Perceptron lance un modèle d'IA visuelle open source pour l'industrie

Perceptron, une startup fondée par deux anciens chercheurs de Meta, propose Isaac 0.5, un modèle d'IA visuelle conçu pour les environnements industriels.

La société, créée en novembre 2024, développe des modèles de vision avancés visant à améliorer l'interaction des machines avec leur environnement physique. Isaac 0.5 se distingue par sa capacité à permettre aux robots guidés par la vision de naviguer dans des espaces complexes comme des entrepôts ou des chaînes de production. Le modèle permet également d'extraire des données visuelles à partir de vidéos enregistrées par ces robots. Contrairement à des solutions existantes souvent spécialisées, Isaac 0.5 est présenté comme un outil polyvalent, capable de s'adapter à différents contextes industriels sans nécessiter de reconfiguration spécifique pour chaque tâche.

Perceptron a levé 21 millions de dollars en 2026, avec Bessemer Venture Partners comme investisseur principal. Les cofondateurs, Armen Aghajanyan et Akshat Shrivastava, tous deux anciens de Meta dans la division Fundamental AI Research (FAIR), soulignent que leur approche évite le compromis entre des modèles généralistes gourmands en ressources et des modèles étroits limités à une seule fonction. Leur logiciel est conçu pour combiner perception et contrôle, deux aspects souvent dissociés dans les solutions actuelles. Shrivastava cite l'exemple d'un robot triant des colis : la tâche implique plusieurs étapes, comme la lecture d'étiquettes, l'analyse spatiale et la planification des mouvements, que le modèle est censé gérer de manière unifiée.