Cryptographie x Robotique : plongée dans 6 projets à surveiller
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Cryptographie x Robotique : plongée dans 6 projets à surveiller
Les robots doivent être chiffrés, une garantie essentielle pour le fonctionnement d'un monde sans humains.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Krix
Traduction : TechFlow
Morgan Stanley prévoit qu'en 2050, le nombre de robots humanoïdes (robots semblables aux humains capables d'agir comme eux) pourrait atteindre près d'un milliard. Elon Musk affirme que d'ici 2040, les robots humanoïdes dépasseront en nombre les êtres humains. Ces perspectives suscitent à la fois enthousiasme et inquiétude réelle quant au fonctionnement du monde dans les décennies à venir.
Avec l'amélioration de l'efficacité de production, la baisse des coûts et les progrès des matériaux et des technologies, de nombreux penseurs considèrent que nous sommes au seuil de l'ère robotique. D'ici 2029, cela devrait propulser le marché des robots à 73 milliards de dollars.
Il est clair que la majeure partie de cette croissance proviendra du capital-investissement. Toutefois, avec une réglementation de plus en plus claire dans le domaine des cryptomonnaies, un nombre croissant de startups s'orienteront vers la blockchain pour lever rapidement et efficacement des fonds via la vente de jetons.
Pour l'instant, la valorisation totale du secteur robotique dans l'écosystème crypto s'élève à environ 250 millions de dollars. Ce n'est qu'une infime partie du gâteau.
L'objectif de cet article est de fournir un aperçu plus clair des segments existants et de présenter certains des projets les plus prometteurs.
Pourquoi la robotique a besoin de la crypto
Avant d'explorer les propositions de valeur de ces projets, il est essentiel de clarifier le lien fondamental entre deux domaines apparemment éloignés.
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Couche de collaboration
Dans un monde où des groupes de robots collaborent ensemble (par exemple, drones de livraison ou robots d'usine), une couche de collaboration est nécessaire pour permettre à ces machines indépendantes de coopérer au-delà des limites de leurs systèmes d'exploitation respectifs.
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Couche financière
Les systèmes de paiement traditionnels, en raison des frais et des délais, ne peuvent pas répondre aux besoins de microtransactions à grande échelle. Les transactions instantanées et à faible coût offertes par la blockchain permettent une économie fluide machine-à-machine (M2M), essentielle pour un futur où des milliards de robots fonctionneraient sans supervision humaine.
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Modèles de propriété et de location décentralisés
Le coût élevé du matériel robotique (par exemple, entre 20 000 et 30 000 dollars pour un robot Optimus) limite son accessibilité.
La crypto peut permettre une propriété partielle via les NFT ou la tokenisation, autorisant les particuliers à investir ou louer des flottes de robots.
On peut imaginer un marché transformant ce concept en actifs « Robot-as-a-Service » (RaaS), permettant aux petites entreprises et consommateurs d'accéder plus facilement aux robots.
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Sécurité des données et vérifiabilité
La robotique repose sur d'immenses jeux de données pour l'entraînement de l'intelligence artificielle, mais le stockage centralisé des données présente des risques de fuite ou de manipulation.
La blockchain offre un enregistrement de données inviolable et vérifiable, garantissant que les données générées par les robots (comme les entrées de capteurs) sont sécurisées et résistantes aux falsifications.
Cela est crucial pour la conformité réglementaire et la confiance dans des applications telles que les robots de soins médicaux ou de prise en charge des personnes âgées.
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Financement et alignement communautaire
Le développement de technologies robotiques avancées nécessite d'importants financements, mais les modèles traditionnels de capital-risque sont lents et trop axés sur l'actionnariat. Les plateformes de lancement dans la crypto et les ventes de jetons offrent un mode de financement rapide et piloté par la communauté, équilibrant les incitations entre développeurs et utilisateurs.
Grâce aux avantages listés ci-dessus, il devient plus facile de cerner les points clés à surveiller.
Passons maintenant aux choses sérieuses.
Openmind
Récemment, OpenMind a levé 20 millions de dollars auprès de grands acteurs du secteur tels que Pantera Capital, et se positionne désormais comme l'un des leaders grâce à sa couche d'interopérabilité FABRIC (un système nerveux numérique pour les machines intelligentes mondiales).
Fabric fournit les primitives fondamentales d'identité, de localisation, de validation et de règlement, transformant un ensemble de robots individuels en un écosystème collaboratif unifié.
Fabric permet la collaboration multi-agents et la prise de décision en temps réel grâce à quatre fonctions clés :
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Identité vérifiable des machines : chaque machine obtient une identité unique et sécurisée par cryptographie (ERC-7777), permettant une vérification sans confiance, empêchant les fraudes et assurant l'intégrité des communications.
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Preuve de localisation : un système GPS décentralisé et inviolable qui permet aux machines de prouver leur position physique, essentiel pour la collaboration et le partage de cartes.
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Validation des tâches : protocole standardisé utilisant des données de capteurs signées cryptographiquement ou des preuves numériques pour valider l'accomplissement d'une tâche, déclenchant automatiquement le paiement.
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Règlement en stablecoin : couche de paiement intégrée utilisant des stablecoins pour un règlement fluide et instantané, sans volatilité ni dépendance au système financier traditionnel.
FABRIC assure une connexion transparente pour la future main-d'œuvre, tandis que OM1 est un système d'exploitation open source nativement conçu pour l'IA, permettant aux développeurs de configurer et déployer des agents dans des environnements numériques ou physiques.
Cela signifie que vous pouvez créer un agent IA capable de fonctionner à la fois dans le cloud et sur du matériel robotique physique (par exemple, quadrupèdes, TurtleBot 4 et humanoïdes).
À noter : le projet vient de lancer l'application OpenMind, surnommée « l'Uber des robots ». Oui, le système inclut également un programme de points.
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Auki
Auki est un autre acteur majeur, présent sur ce terrain depuis plus de 5 ans. Spécialisé dans l'informatique spatiale, Auki relève le défi de l’intelligence artificielle dans le monde réel grâce à sa technologie Posemesh.
Posemesh repose sur un réseau DePIN qui permet de partager de manière sécurisée et privée les données spatiales et la puissance de calcul des appareils numériques. Cela permet aux robots de comprendre collectivement le monde physique et d'interagir mieux entre eux.
Au lieu de partager vos données caméra avec une entité centralisée, vous pouvez échanger discrètement des données spatiales avec le domaine que vous visitez ou avec d'autres appareils de votre région.
Sur Auki, les appareils peuvent contribuer ou demander des données de capteurs, de la puissance de traitement, du stockage, des services réseau et de surveillance.
Un système de réputation et de récompense basé sur Base L2 garantit la sécurité par la cryptographie et constitue la base économique pour la gestion et l’exploitation du réseau DePIN.
Le symbole du jeton est $AUKI.
Note : Pour approfondir son parcours et ses orientations futures, nous recommandons la lecture de son éclairante série en sept parties.
Codec
En continuant sur le thème de la collaboration robotique, Codec est un projet basé sur Solana qui surmonte les limitations fondamentales de l'automatisation traditionnelle dans les environnements de calcul distribué actuels.
Codec applique le concept de flux de travail automatisés par IA au domaine robotique, offrant une plateforme unifiée fonctionnant sur le cloud, en périphérie, sur bureau et sur matériel robotique.
Fait intéressant, sa couche de collaboration s'appelle aussi Fabric, portant le même nom que celle d'OpenMind, avec des concepts similaires (bien que les détails techniques diffèrent).
Fabric repose sur une architecture à trois niveaux : couche machine, couche système et couche intelligente.
Grâce à Fabric, au Kit Opérateur (un cadre Python unifié pour créer, entraîner et déployer des opérateurs intelligents), et au modèle VLA qui les soutient, Codec permet aux agents numériques ou physiques d'exécuter des tâches complexes dépendant de l'entrée visuelle ou d'autres capteurs.
Pour démontrer l'efficacité de sa pile technologique CodecFlow, l'équipe a lancé RoboMove, un robot simulé capable d'exécuter des actions selon les instructions humaines.
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Le symbole du jeton est $CODEC.
RoboStack
Bien que des projets comme OpenMind, Auki et Codec rapprochent les robots du monde réel, l'achat de matériel et d'outils coûteux reste un luxe inabordable pour la plupart des startups et organisations au stade initial. Un environnement de test réaliste (ici, plutôt dans le cloud) pourrait donc être la clé pour accélérer le développement robotique à la base.
Le cœur de RoboStack est RCP (Robot Context Protocol), une couche de communication normalisée reliant robots, agents IA et utilisateurs humains en un écosystème unifié.
Dans le cloud, les utilisateurs peuvent simuler et reproduire diverses conditions, y compris des environnements extrêmes ou difficiles d'accès.
La plateforme permet une personnalisation complète des configurations robotiques, des capteurs et des facteurs environnementaux.
Une fois les workflows définis, le système les exécute automatiquement dans le cloud et collecte toutes les données générées pour l'entraînement de l'IA, l'analyse ou la recherche.
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Le symbole du jeton est $ROBOT.
Faisons une pause dans les opérations complexes de collaboration entre machines pour nous concentrer sur une autre question cruciale : comment les robots transforment-ils l'intelligence artificielle en capacités concrètes ? Indice : comprendre un concept ne signifie pas qu'il puisse être facilement reproduit.
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Silencio
Vous voyez, bien que ChatGPT puisse connaître les commandes pour générer des sons, comprendre véritablement le son est beaucoup plus complexe car cela dépend du contexte — ton, hauteur, rythme, environnement.
Un même son peut avoir des significations totalement différentes dans une chanson, un signal d'alerte ou une conversation quotidienne, et il est difficile de saisir ces nuances sans de nombreux exemples du monde réel.
Silencio relève ce défi grâce à son réseau DePIN, qui collecte et traite des points de données audio réels, permettant aux robots d'atteindre une perception auditive avancée et une conscience environnementale.
En fournissant des jeux de données audio variés — sons ambiants, voix multilingues, indices non verbaux comme les rires ou les pas — Silencio forme des modèles d'IA pour améliorer la classification sonore, la reconnaissance vocale et la compréhension contextuelle des robots, dépassant ainsi les limites d'interprétation dans des environnements acoustiques complexes.
Son application mobile phare a déjà collecté plus de 40 milliards de points de données provenant de 1,1 million de contributeurs dans plus de 180 pays.
Le symbole du jeton est $SLC.
Over the Reality
Tandis que Silencio se concentre sur la capture audio, Over the Reality mise sur la vision, encore plus cruciale pour le fonctionnement des robots dans la réalité.
Bien qu'équiper un robot de lidar et de caméras semble simple, ces capteurs ne suffisent pas à comprendre pleinement des environnements dynamiques et complexes sans une cartographie 3D. Cette dernière est essentielle car elle intègre les données de plusieurs capteurs pour créer une représentation volumétrique détaillée de l’environnement.
Elle capture la profondeur, les relations spatiales et l'orientation des objets, permettant aux robots de naviguer précisément dans des espaces encombrés comme des entrepôts ou des zones sinistrées.
En bref : plus il y a de points de données, plus le robot est performant.
Comme Silencio, Over the Reality repose sur un réseau DePIN, incitant une communauté mondiale de cartographes à scanner des zones à fort trafic à l’aide de smartphones standards et de caméras 360°, récompensés par des jetons OVR.
OVRMaps a déjà cartographié plus de 150 000 lieux, avec plus de 70 millions d'images, couvrant une superficie supérieure à 44 millions de mètres carrés.
Le symbole du jeton est $OVR.
Projets à surveiller
SHOW ROBOTICS : développe des robots dotés d'une intelligence artificielle incarnée, combinant une IA avancée et la robotique pour créer des machines capables d'apprendre et d'exécuter des tâches réelles, dans les domaines du divertissement et des applications pratiques.
HomebrewRobotics : construit un marché de modèles de robots, permettant à chacun d'utiliser des modèles robotiques grâce à des logiciels pré-construits et d'autres outils de programmation pilotés par l'IA.
Peaq : étant donné sa notoriété, pas besoin d'en dire plus ici.
Résumé
Bien que le domaine de la robotique soit nouveau et passionnant pour beaucoup, identifier de véritables projets de qualité reste un défi.
Le message principal de cet article est le suivant : plutôt que de miser sur les derniers projets, qui pourraient ne servir qu'à lever des fonds, concentrez-vous sur les acteurs matures qui œuvrent depuis longtemps dans le secteur, et investissez en eux.
Actuellement, la capitalisation boursière totale de tous les projets robotiques reste inférieure à 300 millions de dollars, ce qui rend la sélection relativement simple.
Bien sûr, certains projets mentionnés ici sont aussi récents, mais après un tri rigoureux (appelé « sens du spider »), des dizaines d'autres ont été omis afin d'assurer la qualité des projets cités. Bien qu'un ou deux projets intéressants aient pu être manqués par contrainte de temps, ceux présentés ici devraient offrir une orientation claire sur ce domaine.
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