Résumé généré par l’IA : Après sa défaite en finale de la Coupe du Monde, Messi a parié sur un autre terrain en investissant via sa plateforme d’investissement Play Time dans World Labs, fondée par Li Fei-Fei. L’entreprise a levé 230 millions de dollars dès sa première année, avec une valorisation dépassant 1 milliard de dollars ; son premier produit, Marble, est désormais disponible et permet de convertir des textes d’images en scènes 3D modifiables, avec des applications dans les jeux vidéo, le cinéma, la conception architecturale et la formation des robots. Elle a reçu des investissements de plusieurs institutions et est actuellement valorisée à environ 5 milliards de dollars. Des géants comme Google et NVIDIA s’engagent également dans ce domaine, rendant la concurrence sur le segment de l’intelligence spatiale très intense ; l’avenir de cet investissement de Messi reste à confirmer.

Auteur et source de l'article : Projet Blue Letter

The next match for Messi has just begun.

Messi n'a pas encore perdu.

Lors de la finale de la Coupe du Monde cette année, Messi, âgé de 39 ans, n'a pas pu remporter une nouvelle fois la Coupe du monde ; mais juste après la fin de la Coupe du Monde, les médias ont révélé une nouvelle : la plateforme d'investissement sous sa direction, Play Time, a investi dans World Labs, fondée par Li Fei-Fei, une entreprise qui utilise l'IA pour créer en masse des mondes 3D.

Pour les stars du sport de premier plan, utiliser les gains obtenus sur le terrain pour en générer d'autres n'est plus une nouveauté.

LeBron James, considéré comme le deuxième meilleur joueur de l'histoire de la NBA, a rapidement construit son empire commercial grâce à des investissements dans des entreprises, des actifs sportifs et une société de production cinématographique ; un autre géant du football, Cristiano Ronaldo, a étendu ses affaires aux hôtels, au fitness et à la santé ; la légende du tennis Serena Williams a même fondé un fonds de capital-risque spécialisé.

En comparaison, Messi a commencé plus tard dans le domaine du capital-risque.

Jusqu'en 2022, il a fondé Play Time avec des partenaires pour investir dans des entreprises du sport, des médias et de la technologie. Bien qu'il ait investi dans plusieurs projets, aucun n'a encore émergé comme une réalisation représentative démontrant sa capacité d'investissement.

Mais World Labs, sur laquelle Messi a misé cette fois-ci, n'est pas non plus une entreprise mature capable de "saisir fermement" la rentabilité dans le domaine de l'IA.

L'entreprise a atteint une valorisation dépassant 1 milliard de dollars dès sa première année, alors qu'elle n'avait pas encore de produit ; aujourd'hui, son premier produit vient tout juste d'être lancé, et sa valorisation serait d'environ 5 milliards de dollars.

D’un côté, un roi du football dont les performances d’investissement ne sont pas encore prouvées ; de l’autre, une entreprise d’IA dont le produit vient tout juste d’être lancé et dont la valorisation a déjà été poussée à plusieurs milliards de dollars — il est difficile de ne pas s’inquiéter pour Messi.

La transaction de Messi, après son échec sur le terrain, est-elle vraiment une bonne affaire ?

Messi a voté pour un autre GOAT

GOAT est l'abréviation de « Greatest of All Time », ce qui signifie « le meilleur de tous les temps ».

Si Messi est le GOAT du football, alors Li Fei-Fei, qu'il vient de soutenir, est une figure du même niveau dans le domaine de la vision artificielle.

Le travail le plus significatif de Li Fei-Fei a été de diriger son équipe dans la création d'ImageNet.

À la fin des années 2000, les chercheurs avaient commencé à enseigner aux ordinateurs à reconnaître les chats, les chiens, les voitures et les piétons, mais ils disposaient de trop peu d’images d’entraînement, et les sujets utilisés variaient d’une équipe à l’autre, ce qui rendait difficile de déterminer quel algorithme était le plus performant.

Li Fei-Fei a décidé de préparer d'abord pour l'IA du monde entier un ensemble uniforme de « questions visuelles ».

Elle a dirigé son équipe pour collecter des images sur Internet, puis a fait étiqueter ces images par des dizaines de milliers de particuliers. Au final, ImageNet a recensé plus de 14 millions d'images couvrant plus de 20 000 catégories.

C'est précisément cette chose qui semble être « organiser des images » qui a changé le développement de l'IA.

En 2012, AlexNet a participé au défi de reconnaissance d'images ImageNet et a réduit son taux d'erreur de plus de 10 points de pourcentage par rapport au deuxième classé. Ce résultat a permis pour la première fois à l'industrie de comprendre clairement que, avec suffisamment de données combinées à des réseaux neuronaux et à des GPU, la capacité des machines à reconnaître des images pouvait connaître un saut qualitatif.

Par la suite, de plus en plus de chercheurs se sont tournés vers l'apprentissage profond, ce qui a accéléré le développement de technologies telles que la reconnaissance faciale, la conduite autonome et la génération d'images par l'IA.

ImageNet est donc considéré comme l'un des points de départ majeurs de la vague moderne de l'IA, et Li Fei-Fei est devenue une figure incontournable dans le domaine de la vision par ordinateur. L'université de Stanford lui a confié la direction du laboratoire d'intelligence artificielle, et Google Cloud l'a également invitée à occuper le poste de scientifique principale en IA.

On peut dire qu'elle a appris à l'IA à « voir » à travers ce qu'elle a accompli par le passé. Aujourd'hui, Li Fei-Fei souhaite que l'IA comprenne davantage le monde qu'elle voit.

En 2023, lors d'un forum sur la robotique organisé à l'Université de Stanford, elle a affirmé que ChatGPT avait montré aux gens une avancée dans l'intelligence linguistique, mais que pour que l'IA pénètre le monde réel, comprendre uniquement le texte ne suffit pas.

Un humain voit une pièce et peut rapidement déterminer où se trouvent la table et les chaises, si la porte doit être poussée ou tirée, et par où il peut passer. Un robot, même s'il reconnaît ces objets, peut devoir répéter la perception, la planification et même l'entraînement lorsqu'il est placé dans un environnement inconnu.

Li Fei-Fei appelle cette capacité à comprendre les objets, l'espace et les relations entre les humains et leur environnement l'intelligence spatiale. En 2024, elle a cofondé World Labs avec trois experts en vision par ordinateur et en graphisme, dans le but d'apporter cette capacité à l'IA.

L'entreprise a levé 230 millions de dollars dès sa création. Les investisseurs principaux incluent les fonds de capital-risque de premier plan de la Silicon Valley a16z, NEA et Radical Ventures, ainsi que les entités d'investissement de NVIDIA, AMD et Intel.

D'ici 2026, NVIDIA et AMD continuent d'investir, et Autodesk, l'une des plus grandes sociétés de logiciels de conception au monde, investit à nouveau 200 millions de dollars.

D'après le parcours du fondateur et le panel d'investisseurs, Messi a au moins choisi les bonnes personnes ; mais choisir les bonnes personnes ne signifie pas forcément investir dans une bonne affaire.

Minecraft version IA ?

Évaluer si un investissement en vaut la peine, c’est d’abord bien choisir la personne. Toutefois, World Labs doit encore démontrer que l’intelligence spatiale proposée par Li Fei-Fei peut devenir un produit payé par des clients.

À la fin de 2024, World Labs a présenté pour la première fois publiquement ses résultats technologiques. Les utilisateurs n'ont qu'à télécharger une image ordinaire, et le système la transforme en un environnement tridimensionnel librement explorables.

Une photo de salon traitée permet à l'utilisateur de contourner le canapé pour voir les meubles initialement cachés ; une vue urbaine permet également d'explorer les bâtiments et les routes sous différents angles.

En 2025, World Labs a officiellement lancé son premier produit, Marble. En plus des images, il peut générer des mondes 3D à partir de texte, de vidéos et de maquettes 3D simples, et permet aux utilisateurs de continuer à éditer, étendre et combiner différents scénarios.

Plus simplement, Marble est comme une version IA d’un « simulateur de Dieu » : donnez-lui une phrase ou une photo, et il créera instantanément un monde 3D que vous pouvez explorer et modifier.

Actuellement, les secteurs les plus accessibles pour Marble sont les jeux vidéo, le cinéma et la télévision, l'architecture et la conception, ainsi que la réalité virtuelle.

Les cartes et bâtiments dans les jeux vidéo, les scènes virtuelles dans les films, les propositions d’espace des architectes ainsi que les modèles numériques d’automobiles et de produits industriels nécessitent une grande quantité de contenu 3D. Par le passé, ces contenus étaient souvent créés manuellement par des professionnels, qui construisaient les modèles, ajoutaient des matériaux et ajustaient l’éclairage, ce qui rendait le processus long et coûteux.

Si Marble peut transformer une image directement en un monde tridimensionnel modifiable, ce qu'il vendra en premier, c'est en réalité l'une des choses les plus coûteuses de ces industries : le temps de production.

Autodesk est disposé à investir deux cent millions de dollars dans World Labs en une seule fois, ce qui est également lié à cette demande réelle. Ses clients sont répartis dans les secteurs de la construction, de la fabrication, du cinéma et des jeux vidéo ; une fois que les modèles de World Labs seront intégrés à ces flux de travail professionnels, l’intelligence spatiale aura l’opportunité de devenir un outil directement monétisable.

Un plus grand champ d'imaginaire provient des robots.

En juillet 2026, World Labs a acquis la plateforme de simulation robotique SceniX pour renforcer ses capacités de simulation physique et d'entraînement robotique. Elle vise à créer des mondes virtuels non seulement réalistes visuellement, mais dont les objets obéissent aux lois de la gravité, des collisions et du mouvement.

Ainsi, les robots peuvent d'abord s'entraîner à saisir, déplacer et éviter les obstacles dans des usines et des foyers générés par l'IA ; les systèmes de conduite autonome peuvent également expérimenter à l'avance des situations extrêmes telles que des pluies torrentielles, des travaux routiers et des piétons qui traversent soudainement la route.

Une fois ce chemin emprunté, ce que World Labs pourra vendre s'étendra d'un outil de création 3D à des environnements, simulateurs et données nécessaires à l'entraînement des robots.

However, this potential is still primarily located in the future.

Marble peut générer une maison virtuelle, mais ne peut pas encore faire entrer un robot dans une maison réelle pour saisir fermement un verre sur une table. Il reste un long chemin à parcourir entre la création d’un monde tridimensionnel, la simulation précise des lois physiques et le contrôle d’un robot pour accomplir une tâche.

Dans le même temps, Google DeepMind a lancé la série de modèles Genie capables de générer des environnements interactifs, tandis qu’NVIDIA construit des mondes numériques nécessaires à l’entraînement des robots via Omniverse et Cosmos.

Google possède les modèles et les données, NVIDIA maîtrise la puissance de calcul, les puces et l'écosystème robotique. Leur entrée sur le marché prouve que l'intelligence spatiale mérite d'être investie, et signifie que World Labs doit concourir sur le marché avec des géants disposant de ressources bien plus importantes.

Si l’intelligence spatiale devient la prochaine infrastructure d’IA après les grands modèles linguistiques et que World Labs devient la plateforme de pointe dans ce domaine, sa valorisation actuelle pourrait encore augmenter ; si Marble se révèle finalement être simplement un outil de génération 3D plus avancé, l’espace d’imagination anticipé par l’entreprise sera difficile à concrétiser.

La Coupe du monde a déjà déterminé son vainqueur, mais ce match de Messi sur l'IA vient tout juste de commencer.