PrismaX (@PrismaXai) — la couche service pour l’IA physique 🦾 Le matériel de robotique n’est plus le goulot d’étranglement. Des bras dextres, des humanoïdes et des plateformes mobiles existent déjà. La vraie contrainte réside dans les données : des démonstrations du monde réel, diversifiées et de haute qualité, permettant aux modèles vision-langage-action (VLA) de généraliser au-delà des scripts de laboratoire. PrismaX coordonne la couche manquante entre les humains, les robots et les modèles. 🔍 Le problème L’intelligence physique s’améliore par l’interaction, et non seulement par de meilleures architectures. Un robot apprend une tâche en observant comment un humain la réalise sous des variations réelles (objets, éclairage, disposition de la scène, latéralité, reprise après échec). Collecter ces épisodes à grande échelle est difficile : • La téléopération exige des opérateurs qualifiés et un accès au matériel • La capture en première personne nécessite des protocoles cohérents • Les vidéos brutes sont inutilisables sans filtres de qualité stricts La plupart des laboratoires sous-collectent ou construisent des pipelines uniques qui ne s’accumulent jamais. ⚙️ Ce que PrismaX construit Une couche de coordination ouverte qui transforme les démonstrations humaines en données d’entraînement réutilisables. • 🎮 Téléopération : les opérateurs contrôlent à distance des bras robotiques (navigateur/VR) et génèrent des trajectoires alignées avec les actions • 👁️ Capture en première personne : vidéos en vue subjective de manipulations quotidiennes (casque ou caméra). Aucun robot requis • ✅ Norme de qualité : chaque épisode est évalué avant d’entrer dans la banque de données (vues synchronisées, résolution, format, accomplissement de la tâche, trajectoires propres). Validation communautaire → revue senior → décision finale d’expert • 📦 Banque de données + collecte à la demande : épisodes téléopérés et en première personne recherchables par tâche, scène et type de robot. Jeux prêts à l’emploi livrés immédiatement ; collecte personnalisée disponible en quelques jours 📊 Échelle actuelle (version limitée) 120 000+ épisodes revus · 1 700+ scénarios déployés · ~5 000 heures de capacité mensuelle · 1 M$+ versés aux contributeurs 🔄 La boucle Les robots interagissent → les interactions deviennent des démonstrations évaluées → les démonstrations entraînent les politiques → de meilleures politiques élargissent l’ensemble des tâches méritant d’être collectées. PrismaX se situe au milieu pour que la roue à données soit partagée, et non enfermée dans un seul laboratoire. 👥 Qui participe • Les opérateurs gagnent en capturant des sessions téléopérées ou des clips en première personne valides (VLA Foundry) • Les validateurs gagnent en évaluant les épisodes selon la norme publiée • Les propriétaires de robots enregistrent leur matériel et contribuent des données de flotte • Les concepteurs (chercheurs → entreprises) accèdent à la banque de données et aux jeux personnalisés via les niveaux Discover / Researcher / Enterprise (API + téléchargement par navigateur) 💰 Soutenu par a16z crypto CSX (11 M$ en seed, 2025), avec le Stanford Blockchain Builder Fund, Symbolic, Volt et d’autres. Fondé par Bayley Wang et Chyna Qu. San Francisco. Hôte de RoboCon. L’IA physique est riche en matériel mais pauvre en données. PrismaX est l’infrastructure qui valorise, standardise et scale les démonstrations sur lesquelles les modèles s’entraînent réellement. 👉 https://t.co/VEeXW5HaWU