Laplace parie que le red-teaming de l'IA en simulation peut sécuriser les robots et les voitures autonomes

Développe un red-teaming automatisé pour la robotique et l'IA physique : simulation haute fidélité du monde réel, complétée par des agents d'IA qui traquent les cas limites.

Que le seul moyen de rendre l'IA physique sûre est de laisser l'IA la tester — un agent sondant des simulations interactives pour trouver les points de défaillance avant le déploiement.

Howie Sun a passé huit ans dans le monde universitaire à mettre à l'épreuve l'IA de conduite autonome en simulation. En 2023, lui et son alors directeur de thèse, Henry Liu, ont publié un article qui a fait la couverture de Nature, et des entreprises de véhicules autonomes ont commencé à les appeler. En 2025, les deux hommes ont fondé Laplace Intelligence à Ann Arbor pour transformer la recherche en produit.

Un an plus tard, Laplace exploite une version post-entraînée du modèle du monde Cosmos de Nvidia, ancrée dans des données cartographiques réelles et des informations de trafic en direct fournies par des prestataires comme TomTom, où chaque acteur réagit à chaque événement — dans une démonstration, une voiture venant en sens inverse a fait une embardée pour éviter un agent de test qui faisait une embardée. Des agents d'IA conçoivent des cas limites à partir d'articles de presse et de rapports de collision de la police. Parmi les clients figurent le fabricant japonais de camions Isuzu, la société texane de camionnage autonome Bot Auto et Nvidia, ainsi qu'un pilote gratuit de ville intelligente à San Jose avec Nvidia et T-Mobile.

Les robots généralisés n'ont aucun historique enregistré à exploiter pour en tirer des cas limites ; le test par simulation générative devient donc nécessaire plutôt qu'optionnel.

Des preuves de sécurité auxquelles les clients, les assureurs et les régulateurs peuvent se fier constituent le goulot d'étranglement du déploiement de l'IA physique ; le test est un point d'entrée vers chaque déploiement.

Le 1,2 milliard de dollars d'Applied Intuition montre que la catégorie est réelle, mais son mode d'action précède les modèles du monde interactifs — la startup parie que le paradigme bascule sous ses pieds.

Quand l'industrie commence à appeler un laboratoire de recherche, le marché a déjà validé l'idée ; le rôle du fondateur est de convertir le travail de projet entrant en produit avant qu'un rival mieux financé ne le fasse.

Au 2026-10-13, Laplace préparait sa présentation pour le Startup Battlefield à TechCrunch Disrupt à San Francisco (13-15 octobre), convertissait des contrats de projet en revenus récurrents et levait des fonds pour passer à l'échelle face à Applied Intuition.