Au-delà des agents d’intelligence artificielle, les robots incarnés représentent un autre axe majeur des applications verticales à l’ère de l’IA. Morgan Stanley anticipe, dans un rapport, que le marché mondial des robots humanoïdes pourrait franchir les 5 000 milliards de dollars d’ici 2050.

Avec le progrès de l’IA, les robots évoluent : de simples bras mécaniques en usine, ils deviennent progressivement des compagnons de notre quotidien, gagnant des capacités de perception et de compréhension via l’IA et développant même une autonomie décisionnelle. Cependant, le principal obstacle reste l’absence de protocoles standardisés de communication : chaque fabricant impose sa propre langue et sa logique, rendant les logiciels incompatibles et l’intelligence non mutualisable. C’est comme posséder une voiture d’un constructeur et une Tesla, mais ils ne seraient même pas capables d’évaluer ensemble l’état de la route, impossible donc d’imaginer une vraie collaboration sur des tâches.

OpenMind ambitionne de changer cette situation fragmentée. Plutôt que de fabriquer des robots, l’entreprise développe un système collaboratif où tous les robots partagent un langage commun, des règles identiques et accomplissent leurs tâches en coopération. Pour illustrer, iOS et Android ont permis l’essor des applications mobiles, Ethereum offre une base commune à la cryptosphère, et OpenMind cherche à bâtir un “système d’exploitation” et un “réseau collaboratif” global et unifié dédié à la robotique.

En résumé, OpenMind construit un système d’exploitation universel pour les robots, leur donnant la capacité non seulement de percevoir et d’agir, mais aussi de collaborer de façon sécurisée, à grande échelle et dans tout environnement, grâce à une coordination décentralisée.

Partenaires de la plateforme ouverte

OpenMind a levé 20 millions de dollars lors des tours d’amorçage et de série A, pilotés par Pantera Capital. La “largeur et complémentarité” du capital ont permis de réunir la quasi-totalité des acteurs essentiels du secteur : du côté occidental, des forces de long terme issues des technologies et de la finance—Ribbit, Coinbase Ventures, DCG, Lightspeed Faction, Anagram, Pi Network Ventures, Topology, Primitive Ventures—apportent leur compréhension des mutations crypto et IA, ainsi que leur expertise des modèles, réseaux et conformité pour l’“agent economy” et l’internet des machines ; du côté oriental, l’élan industriel—incarné par la chaîne d’approvisionnement et l’industrie manufacturière de Sequoia China—maîtrise les exigences technologiques et économiques nécessaires pour transformer un prototype en produit de grande série. Ensemble, ces forces offrent à OpenMind plus qu’un financement : un accès et des ressources pour passer “du laboratoire à la chaîne de production, du logiciel à l’industrie”.

Ce parcours s’accorde également avec les marchés financiers traditionnels. En juin 2025, KraneShares a lancé son ETF Global Humanoid and Embodied Intelligence Index (KOID), en confiant à Iris—robot humanoïde personnalisé par OpenMind et RoboStore—la tâche de sonner la cloche d’ouverture du NASDAQ, devenant le premier “robot invité” à accomplir cette cérémonie dans l’histoire du marché. Ce geste synchronise narration technologique et financière, tout en envoyant un signal sur “la valorisation et le règlement des actifs machines”.

Comme l’indique Nihal Maunder, associé chez Pantera Capital :

« Pour que les machines intelligentes opèrent dans des environnements ouverts, il est indispensable de disposer d’un réseau ouvert d’intelligence. Ce qu’OpenMind réalise pour la robotique s’apparente à l’impact de Linux dans le logiciel, et d’Ethereum dans la blockchain. »

De la recherche au secteur industriel

Jan Liphardt, fondateur d’OpenMind, est Professeur associé à Stanford et ancien enseignant à Berkeley, spécialiste des données et des systèmes distribués, mêlant recherche académique et ingénierie de pointe. Il promeut le réemploi open source, le remplacement des systèmes propriétaires par des mécanismes auditables et traçables, et les approches interdisciplinaires pour réunir IA, robotique et cryptographie.

L’équipe centrale d’OpenMind est issue de structures telles que OKX Ventures, Oxford Robotics Institute, Palantir, Databricks et Perplexity, couvrant les domaines du contrôle robotique, de la perception, de la navigation, de l’orchestration multimodale et LLM, des systèmes distribués et des protocoles on-chain. Un collège de conseillers, composé de spécialistes du monde académique et industriel—Steve Cousins (Stanford), Bill Roscoe (Oxford Blockchain Center), Alessio Lomuscio (Imperial College)—garantit pour sa part la “sécurité, conformité et fiabilité” des robots.

La solution OpenMind : architecture à deux couches, un système d’ordre

OpenMind a conçu une infrastructure réutilisable, permettant aux robots de collaborer et de communiquer au-delà des dispositifs, des fabricants et même des frontières nationales :

Côté appareil : il fournit un système d’exploitation natif IA, OM1, aux robots physiques, reliant la chaîne complète de la perception à l’action, afin que chaque type de machine puisse comprendre son environnement et accomplir ses tâches ;

Côté réseau : il bâtit FABRIC, réseau de collaboration décentralisée, qui gère identité, répartition des tâches et communication, assurant que les robots se reconnaissent, s’attribuent des tâches et échangent leurs statuts en situation collaborative.

Cette association “système d’exploitation + couche réseau” permet aux robots de fonctionner aussi bien en autonomie qu’en collaboration, d’aligner leurs processus et de réaliser collectivement des tâches complexes à grande échelle au sein d’un réseau unifié.

OM1 : système d’exploitation IA natif pour le monde physique

À l’image d’iOS ou Android pour les smartphones, les robots requièrent un système d’exploitation capable d’exécuter des modèles IA, traiter les données capteurs, raisonner et déclencher des actions.

OM1 répond à ce besoin : système d’exploitation natif IA pour les robots réels, il leur permet de percevoir, comprendre, planifier et exécuter des tâches dans divers environnements. Contrairement aux systèmes traditionnels fermés, OM1 est libre, modulaire, indépendant du matériel, et s’adapte à de nombreux formats : humanoïdes, quadrupèdes, à roues et bras robotiques.

Quatre éléments fondamentaux : de la perception à l’action

OM1 divise l’intelligence robotique en quatre étapes universelles : Perception → Mémoire → Planification → Action. Ce flux est entièrement modulaire et relié via un langage de données unifié, favorisant des capacités intelligentes composables, interchangeables et vérifiables.

Architecture OM1

Précisément, OM1 s’articule en sept couches :

Couche capteurs : collecte l’information (caméras, LIDAR, microphones, batterie, GPS, etc. en perception multimodale).

Couche IA + World Captioning : traduit l’information via des modèles multimodaux en descriptions naturelles (exemple : “Vous voyez une personne qui fait signe”).

NLP Data Bus (NLDB) : transmet les perceptions transformées en fragments linguistiques horodatés vers les différents modules.

Data Fuser : agrège les entrées multisources pour créer un contexte décisionnel complet (prompt).

Couche de planification/décision multi-IA : plusieurs LLM génèrent des plans d’action en intégrant les règles on-chain.

Canal descendant du NLDB : relaie les résultats de décision aux systèmes matériels à travers la couche linguistique intermédiaire.

Couche d’abstraction matérielle : traduit les consignes en commandes de contrôle bas niveau pour l’exécution physique (déplacement, vocalisation, transaction, etc.).

Démarrage rapide, déploiement généralisé

OM1 permet aux développeurs de transformer rapidement une “simple idée” en “tâche exécutable par des robots” : ils définissent objectifs et contraintes en langage naturel via les grands modèles, générant des modules de compétences réutilisables en quelques heures, sans codage intensif ; les pipelines multimodaux relient nativement LiDAR, vision et audio, simplifiant la fusion de capteurs ; des modèles intégrés comme GPT-4o, DeepSeek ou les VLM majeurs rendent la voix immédiatement opérationnelle ; la compatibilité système avec ROS2 et Cyclone DDS, l’intégration sans couture avec Unitree G1, Go2, Turtlebot et divers bras robotiques via la couche d’abstraction matérielle ; la connectivité native avec les interfaces d’identité, d’orchestration et de règlement FABRIC permet aux robots d’agir en autonomie ou d’intégrer un réseau collaboratif mondial, avec paiement et auditabilité intégrés.

OM1 prouve ses performances dans de multiples cas réels : la plateforme quadrupède Frenchie (Unitree Go2) a accompli des missions complexes lors de l’Exposition USS Hornet Defense 2024, Iris (Unitree G1) a réalisé des interactions homme-machine au stand Coinbase d’EthDenver 2025 et est entrée dans les cursus universitaires américains grâce à RoboStore (distributeur majeur Unitree aux États-Unis), offrant le même mode de développement à l’enseignement et à la recherche.

FABRIC : réseau décentralisé de collaboration homme-machine

L’intelligence autonome ne suffit pas sans collaboration de confiance : les robots demeurent isolés. Trois obstacles majeurs persistent : impossible de standardiser et prouver identité et localisation, ce qui entrave la confiance (“qui je suis, où je suis, ce que je fais”) ; absence de circuits d’autorisations sécurisés pour le partage et l’utilisation des compétences et des données ; zones grises dans la gestion des droits, des paramètres et des mécanismes de vérification, difficiles à anticiper ou à tracer. FABRIC propose une solution complète : des protocoles décentralisés établissent une identité on-chain vérifiable pour robots et opérateurs, une infrastructure intégrée pour publier/matcher des tâches, des communications chiffrées, des journaux d’exécution et des règlements automatiques, transformant la collaboration de “liens éphémères” en “structures documentées”.

Dans son fonctionnement, FABRIC combine “positionnement, connexion, répartition” : identité et positionnement sont signés et vérifiés en continu, tissant des relations fiables entre nœuds ; des canaux point à point servent de tunnels chiffrés à la demande pour télécontrôler et superviser sans configuration réseau complexe ; tout le cycle de la tâche (publication, acceptation, exécution, validation) est standardisé et archivé, permettant profit automatique, remboursement des dépôts et traçabilité pour conformité ou assurance. Sur cette base, les usages émergent : maintenance d’équipements à distance pour les entreprises, gestion robotisée des services urbains, signalement temps réel des obstacles par les flottes, déploiement rapide pour numérisation 3D, modélisation ou collecte de preuves en assurance.

Identité, tâches et règlements sont gérés sur le même réseau, d’où des frontières de collaboration claires, une vérification post-exécution et une rentabilité mesurable des compétences. À terme, FABRIC deviendra la “couche de distribution applicative” de l’intelligence machine : compétences circulant mondialement avec des autorisations programmatiques, données générées revenant aux modèles et stratégies, et un réseau collaboratif amélioré en continu dans un cadre de confiance.

Web3 inscrit l’ouverture au cœur de la société des machines

L’industrie de la robotique se concentre rapidement autour de plateformes fermées, où matériel, logiciels et réseaux sont verrouillés. La décentralisation permet à des robots de toutes origines et pays de collaborer, d’échanger des compétences et d’effectuer des règlements sur un réseau ouvert, sans dépendance à une plateforme unique. OpenMind encode cette organisation en infrastructure on-chain : chaque robot et opérateur possède une identité on-chain unique (ERC-7777, standard d’identité) associant empreintes matérielles et autorisations vérifiables ; tâches publiées, mises en concurrence et attribuées sous règles publiques, générant des preuves on-chain chiffrées, datées et localisées ; contrats réglant automatiquement profits, assurances et dépôts avec des résultats vérifiables en temps réel ; nouvelles compétences définissant nombre d’appels et compatibilité par contrat, permettant la circulation mondiale tout en préservant la propriété intellectuelle. Ainsi, dès l’origine, l’économie robotique intègre des gènes anti-monopole, de composition et d’audit, et l’ouverture dans les protocoles fondateurs de la société machine.

Faciliter la sortie de l’isolement pour l’intelligence incarnée

Les robots passent de l’exposition à la vie courante : surveillance hospitalière, acquisition de nouvelles compétences sur les campus, inspections et modélisation dans les villes. Le véritable défi n’est pas la puissance mécanique, mais la confiance inter-machines, l’échange d’information et la coopération. Pour la montée en échelle, la distribution compte autant que la technologie.

La stratégie d’OpenMind privilégie la création de canaux plutôt que l’agglomération de paramètres. En partenariat avec RoboStore (important distributeur Unitree aux États-Unis), OM1 est intégré dans des cursus normalisés et des kits expérimentaux, accélérant la livraison conjointe matériel-logiciel auprès de milliers d’établissements américains. L’éducation constitue une demande stable, ancrant OM1 dans le pipeline des développeurs et des applications pour les années à venir.

Pour toucher la société au sens large, OpenMind exploite son réseau d’investisseurs pour générer des “canaux d’export logiciel” via plateforme. Des écosystèmes crypto tels que Pi maximisent ce modèle, générant peu à peu une dynamique positive réunissant développeurs, utilisateurs et clients. L’offre éducative assure la stabilité, la distribution plateforme stimule la demande à grande échelle, permettant à OM1 et ses applications d’adopter une trajectoire d’expansion reproductible.

À l’ère Web2, les robots étaient prisonniers de piles propriétaires uniques, avec des fonctions et des données cloisonnées ; en raccordant normes pédagogiques et canaux de distribution, OpenMind fait de l’ouverture la norme : le système s’implante dans les campus, gagne l’industrie et se diffuse par les réseaux, faisant de l’ouverture le critère par défaut du déploiement à grande échelle.

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