La société française Mistral AI annonce Robostral Navigate, son premier modèle destiné à la navigation autonome des robots. Le modèle 8B promet de guider un robot avec une simple caméra RGB et des instructions en langage naturel, sans LiDAR ni capteurs de profondeur.
Mistral AI avance sur un terrain moins visible du grand public que les assistants conversationnels: la robotique. L’entreprise a présenté Robostral Navigate, un système de 8 milliards de paramètres — un indicateur de taille du modèle — conçu pour aider un robot à se déplacer dans un environnement à partir d’une instruction écrite et d’images captées par une caméra ordinaire.
Dans l’exemple donné par Mistral, l’utilisateur peut demander au robot de quitter un hall, traverser un couloir, entrer dans une salle de stockage puis s’arrêter face à une étagère précise. Le modèle doit transformer cette phrase en décisions de déplacement, en tenant compte des obstacles, des lieux déjà observés et de l’objectif final.
Le point technique mis en avant est la sobriété des capteurs. Mistral affirme que Robostral Navigate fonctionne avec une seule caméra RGB, sans LiDAR, sans caméra de profondeur et sans système multi-capteurs. Sur le benchmark R2R-CE, l’entreprise annonce 76,6 % de réussite sur des environnements non vus à l’entraînement, soit 9,7 points de plus que la meilleure approche à caméra unique citée dans sa publication.
L’annonce reste une étape de recherche et de démonstration, pas le lancement d’un robot grand public. Mistral précise que le modèle a été entraîné en simulation et qu’il peut s’adapter à des robots roulants, marchants ou volants. Les secteurs cités sont la logistique, la livraison, l’hôtellerie et les environnements industriels, où la navigation autonome représente un coût important.
Pour l’écosystème européen de l’IA, Robostral Navigate montre une extension vers l’IA incarnée, c’est-à-dire des modèles capables d’agir dans l’espace physique. Le sujet intéresse les industriels car il relie modèles de langage, vision par ordinateur et automatisation. La prochaine question sera la robustesse en conditions réelles, loin des tests contrôlés et des vidéos de démonstration.
Cet article vous est proposé en collaboration avec Aïobi, la première deeptech d’Afrique de l’Ouest spécialisée dans l’intelligence artificielle d’entreprise. Pour en savoir plus: team@aiobi.world
