Il y a deux dimensions dans cette décision : une continuité scientifique, d’abord, et un choix plus personnel ensuite.

D’un point de vue scientifique, rejoindre PRESAGE est finalement assez naturel par rapport aux travaux que je mène depuis plusieurs années. Une grande partie de mes recherches a porté sur la manière dont les modèles peuvent percevoir le monde, en construire une représentation, comprendre sa dynamique et anticiper son évolution. Chez Meta, j’ai notamment exploré ces questions appliquées au monde physique et aux interactions entre les humains, les machines et leur environnement.

Avec PRESAGE, je poursuis cette trajectoire dans un autre univers : le monde digital. Une infrastructure cloud ou un data center constitue, à sa manière, un environnement extrêmement complexe, avec des millions d’entités et d’interactions qui évoluent en permanence. Avec les Digital World Models (DWM), notre ambition est de permettre aux modèles de comprendre cette complexité, d’en anticiper l’évolution et surtout de simuler différents futurs possibles.

C’est précisément ce qui rend le sujet passionnant : dans le monde digital, nous pouvons simuler une panne, une attaque, une intervention ou un scénario extrême, en observer les conséquences et apprendre de ces simulations sans avoir à prendre le risque de les provoquer dans le système réel. Il y a donc une vraie continuité scientifique, mais appliquée à un nouveau terrain.

D’un point de vue personnel, cette décision correspond aussi à une envie qui s’est progressivement imposée. J’ai construit ma carrière entre la France, le Japon et les États-Unis, dans des environnements de recherche et de technologie très internationaux. Après près de dix ans chez Meta, j’avais envie de retrouver une dimension entrepreneuriale : construire quelque chose, constituer une équipe et porter une vision scientifique sur le temps long.

Le retour à Paris fait partie de cette ambition. L’idée n’est pas de revenir pour construire un projet uniquement français ou européen, mais au contraire de démontrer qu’il est possible de bâtir depuis Paris une entreprise technologique et scientifique avec une ambition véritablement mondiale.

Les « World Models » sont également au cœur des progrès actuels en robotique. Voyez-vous des passerelles entre les technologies développées par PRESAGE et le futur des robots autonomes ?

Oui, très clairement. D’un point de vue scientifique, les principes sont très proches. Un robot véritablement autonome doit pouvoir comprendre l’état de son environnement, anticiper son évolution et surtout simuler les conséquences de différentes actions avant de choisir comment intervenir. C’est précisément l’un des enjeux des World Models.

Chez PRESAGE, nous appliquons cette logique au monde digital avec les Digital World Models : comprendre des systèmes complexes, prédire leur évolution et simuler différents scénarios. Or, un data center n’est pas seulement un système logiciel. C’est aussi un environnement physique, avec des machines, des réseaux, de l’énergie, du refroidissement et des équipements à entretenir ou à réparer.

À mesure que ces infrastructures deviendront plus autonomes, ces deux dimensions vont converger. Les Digital World Models pourront comprendre le système dans son ensemble, anticiper les incidents et déterminer les actions à mener ; la robotique pourra, elle, intervenir dans le monde physique. À terme, autonomie digitale et autonomie physique feront partie d’un même continuum.

Un robot véritablement autonome doit pouvoir comprendre l’état de son environnement, anticiper son évolution et surtout simuler les conséquences de différentes actions avant de choisir comment intervenir.

Les infrastructures IA et les data centers deviennent de plus en plus complexes. Jusqu’où pourront-elles devenir autonomes grâce à vos technologies ?

À court et moyen terme, l’enjeu est de permettre à une infrastructure de ne plus seulement réagir à ce qui se passe, mais d’anticiper son propre fonctionnement. Si elle est capable de prédire l’évolution de ses workloads, de ses besoins en calcul ou de sa consommation énergétique, elle peut mieux répartir ses ressources, adapter son refroidissement ou intervenir avant qu’un incident ne survienne.

À l’échelle des infrastructures nécessaires à l’IA, ces optimisations peuvent représenter des gains considérables en matière de fiabilité, de performance, d’énergie et d’impact environnemental.

À plus long terme, notre vision va beaucoup plus loin. Nous pouvons imaginer des data centers fonctionnant avec une intervention humaine minimale, voire sans présence humaine permanente sur site. Associés à des robots autonomes capables d’assurer certaines opérations de maintenance, ils pourraient être déployés dans des environnements aujourd’hui très contraignants : désert, régions arctiques, mer, voire un jour espace.

L’autonomie n’est donc pas seulement, pour nous, une manière de mieux automatiser les data centers existants. Elle peut permettre de repenser leur architecture, leur localisation et, plus largement, ce qu’un data center peut être.

Cette autonomie supposera également de maîtriser les risques physiques liés aux erreurs de l’IA, notamment lorsqu’une décision logicielle déclenche une intervention robotique dans l’infrastructure.

Quelle est votre ambition pour PRESAGE dans les prochaines années, en France et à l’international ?

Notre ambition se construit à plusieurs niveaux.

D’abord, sur le plan scientifique et technologique, nous développons aujourd’hui des Digital World Models pour les infrastructures cloud et IA. La prochaine étape est de dépasser les modèles spécialisés pour construire de véritables modèles fondationnels des mondes digitaux : des modèles capables d’apprendre des principes suffisamment généraux pour fonctionner dans des environnements très différents, s’adapter à des situations nouvelles et transférer ce qu’ils ont appris d’un système à un autre.

C’est un défi scientifique majeur. Les infrastructures numériques évoluent en permanence et combinent, à très grande échelle, hardware, software, réseaux, énergie et désormais agents IA. Apprendre la dynamique de systèmes aussi complexes ouvre un champ de recherche encore largement inexploré.

Ensuite, il y a une ambition internationale. Nous voulons construire cette technologie fondamentale depuis la France et l’Europe, mais avec une portée mondiale dès le départ. Les infrastructures que nous cherchons à modéliser sont globales ; nos technologies doivent donc pouvoir fonctionner sur les systèmes les plus complexes, indépendamment de leur architecture ou de leur localisation.

À terme, notre ambition est claire : faire des Digital World Models une couche d’intelligence fondamentale des systèmes informatiques autonomes.

FAQ – Tony Tung, PRESAGE et les Digital World Models

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