Covariant est une entreprise de robotique à intelligence artificielle qui développe des logiciels pour des bras robotiques industriels utilisés dans l'automatisation des entrepôts. Fondée en 2017 par d'anciens chercheurs d'OpenAI, l'entreprise se concentre sur la création de systèmes d'IA à usage général qui permettent aux robots de percevoir, raisonner et agir dans des environnements non structurés, en particulier pour des tâches comme la préhension, l'emballage et le tri d'articles dans les centres logistiques. Son produit principal, le Covariant Brain, est une plateforme d'IA connectée au cloud qui apprend à partir de données réelles collectées sur plusieurs déploiements.
L'entreprise est issue de recherches à l'intersection de l'apprentissage profond et de la robotique, visant à dépasser l'automatisation traditionnelle préprogrammée. L'approche de Covariant exploite l'apprentissage par renforcement et les réseaux neuronaux pour permettre aux robots de manipuler des objets inédits et de s'adapter à des conditions changeantes, une rupture significative par rapport aux robots industriels conventionnels qui nécessitent une programmation rigide et spécifique à chaque tâche. L'entreprise s'est positionnée comme un acteur clé dans le domaine croissant de l'IA physique, où les modèles d'apprentissage automatique sont appliqués à des défis de manipulation dans le monde réel.
Fondation et développement initial
Covariant a été fondée en 2017 par Pieter Abbeel, Peter Chen et Rocky Duan, tous ayant des parcours en recherche sur l'intelligence artificielle. Abbeel, professeur à l'Université de Californie à Berkeley, avait précédemment travaillé sur l'apprentissage par renforcement profond et la robotique, tandis que Chen et Duan étaient des membres précoces d'OpenAI, contribuant à la recherche sur les modèles génératifs et l'apprentissage par renforcement. Le trio cherchait à appliquer des techniques de pointe en apprentissage automatique à la robotique industrielle, un secteur qui reposait en grande partie sur des systèmes de contrôle déterministes.
L'entreprise a initialement opéré en mode furtif, développant sa technologie avec le financement de grandes sociétés de capital-risque. En 2018, Covariant a levé 20 millions de dollars lors d'un tour de table de série A mené par Amplify Partners, avec la participation d'autres investisseurs. En 2019, l'entreprise avait commencé des déploiements pilotes avec des partenaires logistiques, testant ses systèmes de préhension robotique pilotés par IA dans des environnements d'entrepôt réels. Ces premiers essais ont démontré la capacité du Covariant Brain à manipuler une grande variété d'articles, y compris ceux aux formes irrégulières, aux surfaces réfléchissantes et aux degrés de fragilité variables.
Technologie et produits
Le Covariant Brain est le produit phare de l'entreprise, une plateforme logicielle qui s'intègre à des bras robotiques, des préhenseurs et des capteurs tiers. Le système utilise des modèles d'apprentissage profond, notamment des réseaux neuronaux convolutifs pour la vision et l'apprentissage par renforcement pour le contrôle, afin d'effectuer des tâches telles que la saisie, le placement et le tri. Contrairement à la robotique guidée par vision traditionnelle qui repose sur des modèles géométriques explicites, l'approche de Covariant apprend à partir de données collectées sur sa flotte de robots déployés, permettant au système de s'améliorer au fil du temps.
Une caractéristique clé de la plateforme est son architecture basée sur le cloud. Les robots dans différents entrepôts envoient des données anonymisées aux serveurs de Covariant, où les modèles sont réentraînés et mis à jour, puis redéployés sur la flotte. Cette boucle d'apprentissage continu permet au système de généraliser à de nouveaux objets et scénarios sans nécessiter de reprogrammation sur site. L'entreprise propose également un environnement de simulation pour les tests et la validation, ce qui réduit le besoin d'essais physiques.
En 2021, Covariant a introduit le Covariant Brain for Picking, une solution clé en main pour les applications de préhension d'articles dans les centres de fulfillment de commerce électronique. Ce produit s'intègre aux principaux fabricants de bras robotiques, tels qu'ABB et Fanuc, et comprend une suite d'outils logiciels pour la préparation de commandes, l'induction et le kitting. Le système est conçu pour fonctionner à une vitesse et une précision comparables à celles des humains, avec des taux de préhension rapportés allant jusqu'à 1 000 articles par heure dans certains déploiements.
Déploiement commercial et croissance
La technologie de Covariant a été déployée dans des entrepôts exploités par de grandes entreprises de logistique et de vente au détail. En 2020, l'entreprise a annoncé un partenariat avec Knapp, un fournisseur autrichien d'automatisation, pour intégrer le Covariant Brain dans les systèmes de tri de Knapp. Cette collaboration a étendu la portée de Covariant sur les marchés européens. En 2022, Covariant avait levé plus de 220 millions de dollars de financement total, y compris un tour de table de série C de 75 millions de dollars mené par Index Ventures, avec la participation d'investisseurs existants et de nouveaux bailleurs de fonds comme Temasek.
L'entreprise a également élargi sa gamme de produits pour inclure le Covariant Sortation System, qui utilise des bras robotiques pour trier des articles dans différents goulottes ou bacs en fonction de codes-barres ou de la reconnaissance visuelle. Ce système est particulièrement utile pour manipuler des articles de forme irrégulière difficiles à traiter pour les trieurs à convoyeur traditionnels. En 2023, Covariant a rapporté que ses robots avaient effectué plus de 100 millions de préhensions sur l'ensemble de sa clientèle, une étape importante qui a souligné l'évolutivité de son approche basée sur l'IA.
Recherche et position dans l'industrie
Covariant maintient une forte orientation vers la recherche, publiant des articles sur des sujets tels que l'apprentissage par renforcement pour la manipulation robotique et le transfert sim-to-real. Les fondateurs et chercheurs de l'entreprise ont contribué à des conférences académiques, notamment la Conference on Robot Learning et l'International Conference on Robotics and Automation. Cette orientation vers la recherche distingue Covariant des fournisseurs d'automatisation plus traditionnels, la positionnant comme un pont entre l'IA académique et l'application industrielle.
L'entreprise opère dans un paysage concurrentiel qui comprend d'autres startups de robotique IA comme Figure AI et Sanctuary AI, ainsi que des acteurs établis comme Intuitive Surgical dans la robotique médicale. Cependant, la niche de Covariant dans la logistique d'entrepôt est distincte, avec des concurrents directs incluant des entreprises comme Fermata (qui se concentre sur la robotique agricole) et Braina (une autre entreprise d'IA). L'accent mis par Covariant sur l'apprentissage à usage général plutôt que sur la programmation spécifique à une tâche est considéré comme un différenciateur clé, s'alignant sur les tendances plus larges de la recherche en IA générative et en grands modèles de langage, bien que ses modèles soient spécialisés pour les actions physiques plutôt que pour le texte.
Orientations futures et défis
En 2024, Covariant continue d'étendre son empreinte de déploiement et d'affiner ses modèles d'IA. L'entreprise a exploré des applications au-delà de l'entreposage, y compris le tri de colis pour les services postaux et la dépalettisation dans les environnements de fabrication. Cependant, l'adoption plus large de la robotique IA fait face à des défis, notamment des coûts initiaux élevés, la complexité d'intégration et la nécessité de performances fiables dans des environnements critiques pour la sécurité. Covariant répond à ces défis en proposant des modèles de tarification en tant que service logiciel et en mettant l'accent sur la flexibilité de son approche basée sur l'apprentissage.
La vision à long terme de l'entreprise est de créer une « IA universelle pour les robots » qui pourrait être appliquée à divers secteurs, de l'agriculture à la santé. Cette ambition s'aligne sur le travail d'autres groupes de recherche, tels que Berkeley AI Research et Stanford AI Lab, qui explorent des modèles fondamentaux similaires pour la robotique. Le succès de Covariant dépendra de sa capacité à maintenir son avance technologique tout en se développant commercialement, un défi qui s'est avéré difficile pour de nombreuses startups d'IA dans le monde physique.
Voir aussi
- Intelligence artificielle
- Apprentissage automatique
- Apprentissage par renforcement
- Robotique
- Automatisation des entrepôts
Références
- Site web officiel de Covariant, historique de l'entreprise et informations sur les produits.
- TechCrunch, « Covariant raises $75M for AI-powered warehouse robots », 2022.
- IEEE Spectrum, « Covariant's AI robots learn to pick anything », 2021.
- Communiqués de presse et annonces de financement de l'entreprise, 2018-2023.