Les robots peuvent être programmés pour effectuer diverses tâches, comme emballer des cartons et même effectuer des opérations chirurgicales. Mais chaque mouvement ou tâche individuelle nécessite son propre processus de formation spécifique, ce qui rend difficile l’adaptation des robots aux scénarios du monde réel.
Mbodi souhaite rendre la formation des robots plus facile et plus rapide avec l'aide d'agents IA. La société présentera cette technologie comme l’un des 20 finalistes du Top Startup Battlefield à TechCrunch Disrupt 2025.
Mbodi, basé à New York, a construit un système cloud-to-edge, un système informatique hybride utilisant à la fois le cloud et le calcul local, conçu pour s'intégrer aux piles technologiques robotiques existantes. Le logiciel s'appuie sur une multitude d'agents d'IA qui communiquent entre eux pour recueillir les informations nécessaires pour aider un robot à apprendre une tâche plus rapidement.
Une fois déployé, Mbodi collectera des données et apprendra de ses cas d'utilisation réels.
Xavier Chi, co-fondateur de Mbodi, a déclaré à TechCrunch que les utilisateurs lancent le logiciel en utilisant un langage naturel et que Mbodi décompose la demande en sous-tâches plus petites. Le groupe d'agents de Mbodi divise et conquiert essentiellement la tâche consistant à rassembler les informations nécessaires pour former rapidement le robot à l'invite.
« Ce qui est délicat avec le monde physique, c'est que les possibilités sont infinies », a déclaré Chi. « Chaque fois que vous pouvez inventer quelque chose de complètement nouveau, vous n'avez aucune donnée, c'est un problème dans le monde physique. Nous avons toujours besoin d'un système dans lequel vous pouvez orchestrer différents modèles ou demander à quelqu'un de corriger un robot et de lui dire de faire certaines choses de certaines manières. »
Chi a déclaré que lui et le co-fondateur Sebastian Peralta ont eu l'idée de l'entreprise alors qu'ils travaillaient comme ingénieurs chez Google. Même s'ils ne travaillaient pas sur la robotique, ils ont tous deux réalisé que les progrès de l'IA se dirigeaient vers le monde physique et que, malgré l'essor de l'IA physique, il n'existait toujours pas de moyen efficace pour entraîner rapidement des robots.
De nombreuses entreprises, comme Skild AI et FieldAI, cherchent à accélérer l'entraînement des robots en créant de grands modèles d'IA mondiaux avec suffisamment de données du monde réel pour leur permettre de s'adapter plus facilement à de nouveaux environnements. Chi a déclaré que la philosophie ne fonctionne tout simplement pas avec la façon dont le monde change constamment.
Mbodi a été lancé en 2024 en mettant l'accent sur le picking et l'emballage. La société a remporté l’année dernière un concours de startups ABB Robotics AI, ce qui lui a valu un partenariat avec l’organisation suisse de robotique acquise par SoftBank pour 5,4 milliards de dollars en octobre.
L'entreprise travaille désormais avec une entreprise Fortune 100 dans le domaine des biens de consommation et des produits sur une preuve de concept.
« Pour les clients CPG, ils ont beaucoup de monde, ils emballent différents produits de leur marque dans un plateau ou une étagère, le problème est que cela change tous les jours », a déclaré Chi. « A cause de cela, il est impossible d'y installer des robots. Reprogrammer ces robots, ce n'est tout simplement pas possible, il y a encore beaucoup d'humains qui font ce travail. »
Mbodi espère commencer à déployer davantage ses logiciels en 2026.
« Nous voulons construire quelque chose qui fonctionne, qui puisse réellement être déployé », a déclaré Chi. « Nous ne sommes pas un laboratoire de recherche ; nous ne voulons pas être un laboratoire de recherche à cet égard. Nous voulons mettre en production quelque chose qui fonctionne de manière fiable. »
Si vous souhaitez entendre directement Mbodi et voir des dizaines d'argumentaires supplémentaires, assister à des ateliers précieux et établir des liens qui génèrent des résultats commerciaux, rendez-vous ici pour en savoir plus sur le Disrupt de cette annéequi s'est tenu du 27 au 29 octobre à San Francisco.
Cette pièce a été mise à jour pour mieux refléter le titre de Chi.
