AMD va racheter World Labs dans le cadre d’une opération entièrement en actions valorisée à environ 8,2 milliards de dollars. Le fabricant de puces veut ainsi se renforcer dans l’IA physique et l’intelligence spatiale, deux domaines susceptibles de devenir stratégiques dans sa concurrence avec Nvidia.
AMD mise 8,2 milliards de dollars sur World Labs
AMD a annoncé le 28 septembre avoir conclu un accord définitif pour acquérir World Labs, le laboratoire d’intelligence artificielle cofondé et dirigé par Fei-Fei Li. La transaction reste soumise aux autorisations réglementaires et aux conditions habituelles. Sa finalisation est attendue avant la fin de 2026.
L’opération représente environ 8,2 milliards de dollars en actions. World Labs avait déjà levé 1 milliard de dollars lors d’un tour de table organisé plus tôt cette année, auquel AMD avait participé. Les deux entreprises avaient également commencé à travailler ensemble sur l’entraînement des modèles et l’optimisation de l’inférence sur les GPU d’AMD.
« Construire les plateformes de calcul pour la prochaine génération d’IA nécessite de comprendre en profondeur l’évolution des modèles », a déclaré Lisa Su, PDG d’AMD. L’entreprise ne cherche donc plus seulement à vendre des processeurs capables d’exécuter l’IA. Elle veut aussi mieux comprendre les modèles qui détermineront les futurs besoins de calcul.
World Labs développe des modèles capables de comprendre l’espace
Fondé à San Francisco, World Labs travaille sur l’intelligence spatiale. Ses modèles peuvent générer, reconstruire et simuler des environnements 3D interactifs à partir de textes, d’images ou de vidéos. La société développe également des technologies destinées à l’apprentissage robotique et à la simulation.
Cette approche dépasse le fonctionnement des grands modèles de langage utilisés par les chatbots. L’objectif est de permettre à des systèmes d’intelligence artificielle de mieux représenter les objets, les espaces et leurs interactions dans le monde physique.
Ces technologies pourraient notamment servir à la robotique, aux simulations industrielles, au design ou à d’autres applications nécessitant une compréhension d’environnements tridimensionnels. Reuters souligne que ce nouveau type de charge de travail pourrait, à terme, modifier les besoins en puces et en infrastructures d’IA.
L’IA physique devient un nouveau terrain face à Nvidia
Le rachat de World Labs s’inscrit dans une bataille plus large. AMD reste l’un des principaux concurrents de Nvidia sur le marché des accélérateurs destinés à l’intelligence artificielle, mais Nvidia dispose d’un écosystème matériel et logiciel beaucoup plus installé.
L’IA physique ouvre toutefois un nouveau front. Elle regroupe des systèmes capables de raisonner sur des environnements réels ou simulés afin d’aider des robots et d’autres machines autonomes à percevoir leur environnement et à agir.
AMD préparait déjà cette évolution avant l’annonce du rachat. Lors de ROSCon 2026, le groupe a présenté plusieurs technologies destinées à l’IA physique et à la robotique autonome, allant de la simulation à la navigation sémantique et à la manipulation robotisée.
L’acquisition de World Labs pourrait ainsi apporter à AMD une expertise située en amont des puces. Le groupe pourra observer directement comment évoluent les modèles afin d’adapter ses futurs GPU, logiciels et systèmes aux nouvelles charges de calcul.
Fei-Fei Li devient directrice scientifique d’AMD
L’autre enjeu de l’opération concerne les talents. Fei-Fei Li est l’une des figures majeures de la recherche en vision par ordinateur et s’est notamment fait connaître par son rôle dans le développement d’ImageNet.
Après la finalisation de l’acquisition, elle rejoindra AMD comme vice-présidente exécutive et directrice scientifique. Elle rendra directement compte à Lisa Su. L’équipe de World Labs continuera de son côté à travailler sur la recherche et le développement de modèles d’intelligence artificielle.
Pour AMD, le pari dépasse donc le simple rachat d’une start-up. En intégrant World Labs, le fabricant tente de rapprocher recherche sur les modèles, logiciels et conception des infrastructures. Cette stratégie pourrait l’aider à anticiper une prochaine génération d’IA où les systèmes ne se contenteront plus de produire du texte ou des images, mais devront aussi comprendre et simuler le monde physique.




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