Data → AI Agents → Physical AI
Un laboratoire public pour les systèmes intelligents.
Veille, apprentissage, expériences et construction, documentés en public. Socle Data depuis 2014, direction agents et physical AI.
Projets
AI Decision Copilot
Un agent d’analyse tabulaire — profilage, investigation, prédiction explicable, scénarios — plutôt qu’un chat sur CSV.
AI Automation Agent
Un agent unique de triage — classification fermée, extraction, score, revue humaine. Aucune action externe irréversible.
AI Knowledge Copilot
Assistant documentaire grounded — retrieval avant génération, extraits visibles, signaux de confiance. Pas un chatbot générique.
Web3 Analytics Dashboard
Dashboard on-chain à partir d’exports CSV (Dune ou autre) — KPIs, séries, cohortes. La blockchain comme terrain de data, pas comme identité du Lab.
Dernières expériences
Un baseline vision mesurable depuis la data
UCI digits 8×8, split gelé, accuracy test : majority 10,03 % vs centroïde 92,48 %. Pas un VLM.
Premières notes Physical AI depuis la data
Lab d’entrée : carte VLM / VLA / ROS2 / simulation. Le premier run pixels est le lab digits 8×8.
Un agent d’automatisation sans action irréversible
v2, mêmes 20 cas : classification 100 %, fausse autonomie 15 % (contre 60 % en v1).
Un LLM peut-il profiler un dataset sans halluciner les stats ?
Run A/B/C versionné : 8 lignes, outil, claims extraits. Erreur B = 0. C = A sur la trace figée.
En cours d’exploration
MCP
Protocole d’outils pour agents. En cours : pas de serveur MCP public dans ce Lab.
ROS 2
Middleware robot. En cours : pas de workspace ROS2 public dans ce Lab.
Simulation
Monde synthétique avant le réel. En cours : pas de simu robot ou physique publiée.
VLA
Vision-language-action. En cours : lecture, pas de politique robot déployée.
Signaux
Tous les topics · 2026-10-18
Chaque colonne a son unité. Ce tableau n’ordonne pas les sujets. Le statut éditorial reste manuel.
| Topic | GitHub | arXiv | HN | HF |
|---|---|---|---|---|
| AI Agents | 7689 | 5740 | 4039 | 1406 |
| AI Evaluation | 7793 | 1178 | 1465 | 1558 |
| Physical AI | 622 | 284 | 125 | 105 |
| VLA | 543 | 2338 | 28 | 3352 |
| AI Coding | 7336 | 1481 | 886 | 41419 |
AI Agents
L’activité builders et recherche accélère plus vite que les preuves d’évaluation.
AI Evaluation
Sans métrique d’échec, un système IA n’est qu’un récit. Le sujet monte, les suites publiques restent rares.
Physical AI
VLM, VLA, simulation et world models. Maturité inégale, vocabulaire encore instable.
VLA
Les démos vision-language-action se multiplient plus vite que les stacks reproductibles.
AI Coding
Les assistants de code sont un outil quotidien. Le Lab les utilise ; il n’en a pas publié un.
Writing
Agent vs workflow
Trois systèmes publics, trois niveaux d’autonomie. Tout n’a pas besoin d’être un agent.
Ce que j’apprends sur les systèmes intelligents
Journal public : data → agents → physical AI. Preuves d’un côté, nœuds encore vides de l’autre.
Physical AI vu depuis la data
Ce que change le passage des pipelines tabulaires à la perception, l’action et la simulation — sans se déguiser en roboticien.