Les investisseurs misent sur un « moment ChatGPT » pour les robots alors que Generalist atteint une valorisation de 3 milliards de dollars
- Generalist a levé près de 200 millions de dollars dans un tour d'extension à une valorisation de 3 milliards de dollars, portant son financement total à environ 600 millions de dollars.
- La startup développe des modèles d'intelligence artificielle polyvalents pour les robots, avec pour objectif de permettre aux machines d'apprendre à travers différents corps et tâches plutôt que d'être formées séparément pour chaque emploi.
- Les investisseurs déversent des capitaux dans les entreprises de « cerveau robotique », même si les experts mettent en garde : la robotique polyvalente pourrait encore être éloignée de son moment de percée.
Certains investisseurs en capital-risque parient que la robotique approche son propre « moment ChatGPT », moment où les machines pourront gérer une large gamme de tâches sans être entraînées pour chacune d'elles. Le dernier signe en est Generalist, une startup de deux ans développant un modèle d'IA unique pour différents types de robots. L'entreprise a atteint une valorisation de 3 milliards de dollars après avoir levé près de 200 millions de dollars dans une extension de tour de table menée par 8VC, selon deux personnes familières des termes qui ont parlé à TechCrunch.
Le timing est important car les investissements sont réalisés avant les avancées scientifiques. Axios, qui a été le premier à annoncer le tour de table, mentionne que l’argent « vole vite » vers des entreprises qui créent des « cerveaux robotiques », c’est-à-dire des logiciels créés pour aider les machines à interpréter et à agir dans le monde qui les entoure. Cependant, cet investissement conduira-t-il à un développement significatif ?
Pourquoi ce tour de table est une extension et non une nouvelle levée de fonds
Le nouveau capital n’est pas un nouveau tour de table. Il s’agit simplement d’une extension du tour de table de Série B Generalist de 400 millions de dollars annoncé en juin, avec la participation de Radical Ventures à une valorisation de 2 milliards de dollars. L’extension porte le montant total du financement du tour à 600 millions de dollars.
L’offre est confirmée par un dépôt de formulaire D fédéral. Les registres du dépôt montrent 208,2 millions de dollars offerts, dont 198,2 millions de dollars ont été vendus à 32 investisseurs. L’émetteur est listé comme Generalist AI, Inc., une société du Delaware située sur Market Street à San Francisco et enregistrée en 2024, anciennement appelée Artificial General Dexterity, Inc.
Les documents citaient des dirigeants tels que Peter Florence, Andrew Barry et Andy Zeng, ainsi que certains administrateurs comme Ellen Chisa et Fraser Kelton. Axios a rapporté que Generalist n'a pas accepté de faire de déclarations, mais a divulgué les détails du financement via les documents.
L'équipe est issue de DeepMind et de Boston Dynamics
Generalist a été fondé en 2024 par Florence et Zeng, qui avaient précédemment travaillé en tant que chercheurs chez Google DeepMind, ainsi que par Barry, qui avait précédemment travaillé en tant que professionnel de l’ingénierie chez Boston Dynamics. En juin, l’entreprise a annoncé qu’elle se dirigeait vers la réalisation de ce qu’elle appelait une « AGI physique » et avait déjà levé plus de 500 millions de dollars.
Comme rapporté par TechCrunch, les investisseurs qui soutiennent l’entreprise sont les suivants : 8VC, Radical Ventures, Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions et la chercheuse en IA Fei-Fei Li. Dans l’annonce d’investissement de juin, 8VC a qualifié Generalist de « laboratoire de pointe pour l’intelligence robotique » et a mentionné Florence en tant que PDG, Zeng en tant que scientifique en chef et Barry en tant que CTO.
Ce que le modèle est censé faire
Generalist ne crée pas de robots, mais plutôt le logiciel qui les contrôle. Selon TechCrunch, leur modèle Gen 1.5 peut apprendre à partir de démonstrations vidéo de 3 à 12 secondes, et le modèle est en cours de développement supplémentaire avec l'aide d'un petit groupe de clients.
Dans un article de recherche de juillet, Generalist a déclaré que son modèle GEN-1 antérieur fonctionnait sur environ 9 000 variations de mains robotiques et de pinces et a été entraîné sur plus de 500 000 heures de données d’interaction.
Generalist est toujours en retard par rapport aux deux concurrents les plus valorisés cités par TechCrunch, tandis que Genesis AI chercherait selon les dires la même valorisation de 3 milliards de dollars :
| Entreprise | Valorisation rapportée | Statut |
| Skild AI | 14 milliards de dollars | Valorisation rapportée |
| Physical Intelligence | Environ 11 milliards de dollars | Valorisation rapportée |
| Generalist | 3 milliards de dollars | Dernier financement |
| Genesis AI | 3 milliards de dollars | Selon les rumeurs, en négociations pour lever des fonds à cette valorisation |
Le bémol que les investisseurs soulignent régulièrement
Le plus grand obstacle reste scientifique. Contrairement aux grands modèles de langage, les robots ne peuvent pas simplement s'entraîner sur l'ensemble d'Internet, et certains investisseurs en capital-risque avertissent qu'un modèle de robot véritablement polyvalent pourrait encore être éloigné de plusieurs années.
Cette mise en garde est également entendue en dehors de la Silicon Valley. Lors de la Conférence mondiale sur la robotique 2026 à Pékin, des experts ont déclaré que l'IA incarnée (embodied AI) accuse au moins cinq ans de retard sur les grands modèles de langage (LLM), selon Yicai. Zhang Jianzhong, président et directeur général du fabricant de puces Moore Threads, a indiqué que la plupart des modèles vision-langage-action comptent environ sept milliards de paramètres, bien en deçà de l'échelle des centaines de milliards de paramètres atteinte par les LLM avant leur percée. Il a également souligné que la rareté des données du monde réel constitue une contrainte majeure.
« Il est certain qu'il reste encore du chemin avant le « moment GPT ». » — Zhang Jianzhong, président et directeur général de Moore Threads, cité par Yicai Global
TechCrunch note que les investisseurs misent effectivement sur un équivalent robotique du « moment ChatGPT » — des modèles polyvalents capables de transférer leurs compétences entre différents robots et tâches.
L'afflux de capitaux s'étend au-delà des laboratoires de modèles d'IA. Cryptopolitan avait précédemment rapporté que Xpeng avait levé plus de 900 millions de dollars pour sa filiale robotique, évaluée à 6,3 milliards de dollars lors d'un tour de table mené par IDG Capital. Ensemble, ces transactions montrent à quel point les investisseurs se positionnent agressivement pour une percée dans la robotique, bien que le « cerveau robotique » polyvalent sur lequel ils misent n'ait pas encore fait ses preuves.
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FAQ
Combien Generalist a-t-il levé et qui a mené le tour ?
Selon TechCrunch et Axios, Generalist a levé près de 200 millions de dollars, menés par 8VC. Cette extension porte son tour de financement total à 600 millions de dollars et valorise l'entreprise à 3 milliards de dollars.
Qui a fondé Generalist et que construit l'entreprise ?
La startup a été fondée en 2024 par d'anciens chercheurs de Google DeepMind, Pete Florence et Andy Zeng, ainsi que par l'ingénieur d'ancienne Boston Dynamics Andrew Barry. Elle développe un modèle de base d'IA fonctionnant sur divers types de robots plutôt que de fabriquer le matériel lui-même
Pourquoi certains investisseurs pensent-ils que la robotique est proche d'un « moment ChatGPT » ?
Ce financement reflète le pari selon lequel les robots seront bientôt capables d'exécuter des tâches générales sans être entraînés pour chacune d'elles, bien que TechCrunch note que certains VC avertissent qu'un véritable modèle généraliste pourrait prendre encore plusieurs années, car les robots ne peuvent pas être entraînés sur des données à l'échelle d'Internet comme les modèles de langage.
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Micah Abiodun
Micah Abiodun met à profit son Master en Ingénierie et Gestion de l'Environnement (MSc) à l'Université de Technologie de Tallinn (TalTech) pour peaufiner ses articles sur les prévisions de prix et l'actualité à Cryptopolitan. Fort de sept années d'expérience dans les médias cryptographiques, il couvre les principales cryptomonnaies, les altcoins, la finance décentralisée (DeFi), les stablecoins, les tendances macroéconomiques et les technologies émergentes.
