La plupart des automatisations s'arrêtent au plus difficile. Nous, nous commençons par là.
La plateforme d'IA physique de Nomagic maîtrise les tâches de manipulation que les robots conventionnels ne peuvent pas effectuer, et ce, en fonctionnement autonome 24 h/24 et 7 j/7. Une telle fiabilité ne repose pas sur des performances moyennes, mais sur la résolution des cas particuliers qui n'apparaissent qu'en production. Nous appelons cette approche « la maîtrise d'abord » : elle est le fondement de tout ce que nous développons.
L'intelligence a appris à penser. Il lui faut maintenant apprendre à agir dans le monde physique.
Les logiciels ont automatisé la circulation de l'information – notre façon de planifier, de communiquer et de décider. Ce qu'ils n'ont pas automatisé, c'est… faire Le travail physique de manutention, de tri et de traitement des éléments du monde réel, complexe et chaotique, est crucial. C'est dans les entrepôts que ce manque est le plus facile à combler et qu'il est le plus important d'agir en priorité. Mais ce n'est qu'un début.
L'IA physique ouvre la voie à de nouveaux cas d'utilisation, en automatisant les tâches variées, dynamiques et complexes que les systèmes conventionnels ne pourraient jamais prendre en charge.
Vous avez un cas d'utilisation en tête ?
La plupart des acteurs du secteur misent sur une approche généraliste : entraîner un modèle unique et robuste sur un maximum de cas, en espérant qu'il puisse gérer toutes les situations. Ce pari, basé sur des performances moyennes, est certes raisonnable, mais insuffisant pour automatiser les processus d'entrepôt. L'autonomie se joue sur les quelques pourcents de situations les plus complexes : les cas rares, délicats et véritablement difficiles. Un modèle généraliste gère la grande majorité des cas sans problème, mais se bloque précisément sur ces derniers. Incapable de les résoudre seul, il ne peut fonctionner sans surveillance. La longue traîne est ce qui sépare une " démo impressionnante " et… ""réellement autonome.""
Nous procédons donc dans l'autre sens : la maîtrise d'abord. Approfondissez vos connaissances avant d'élargir votre champ de vision. Approfondissez avant d'élargir vos horizons.. Maîtrisez les cas les plus complexes en situation réelle jusqu'à ce que le système les résolve de manière autonome, puis appliquez cette compétence à la tâche suivante, et ainsi de suite. Privilégiez la profondeur pour acquérir des connaissances plus étendues, et non l'inverse.
C'est ce qui se transforme en volant d'inertie. Chaque déploiement en production met en lumière des cas limites que seule la production peut révéler ; ces cas affinent les modèles ; des modèles plus précis permettent de nouveaux déploiements – et le cycle recommence. C’est une avance qui se creuse à chaque itération : plus nous avançons, plus nous prenons de l’avance, car cet avantage repose sur des données opérationnelles réelles dont personne d’autre ne dispose.
Des dizaines de millions de sélections réelles parmi des millions de références - la bibliothèque Nomagic du chaos, notre catalogue croissant de cas limites réels alimentant les modèles en production.
La plateforme d'IA physique permet à notre technologie de se déployer sur le terrain. Elle combine intelligence, compétences robotiques et opérations fiables : les trois éléments essentiels à un fonctionnement autonome à grande échelle.
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Nous avons déployé des modèles VLA en production, faisant ainsi sortir cette technologie du laboratoire de recherche pour l'intégrer à des environnements opérationnels réels.
Pourquoi c'est important
Les robots traditionnels fonctionnent selon des règles rigides et programmées manuellement : des systèmes fragiles qui se dégradent au moindre changement de conditions. Nos robots, équipés de la technologie VLA, sont conçus pour généraliser et s’adapter à de nouveaux objets, environnements et tâches sans nécessiter de reprogrammation à chaque fois.
En production, nous utilisons VLA pour résoudre les cas limites : les situations imprévisibles et complexes qui font dérailler l’automatisation conventionnelle, transformant des moments qui nécessitaient autrefois une intervention humaine en moments que le robot gère de manière autonome.
Et parce que le modèle comprend Au lieu de se contenter d'exécuter des tâches, cette solution ouvre la voie à des cas d'utilisation entièrement nouveaux, auparavant impossibles : des tâches trop variées, trop dynamiques ou trop complexes pour être programmées manuellement à l'avance. Il en résulte un déploiement plus rapide, moins de limitations et des robots dont les performances s'améliorent avec le temps.
Conçu pour le monde réel
C’est dans les entrepôts que nous faisons nos premiers pas, en apportant une automatisation adaptable et intelligente à des opérations qui exigeaient auparavant une supervision humaine constante. Et ce n’est qu’un début.
Vous n'achetez pas un robot. Vous achetez un système qui ne cesse de devenir intelligent.
Tous nos clients d'origine sont toujours avec nous. Découvrez leurs témoignages :
