Jake Loosararian : La robotique doit privilégier la collecte de données pour l'efficacité, l'impact de la domination de Nvidia sur la diversité du matériel, et le rôle crucial du déterminisme dans les avancées futures | TWIST

Points clés

• La robotique devrait donner la priorité à la collecte de données afin d’optimiser les performances et la prise de décision.
• Des secteurs comme l’énergie et la défense exploitent de plus en plus la robotique pour gagner en efficacité opérationnelle.
• L’avenir de la robotique s’annonce prometteur, mais la sécurité et la fiabilité grâce au déterminisme sont cruciales.
• La consolidation autour de Nvidia limite la diversité du matériel, ce qui impacte le développement de l’IA.
• La robotique peut améliorer l’efficacité dans les industries où les coûts énergétiques sont élevés et où les arrêts sont fréquents.
• Les GPU sont devenus essentiels pour mettre à l’échelle les applications d’IA, en particulier pour les modèles basés sur le chat.
• La fragmentation de la compatibilité matérielle est due à des systèmes logiciels propriétaires.
• CUDA est obsolète pour les systèmes modernes, ce qui indique un besoin de logiciels GPU mis à jour.
• Les systèmes hétérogènes améliorent la flexibilité et la scalabilité du calcul.
• Les entreprises recherchent une flexibilité matérielle pour éviter le verrouillage fournisseur.
• L’impact pragmatique de l’IA et de la robotique est au centre de l’attention pour des secteurs comme l’énergie et la défense.
• Le déterminisme en robotique garantit la sécurité et la fiabilité dans les applications d’IA.
• L’essor des modèles basés sur le chat a renforcé l’importance des GPU dans l’IA.

Présentation de l’invité

Jake Loosararian est le PDG et cofondateur de Gecko Robotics, une entreprise qui déploie des robots conçus sur mesure et de l’IA pour l’inspection d’infrastructures critiques pour les missions, dans les domaines de l’énergie, de la défense et de la fabrication. En 2012, alors qu’il était étudiant au Grove City College, il a construit son premier robot grimpeur de murs dans une chambre de cité universitaire pour résoudre un temps d’arrêt persistant dans une centrale électrique locale, lançant l’entreprise en 2013. Gecko gère désormais plus de 500 000 actifs critiques pour des partenaires du Fortune 100 ainsi que pour l’US Air Force et la Navy, atteignant le statut d’unicorn avec une valorisation de 1,25 milliard de dollars en juin 2025.

Le rôle des données dans la robotique

• L’idée de collecter de l’information et des données grâce à la robotique pour aider à obtenir de meilleurs résultats

  — Jake Loosararian

• Les robots ne doivent pas être construits uniquement pour le fait de construire ; ils doivent servir à la collecte de données.

• La robotique pilotée par la donnée peut empêcher un avenir où l’industrie deviendrait une simple commodité.

• Si vous construisez des robots juste pour construire des robots… cela mène à un avenir où l’industrie devient une commodité

  — Jake Loosararian

• Comprendre le rôle des données est crucial pour optimiser les performances des infrastructures.

• La robotique dans les infrastructures consiste à améliorer la prise de décision grâce aux données.

• L’impact pragmatique de l’intelligence artificielle… peut potentiellement conduire à de meilleures décisions

  — Jake Loosararian

• La collecte de données est essentielle pour améliorer l’efficacité opérationnelle dans les secteurs critiques.

La robotique dans l’énergie et la défense

• Les secteurs de l’énergie, du pétrole, du gaz et de la défense se concentrent sur l’impact pragmatique de la robotique.

• Les entreprises du secteur de l’énergie, du pétrole et du gaz… observent entièrement à quel point la robotique peut être marquante

  — Jake Loosararian

• L’intégration de la robotique et de l’IA améliore l’efficacité opérationnelle dans ces industries.

• Le secteur de la défense explore la robotique pour améliorer la prise de décision.

• Le département de la guerre observe entièrement à quel point la robotique peut être

  — Jake Loosararian

• La robotique aide à relever des défis dans les industries aux coûts énergétiques élevés.

• La robotique peut améliorer de manière significative l’efficacité opérationnelle dans les secteurs confrontés à des coûts énergétiques élevés

  — Jake Loosararian

• L’objectif est de savoir comment la robotique peut générer de meilleurs résultats dans l’énergie et la défense.

Avenir de la robotique et déterminisme

• L’avenir de la robotique est optimiste, mais exige une attention portée au déterminisme.

• Je suis très excité et optimiste à propos de… ce que l’avenir sera avec la robotique

  — Jake Loosararian

• Le déterminisme garantit la sécurité et la fiabilité dans les applications de robotique.

• L’élément clé, c’est d’être déterministe… c’est peut-être là que nous manquons un peu

  — Jake Loosararian

• La sécurité et la fiabilité sont essentielles dans un domaine de la robotique en évolution rapide.

• Le déterminisme équilibre l’innovation et la sécurité en robotique.

• L’attention portée au déterminisme répond aux préoccupations potentielles en matière de sécurité liées à l’IA.

• Assurer la fiabilité en robotique est crucial pour les avancées futures.

Diversité du matériel et domination de Nvidia

• La consolidation autour de Nvidia limite la diversité du matériel dans le développement de l’IA.

• Une grande partie du monde est vraiment consolidée autour de la plateforme Nvidia

  — Jake Loosararian

• Il est nécessaire d’avoir davantage de fournisseurs de matériel pour favoriser l’innovation en IA.

• Nous voulons davantage de fournisseurs de matériel dans le secteur

  — Jake Loosararian

• La domination de Nvidia impacte la diversité des options matérielles pour l’IA.

• La diversité du matériel est cruciale pour favoriser l’innovation en IA.

• Le paysage actuel du matériel pour l’IA a besoin de plus de concurrence.

• La consolidation limite le potentiel de solutions matérielles d’IA diversifiées.

L’importance des GPU dans l’IA

• Les GPU sont devenus essentiels pour mettre à l’échelle les applications d’IA.

• Les GPU ont conquis le monde… du côté de l’inférence, c’est énorme

  — Jake Loosararian

• L’essor des modèles basés sur le chat a renforcé l’importance des GPU.

• Les GPU améliorent les capacités de calcul des technologies d’IA.

• Le rôle des GPU est essentiel pour les tâches d’inférence en IA.

• L’évolution des technologies d’IA a augmenté la demande de GPU.

• Les GPU sont essentiels pour renforcer la puissance de calcul de l’IA.

• L’importance des GPU dans l’IA continue de croître avec les avancées technologiques.

Fragmentation de la compatibilité matérielle

• La fragmentation provient de l’absence d’une couche logicielle unificatrice.

• Les entreprises de matériel ne s’entendent pas… elles construisent des logiciels pour leurs puces

  — Jake Loosararian

• Les systèmes propriétaires contribuent aux problèmes de compatibilité matérielle.

• Les dynamiques concurrentielles entre les entreprises de matériel entraînent une fragmentation.

• Les solutions logicielles propriétaires impactent la fragmentation de l’industrie.

• Les problèmes de compatibilité surviennent du fait de l’absence d’une approche unifiée.

• L’impact des logiciels propriétaires sur les systèmes matériels est significatif.

• La fragmentation affecte l’efficacité globale des systèmes matériels.

Le besoin de logiciels GPU mis à jour

• CUDA est obsolète pour les systèmes modernes et l’IA générative.

• CUDA… est l’étoile brillante du logiciel système pour les GPU, mais c’est vieux de 20 ans

  — Jake Loosararian

• Il y a besoin d’innovation dans les logiciels GPU pour suivre les tendances technologiques actuelles.

• Les logiciels GPU existants ne répondent peut-être pas aux exigences des avancées modernes.

• La pertinence de CUDA est remise en question dans le contexte des nouvelles technologies.

• Les systèmes modernes nécessitent des solutions logicielles GPU mises à jour.

• L’évolution de la technologie exige de l’innovation dans les logiciels GPU.

• Le besoin de logiciels mis à jour est essentiel pour faire progresser les capacités d’IA.

Systèmes hétérogènes en informatique

• Les systèmes hétérogènes améliorent la flexibilité et la scalabilité du calcul.

• Vous obtenez ces systèmes hétérogènes où vous avez différentes architectures

  — Jake Loosararian

• Le fait que des architectures matérielles différentes communiquent renforce les capacités de calcul.

• Les systèmes hétérogènes sont essentiels pour l’architecture de calcul moderne.

• L’impact des systèmes hétérogènes sur la flexibilité des entreprises est significatif.

• Les entreprises bénéficient de la flexibilité offerte par les systèmes hétérogènes.

• Le changement d’architecture de calcul influence les investissements technologiques.

• Les systèmes hétérogènes jouent un rôle clé dans les développements futurs du calcul.

Éviter le verrouillage fournisseur grâce aux choix matériels

• Les entreprises souhaitent avoir la possibilité de choisir entre différents systèmes matériels.

• Cela donne aux entreprises un choix… elles veulent un choix pour pouvoir adopter d’autres systèmes

  — Jake Loosararian

• Éviter le verrouillage fournisseur est une préoccupation critique pour les entreprises.

• La flexibilité dans les choix technologiques est essentielle pour les entreprises.

• Les entreprises cherchent à éviter de dépendre d’un seul fournisseur de matériel.

• La capacité à choisir différents systèmes améliore la flexibilité des entreprises.

• Le verrouillage fournisseur pose des défis pour l’adoption technologique.

• Les entreprises privilégient la flexibilité dans les choix matériels pour renforcer l’innovation.

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