L'entreprise d'IA Prometheus, fondée par Bezos en 2025, a levé un financement de série B de 12 milliards de dollars, avec une évaluation à 41 milliards de dollars.

Auteur et source de l'article : Institut YuanChuan

Dans le paysage technologique de 2026, NVIDIA et OpenAI restent en tête, tandis que SK Hynix et Samsung montent en puissance. Parmi les géants établis et émergents qui s'affrontent, le véritable joueur fascinant est Bezos.

Après avoir quitté son poste de PDG d’Amazon en 2021, Bezos n’a pas pris une minute de repos : il a utilisé les technologies spatiales de Blue Origin pour se rendre dans l’espace, investi dans Altos Labs pour explorer les technologies de longévité, et participé au financement de Figure AI pour miser sur les robots humanoïdes.

Après avoir été occupé par le jeu du plus riche, l'expérience de Bezos ne fait probablement qu'illustrer que le cycle de développement de produits physiques complexes est extrêmement long.

L'industrie spatiale, les biotechnologies et l'intelligence incarnée sont tous des domaines d'excellence en fabrication avancée. Ces secteurs, bien qu'ils semblent éloignés les uns des autres, convergent tous vers un défi à long terme : lorsque la composition de produits physiques devient si complexe qu'elle implique des dizaines de milliers de composants, la difficulté de passer de la recherche et du développement à la validation, puis à la production de masse augmente de façon exponentielle. À titre d'exemple, l'avion Boeing 777X compte pas moins de 300 000 pièces dans ses moteurs à réaction.

Augmenter la poussée d’un moteur à réaction de 10 % par rapport à son niveau actuel, en raison de la complexité inhérente à l’ingénierie, pourrait prendre dix ans avec un développement traditionnel. Bezos souhaite utiliser l’IA pour accélérer ce cycle, de la conception à la fabrication, d’un facteur dix ou plus [1].

En novembre 2025, Bezos retourne à l'entrepreneuriat avec la création de Prometheus, marquant sa première fois en tant que PDG officiel d'une entreprise après avoir quitté son poste de PDG d'Amazon.

Seulement sept mois plus tard, Prometheus a bouclé son tour de financement B, levant 12 milliards de dollars, le plus important tour B jamais réalisé par une start-up d'intelligence artificielle, avec une valorisation atteignant 41 milliards de dollars.

Cela coûte tant d'argent, mais les capitaux sont si désireux de parier — pourquoi Prometheus ?

Ce que Bezos remet au marché n'est pas simplement un produit, mais une carte d'entrée pour redéfinir le système industriel mondial.

Prometheus décrit ce qu'il fait comme la création d'un système de « CAO (conception assistée par ordinateur) du futur », la CAO étant le logiciel utilisé par les ingénieurs pour modéliser tout objet physique avant sa fabrication, mais aux yeux de Bezos, cela reste insuffisant pour le décrire complètement [2].

Il s'agit davantage d'une base technique, la réalisation la plus proche du monde réel de « J.A.R.V.I.S. » d'Iron Man — créer un système d'outils d'IA pour aider les ingénieurs à concevoir et fabriquer des produits physiques [2], c'est-à-dire réinventer l'ingénierie et la fabrication grâce à l'IA.

Le point d'ancrage technologique de Prometheus réside dans le monde physique, ce qui s'inscrit dans un thème industriel plus vaste : l'IA physique.

Le monde est en 3D

Lors du GTC Paris en juin de l'année dernière, Jensen Huang a calculé le potentiel économique de l'IA physique : derrière les usines, la logistique et les robots humanoïdes se trouve un marché d'une valeur de 50 billions de dollars.

Quelle est la signification de 50 billions de dollars américains ?

Selon les dernières prévisions de Bloomberg, la taille du marché de l'IA générative élargie, incluant la puissance de calcul, les logiciels et les services associés, ne dépassera pas 2 000 milliards de dollars d'ici 2030 [4]. L'estimation de Jensen Huang pour l'IA physique implique clairement une refonte de l'économie réelle, englobant des marchés physiques de centaines de milliards de dollars tels que la fabrication, la logistique et l'énergie.

Actuellement, la définition de l'IA physique n'est pas strictement établie ; de manière通俗, il s'agit de permettre à l'IA de comprendre les lois physiques et d'agir sur le monde physique.

La conduite autonome et les robots humanoïdes sont les deux applications les plus intuitives actuelles : la première permet aux machines de percevoir, d'analyser et d'agir sur la route, tandis que la seconde cherche à doter l'IA d'un corps capable d'interagir avec l'environnement réel.

Mais quel que soit le support final — automobile, robot ou autre équipement industriel — pour que l'IA passe véritablement du monde silicium au monde carbone, elle doit passer par un fait fondamental : le monde réel est en 3D.

Recherche robotique de NVIDIA, axée sur l'exploration du monde 3D

Un immense espace de marché et de nouveaux défis dans des créneaux entièrement nouveaux : alors que l'IA pénètre le monde physique, les géants technologiques, les chercheurs de pointe et les capitaux industriels cherchent chacun leur propre voie d'entrée.

C’est Jensen Huang qui a le premier présenté l’IA physique au grand public. Il a répété à plusieurs reprises lors de conférences technologiques comme la GTC et le CES que « la prochaine génération d’IA est l’IA physique ». De plus, Jensen Huang a placé sa fille, Michelle Huang, au sein du département Omniverse d’NVIDIA (lié à la simulation 3D), et son fils, Steven Huang, à la tête des activités robotiques — sans aucun doute les départements stratégiques clés d’NVIDIA pour les dix prochaines années en lien avec l’IA physique.

Li Fei-Fei, surnommée la « mère de l'IA », a fondé World Labs pour miser sur l'intelligence spatiale, avec pour objectif de permettre à l'IA de comprendre le monde 3D ; Yann LeCun, après avoir quitté Meta, a créé AMI Labs, dont le cœur est d'apprendre à l'IA à prédire les changements du monde réel ; tandis que Bezos s'est lancé dans Prometheus, en liant directement la création de scénarios à un moteur de base.

Au cours des dernières années, les capacités des puces d'IA ont progressé le long des dimensions de la compréhension humaine du monde : le texte a résolu l'expression linguistique, l'image a résolu l'expression visuelle, et la vidéo a ajouté la dimension temporelle. À chaque nouvelle dimension ouverte, le capital et les talents affluent rapidement, transformant en un champ de bataille dynamique ce nouveau continent technologique.

Retour au monde 3D et physique, tout le monde finira par entrer. Mais cette fois, la forme du champ de bataille n'est plus entièrement la même que dans le monde génératif.

Le monde physique n'accepte pas « environ correct »

Dans la recherche sur la manière de réaliser une cartographie 3D du monde physique, deux domaines, les jeux vidéo et l'industrie, ont déjà fait des progrès approfondis depuis de nombreuses années.

Les jeux sont un scénario naturel d'utilisation, et la raison n'est pas compliquée. L'industrie du jeu nécessite une quantité massive d'actifs 3D, tels que des personnages, des scènes et des objets, tout en exigeant que les mouvements des personnages et les interactions avec l'environnement soient conformes aux lois physiques. Des moteurs 3D en temps réel comme Unity et Unreal sont conçus précisément pour répondre à ces besoins.

L'industrie 3D suit tout à fait une autre logique et représente un scénario plus étroitement lié au monde physique.

Dans un monde probabiliste génératif, il suffit que les images et vidéos soient approximativement correctes pour être impressionnantes ; mais dans des scénarios industriels, tout produit dont la précision est inférieure à 99 % peut être considéré comme un déchet. Un trou de vis décalé de seulement demi-millimètre peut arrêter la ligne d’assemblage ; une mauvaise gestion de la continuité d’une surface entraîne des problèmes lors de l’usinage et de la simulation.

Le fondateur de Ziqian Technology, Gong Minyan, a vécu les deux types d'univers 3D : d'un côté, le système de logiciels industriels représenté par la française Dassault Systèmes, et de l'autre, l'univers du jeu et du 3D en temps réel représenté par Unity.

Cette expérience lui a donné une compréhension plus directe des différences entre les deux approches, qu'il résume comme la distinction entre « peindre la peau » et « peindre l'os » : le 3D dans le monde virtuel sert d'abord la perception et la présentation, tandis que le 3D dans le monde physique doit servir des résultats d'ingénierie vérifiables [5].

Dans le monde « virtuel à virtuel », la capacité la plus importante de l'IA est sa vitesse de génération et son expressivité ; elle résout l'efficacité de la production de contenu, et ses voies de monétisation sont plus proches des actifs de jeu, de la production cinématographique, de la présentation marketing et des espaces virtuels.

Dans le monde du « virtuel à la fabrication », la génération n'est qu'une première étape : un modèle 3D doit pouvoir être édité, mesuré, simulé et usiné, tout en conservant l'intention ingénierie. En outre, en lien avec le monde physique, l'IA doit comprendre concrètement la géométrie, les matériaux, les contraintes, les charges, les procédés, les erreurs et les retours de fabrication, afin de transférer un objet numérique dans le monde réel et de le faire passer avec succès les épreuves de la réalité.

La limite du marché du 3D gaming est déterminée par les dépenses en contenu, tandis que le 3D industriel fait face à l'ensemble du budget dédié à la recherche, à la conception et à la production dans le secteur manufacturier.

Bezos revient sur la scène avec Prometheus, et Huang Renxun continue de défendre l'IA physique ; derrière tout cela se profile une même tendance : le champ de bataille principal de l'IA passe de la génération de contenu à la génération de produits, et de la transformation du monde logiciel à la transformation du monde matériel.

Dans Iron Man, Tony Stark n'a qu'à donner une idée vague, et J.A.R.V.I.S. peut mobiliser divers équipements pour transformer progressivement une phrase en un vêtement portables. Dans la réalité, les systèmes d'ingénierie sont loin d'être aussi fluides : la créativité humaine doit d'abord être traduite en modèle géométrique, puis soumise à des calculs, des validations, un usinage et un assemblage ; la moindre perte d'information à l'une de ces étapes peut faire dévier le produit final de l'idée initiale.

Pendant les dernières décennies, cette entrée industrielle à haute précision a principalement été réalisée à l'aide de logiciels CAO (conception assistée par ordinateur).

Détails CAD d'un moteur à réaction

CAD semble être un logiciel de dessin, mais il constitue en réalité le fondement physique de la civilisation moderne. Des secteurs tels que le bâtiment, la mécanique, l'aérospatiale, la construction navale, les équipements médicaux et le textile sont étroitement liés à celui-ci, et l'on peut même dire que CAD a accumulé le plus grand savoir-faire industriel de l'humanité dans le monde physique.

Lorsque l'IA entre dans le domaine du 3D, plus elle s'approche du monde physique, plus elle nécessite précision et contraintes ; plus elle s'approche des systèmes de fabrication, plus la valeur d'entrée du CAD sera mise en évidence. Mais c'est aussi là que réside la difficulté pour l'IA de se connecter à la réalité : comment réintégrer les capacités générales dans des problèmes d'ingénierie afin que l'IA transforme le monde plus rapidement et de manière plus fiable ?

AI CAD, une nouvelle entrée reliant le monde physique

Auparavant, le CAD était vendu principalement aux ingénieurs. Aujourd'hui, avec l'évolution des capacités de l'IA, de nouveaux utilisateurs sont apparus : les machines.

Cela signifie que la logique commerciale du CAO ne se limite plus à rendre les utilisateurs plus efficaces pour dessiner, mais vise également à permettre à l’IA d’accomplir des opérations d’ingénierie de manière plus fiable. Il s’agit d’un impact de refonte du CAO par l’IA, qui modifie non seulement l’expérience utilisateur en interface, mais aussi la répartition de la valeur.

Lorsque les machines deviennent de nouveaux utilisateurs, CAD passe d’un logiciel homme-machine basé sur des interfaces et des commandes à une infrastructure directement accessible par l’IA.

La couche logicielle doit modulariser et interface les outils afin que l'IA puisse comprendre l'intention, décomposer les tâches et accomplir des opérations en boucle fermée. Plus avant, le modèle économique passera d'une tarification par poste à une tarification selon les tâches, le volume d'appels et les flux de travail.

Le fondateur de Ziqian, Gong Minyan, résume cela de manière plus directe : la génération précédente de CAD aidait les humains à projeter leurs intentions dans le monde numérique, tandis que Ziqian vise à faire l'inverse : permettre à l'électron de manipuler réellement le monde atomique, en créant une boucle fermée entre la conception numérique, la validation physique et la fabrication réelle.

Les géants internationaux s'approchent également de cet objectif par différentes voies. NVIDIA tente de construire un terrain d'entraînement pour l'IA physique avec Omniverse, une plateforme de simulation et un système de puissance de calcul. Des géants traditionnels du logiciel industriel comme Dassault et Siemens choisissent d'étendre les frontières de l'ingénierie autour des logiciels industriels et des jumeaux numériques.

Les géants traditionnels des logiciels industriels possèdent des systèmes de produits approfondis, mais leur architecture historique est massive, et il n'est pas facile de faire pivoter un tel navire ; une transformation native à l'IA impliquera inévitablement l'ensemble de la pile produit. Les entreprises de génération 3D excellent dans la génération visuelle, mais manquent de contraintes d'ingénierie et de faisabilité de fabrication. Les entreprises de grands modèles généraux possèdent une intelligence plus puissante, mais derrière cette grande généralité se trouve un manque d'outils et d'actifs de données essentiels au sein des industries verticales.

Pour une équipe ayant profondément travaillé dans le monde 3D pendant de nombreuses années, Ziqian Technology croit que le CAD se situe à la frontière entre le monde virtuel et le monde réel ; il s’agit à la fois d’un outil permettant aux humains de concevoir des produits, de décrire des espaces et d’exprimer leurs intentions techniques, et d’une infrastructure reliant la simulation, la fabrication et l’exécution physique.

Le modèle CAD ne se limite pas à une forme tridimensionnelle, mais intègre également des principes physiques et des processus de fabrication ; contrairement aux images et vidéos, il offre une expression numérique plus proche de la nature même du monde physique.

Guidée par cette philosophie, Ziqian Technology a établi une voie technologique allant de la génération du monde physique à sa vérification, en passant par la boucle fermée du Dream Loop physique.

La première phase est l'Agentic CAD « viser et frapper ».

Lorsque les grands modèles confèrent aux logiciels une capacité de compréhension, Agentic CAD, fondé sur les outils cloud-native 3D CAD de Ziqian Technology, les données industrielles accumulées sur le long terme et l'évolution itérative du système Harness, peut comprendre les intentions techniques exprimées en langage naturel, décomposer les objectifs des utilisateurs en une série d'actions de modélisation exécutables, et appeler des outils de modélisation géométrique fiables pour accomplir ces opérations.

Ce processus est similaire au codage par IA dans un monde 3D ; il ne change pas seulement l'efficacité du modélisation, mais aussi la manière fondamentale dont les humains interagissent avec les logiciels industriels — passant de l'humain qui apprend le langage de la machine à la machine qui comprend l'intention créative de l'humain.

Phase 2 : passage de la structure physique à un produit physique vérifiable.

Comme principe fondamental de la mise en œuvre de l'IA physique, il s'agit de comprendre les lois physiques et d'agir sur le monde physique. À cette étape, le produit sera soumis à la plateforme de simulation du monde physique de Ziqian pour valider l'exactitude des lois physiques telles que la mécanique, la cinématique, la dynamique et le contrôle du mouvement.

Ce processus peut s'auto-itérer en boucle avec la production du produit de la première phase, jusqu'à l'obtention de la solution la plus raisonnable et de la plus haute qualité.

Phase trois : vers la fabrication, accomplissant le but ultime d'agir sur le monde physique.

Le fonctionnement cohérent des trois phases réduira véritablement le temps nécessaire à l'humanité pour passer de l'idée à la réalisation physique à un dixième, voire moins.

Pour Zi Qian, il ne s'agit pas simplement d'un logiciel CAD sur le cloud, ni seulement d'une amélioration d'efficacité comparable à Prometheus, mais d'une alignment de l'IA avec l'expression précise du monde physique.

Lorsque davantage de jugement et d'imagination seront confiés aux ingénieurs humains, le CAD du futur deviendra une nouvelle porte d'entrée pour la créativité humaine.

Épilogue

Les récits des nouveaux secteurs commencent souvent par un mot vaste, pour finir par développer un écosystème industriel complet.

En regardant plusieurs vagues technologiques, le changement des points d'entrée a souvent déterminé la structure de pouvoir de l'industrie. À l'ère de l'ordinateur personnel, le système d'exploitation est devenu le point d'entrée pour le développement logiciel et l'adaptation matérielle ; à l'ère d'Internet mobile, iOS et Android ont contrôlé les règles pour les développeurs ; à l'ère de l'entraînement de l'IA, CUDA a transformé le GPU d'un simple composant matériel en une plateforme de calcul incontournable pour les développeurs.

L'interaction entre l'IA et le monde physique sera également ainsi.

Sur cette voie qui redéfinit le système industriel mondial, ce ne sont pas seulement les yeux de Bezos qui se sont posés sur ces opportunités. En Chine, un groupe d’entreprises de logiciels industriels natives du cloud a également commencé plus tôt à intégrer les capacités d’IA dans les processus réels d’ingénierie et de fabrication. Aujourd’hui, les objectifs poursuivis par tous les acteurs deviennent de plus en plus clairs :

Celui qui deviendra en premier la première étape de l'IA dans le monde physique détiendra véritablement le droit de définir « J.A.R.V.I.S. ».

Références

[1] Prometheus, la startup d'IA de Jeff Bezos, est désormais valorisée à 41 milliards de dollars, Axios

[2] L'entreprise d'intelligence artificielle de Bezos, Prometheus, lève 12 milliards de dollars, évaluée à 41 milliards de dollars, Wall Street Vision

[3] Nvidia estime que les systèmes d'IA physique représentent une opportunité de marché de 50 billions de dollars, GamesBeat

[4] Le marché de l’IA générative devrait atteindre 2,3 billions de dollars d’ici 2032 avec la prolifération des systèmes agents et la hausse de la demande en infrastructure, selon Bloomberg Intelligence, Bloomberg

[5] Jumeaux numériques : de la « peau » à l'« ossature », vers l'Internet industriel et les villes intelligentes, Yicai