Mecka AI, une startup qui collecte et analyse les données sur les mouvements humains pour former des robots humanoïdes et d'autres machines, s'approche d'un nouveau cycle de financement mené par Sequoia Capital pour une valorisation d'environ 500 millions de dollars, selon un rapport de TechCrunch citant deux personnes connaissant l'accord. Le financement interviendrait trois mois seulement après que la société ait annoncé un tour de table de 60 millions de dollars mené par Framework Ventures.
La taille exacte du nouveau cycle n'a pas été divulguée et TechCrunch a noté que les conditions ne sont pas définitives et pourraient encore changer. Mecka AI n'a pas répondu à une demande de commentaire et Sequoia a refusé de commenter. Pour en savoir plus sur l'argent investi dans les startups d'IA, suivez notre couverture des startups et du capital-risque.
Des fondateurs de Fintech aux données de robots
Mecka AI a été cofondée en 2024 par quatre entrepreneurs : les Canadiens Josh Gao et Mogen Cheng, qui ont auparavant créé une startup de technologie financière dans la restauration ; Jason Chong, qui a rejoint Coinbase après avoir acquis son échange cryptographique ; et Duy Nguyen, qui se concentre sur les opérations. Aucun des quatre ne vient de la robotique, mais ils ont repéré un goulot d'étranglement qui est devenu l'un des problèmes les plus importants de l'industrie.
Le nom de l’entreprise dérive de « mecha », le genre fictif de robots géants contrôlés par des humains, et son modèle économique suit la même logique qui a construit les géants de l’étiquetage des données de l’ère du modèle linguistique. Mecka paie les gens pour qu'ils s'enregistrent en train d'accomplir des tâches quotidiennes - préparer du café, réparer des voitures - à l'aide de capteurs corporels et de smartphones, capturant ce que l'industrie appelle des données « égocentriques » : le mouvement humain réel du point de vue de l'artiste.
Ces données sont ensuite vendues à des entreprises de robotique et à des laboratoires d’IA qui forment des robots polyvalents et humanoïdes, ainsi que d’autres méthodes physiques de collecte de données telles que la téléopération. En effet, Mecka essaie de faire pour la robotique ce que Scale AI, Mercor, Surge et d’autres sociétés de données humaines ont fait pour les grands modèles de langage.
La croissance des revenus a attiré l'attention de Sequoia
La trajectoire financière explique la valorisation des primes. Début juin, Mecka prévoyait qu'elle terminerait 2026 avec un taux annuel de 100 millions de dollars, a déclaré le co-fondateur Josh Gao à Fortune lorsque la société a annoncé sa précédente collecte de fonds. Pour une entreprise fondée en 2024, atteindre un taux de chiffre d’affaires à neuf chiffres en deux ans – si elle est atteinte – la placerait parmi les entreprises à la croissance la plus rapide de la chaîne d’approvisionnement physique de l’IA.
Le cycle de 60 millions de dollars annoncé en juin a été mené par Framework Ventures avec la participation de Menlo Ventures, SV Angel et Kindred Ventures. Un tour de table mené par Sequoia à environ huit fois cette valorisation en trois mois marquerait l'une des plus fortes hausses de valorisation du secteur cette année.
La ruée vers l'or des données physiques
Mecka n’est pas le seul à parier que les données du monde réel constituent la ressource rare de l’ère de la robotique. TechCrunch a rapporté la semaine dernière que XDOF, une autre start-up collectant des données réelles pour la formation de robots, s'approchait d'un nouveau cycle de financement évalué à 1,2 milliard de dollars. Pendant ce temps, les plates-formes de données humaines conçues pour les LLM, notamment Scale AI et Micro1, s'étendent au-delà des données linguistiques pour s'étendre aux collections du monde physique.
Cette ruée reflète une lacune structurelle : alors que le texte et les images existent sur Internet en quantités presque illimitées, personne n’a enregistré le monde physique à grande échelle. Les fabricants de robots humanoïdes ont besoin de millions d’heures de démonstrations d’humains effectuant des tâches ordinaires – plier le linge, assembler des meubles, faire fonctionner des machines – pour enseigner à leurs machines la dextérité, l’équilibre et le jugement. La capture de ces données à l'aide de capteurs de mouvement et de caméras est actuellement l'une des seules méthodes évolutives, c'est pourquoi les investisseurs évaluent ces entreprises comme une infrastructure plutôt que comme des outils. L'approche égocentrique utilisée par Mecka présente des avantages distincts par rapport aux alternatives. La téléopération, où un humain pilote un bras de robot à distance et enregistre les mouvements, produit des données liées à la géométrie spécifique d'un robot, ce qui rend sa réutilisation coûteuse à travers les générations de matériel. En revanche, la capture de mouvement à partir de capteurs portables est indépendante du matériel : un enregistrement d'un mécanicien reconstruisant un moteur est utile que le client entraîne un humanoïde, un bras industriel ou un quadrupède. Il est également beaucoup moins cher à mettre à l’échelle, puisque toute personne possédant un smartphone et un kit de capteurs peut devenir contributeur – la même logique de crowdsourcing qui permet aux plateformes d’étiquetage de rassembler du jour au lendemain des milliers de personnes.
L’économie reflète également l’ère du modèle linguistique d’une manière moins confortable. Les sociétés de données impliquées dans le boom du LLM ont découvert que leurs clients – les laboratoires – sont également leurs concurrents potentiels les plus compétents, disposant des ressources nécessaires pour construire des armes de collecte en interne. Les laboratoires de robotique expérimentent déjà des pipelines de simulation et d'apprentissage vidéo pour réduire leur dépendance à l'égard des démonstrations achetées. Cette tension entre la demande récurrente de données et la désintermédiation des clients déterminera si les valorisations des données actuelles se maintiendront.
Que regarder
L'accord n'a pas été conclu et les deux parties ont refusé de commenter officiellement. Mais s’il se déroule dans les délais annoncés, le secteur des données robotiques aura produit deux valorisations à neuf chiffres en une seule semaine, confirmant que le choc de la demande est passé du matériel humanoïde – où des entreprises comme Figure, Tesla et Unitree sont en concurrence – à une couche jusqu’aux données qui les entraînent.
Cela soulève également la question à laquelle tout intermédiaire de données est confronté en fin de compte : les laboratoires qui achètent les données continueront-ils à payer les intermédiaires ou à assurer la collecte en interne à mesure que le marché mûrit. Pour l’instant, l’argent indique que le goulot d’étranglement est réel et s’aggrave – et que les investisseurs sont prêts à payer pour celui qui le fermera.
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