcoin et l'or dépasse un dollar, grâce à l'utilisation de contrats à terme et d'ETFs pour ces deux actifs. En savoir plus…

Un nouveau robot pour Serve, un nouveau livreur pour Uber Eats

Serve Robotics présente son robot de livraison Gen3, doté de capacités améliorées en vitesse, autonomie et sécurité, avec un déploiement prévu sur Uber Eats en 2025.

La start-up Serve Robotics, notamment soutenue par Uber et Nvidia (lire Qant du 22 avril), vient de dévoiler son nouveau robot de livraison autonome, le Gen3, qui sera déployé sur la plateforme Uber Eats dès 2025, avec environ 2 000 unités prévues. Il se mesurera avec ceux d’Avride et de Nuro, avec qui Uber a également signé des accords récemment.

Boston Dynamics, Toyota

• Toyota entraîne Atlas • Boston Dynamics collabore avec le Toyota Research Institute pour doter son robot humanoïde Atlas d'un système avancé d'IA capable de modéliser et d'apprendre des comportements de manière autonome. Le projet utilisera le "Large Behavior Model" de Toyota, qui permet aux robots d'apprendre des tâches complexes en combinant des mouvements de base, un processus similaire à celui des grands modèles de langage. En savoir plus…

EN EXCLUSIVITÉ POUR LES ABONNES :

• Les avancées de Waymo en conduite autonome s’appuient sur l'utilisation de modèles de langage, transformant la manière dont les véhicules anticipent les comportements routiers.
• Le robot Gen3 de Serve Robotics promet des livraisons plus rapides et efficaces grâce à ses performances techniques avancées.

Un agent au volant, un LLM dans le moteur

La manière précise dont les Jaguar de Waymo ont atteint le niveau 4 d’autonomie alors que les Tesla restent bloquées au niveau 2 est un secret bien gardé. Mais deux études viennent jeter une lumière saisissante : l’avance de Waymo sur Tesla, c’est sans doute l’avance de Google sur les modèles de langage, par rapport à xAI.

L’architecture de MotionLM • Source : Waymo

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