Le domaine de l'IA concrète connaît une nouvelle vague de croissance. Récemment, l'analyste du secteur Andrew Kang a déclaré que d'ici 2026, la taille des données de l'IA concrète pourrait atteindre une expansion de 100 fois. Cette prévision n'est pas infondée — depuis 2025, l'IA dans le domaine des robots a déjà commencé à dépasser deux des principaux goulots d'étranglement : l'architecture des modèles et la collecte de données.

Le taux de réussite des techniques d'apprentissage par renforcement(RL) de sociétés leaders comme Figure et Dyna a déjà dépassé 99 %, que signifie cela ? Cela indique une transformation qualitative de l'efficacité de l'apprentissage automatique. Par ailleurs, les progrès dans les technologies de mémoire et les modèles de langage visuel(VLM) réduisent considérablement le coût de l'annotation des données, rendant automatisées des tâches qui nécessitaient auparavant beaucoup de travail manuel.

Le cycle allant de la percée technologique fondamentale à la mise en application se raccourcit. La fusion de l'IA avec le monde physique n'est plus une planification à long terme, mais une réalité en cours de réalisation. Qu'est-ce que cette tendance signifie pour le développement des secteurs concernés ? Le marché a déjà sa propre réponse.