Certains investisseurs en capital-risque parient que la robotique approche de son propre « moment ChatGPT », lorsque des machines pourront accomplir un large éventail de tâches sans être entraînées séparément pour chacune d’elles. Le dernier signal en date est Generalist, une startup de deux ans qui développe un modèle d’IA unique pour différents types de robots. Selon deux personnes familières des termes, citées par TechCrunch, l’entreprise a atteint une valorisation de 3 milliards de dollars après avoir levé près de 200 millions de dollars dans une extension menée par 8VC.

Le calendrier compte, car les capitaux sont déployés avant que la science sous-jacente n’ait pleinement rattrapé son retard, ce qui souligne à quel point le pari sur la robotique porte désormais sur des logiciels capables de transformer l’intelligence générale en action physique. Axios, qui a été le premier à signaler le financement, a indiqué que l’argent « is flying fast » vers les entreprises qui construisent des « robot brains », c’est-à-dire des logiciels conçus pour aider les machines à interpréter le monde qui les entoure et à y agir.

Pourquoi le tour est une extension et non une nouvelle levée

Le nouveau capital ne constitue pas un tour de financement distinct. Il s’agit plutôt d’une extension du tour de Série B de 400 millions de dollars de Generalist annoncé en juin, auquel Radical Ventures a participé sur la base d’une valorisation de 2 milliards de dollars. Cette extension porte le montant total levé dans le tour à 600 millions de dollars.

Le financement est confirmé par un dépôt fédéral Form D. Le dossier indique 208,2 millions de dollars offerts et 198,2 millions de dollars vendus à 32 investisseurs. L’émetteur est identifié comme Generalist AI, Inc., une société du Delaware basée sur Market Street à San Francisco et enregistrée en 2024. L’entreprise était auparavant connue sous le nom de Artificial General Dexterity, Inc.

Les documents mentionnent des dirigeants tels que Peter Florence, Andrew Barry et Andy Zeng, ainsi que des administrateurs comme Ellen Chisa et Fraser Kelton. Axios a indiqué que Generalist n’avait pas accepté de faire de déclaration, mais que les détails du financement avaient été révélés dans les documents déposés.

L’équipe vient de DeepMind et de Boston Dynamics

Generalist a été fondée en 2024 par Florence et Zeng, qui ont auparavant travaillé comme chercheurs chez Google DeepMind, ainsi que Barry, qui a auparavant travaillé dans l’ingénierie chez Boston Dynamics. En juin, l’entreprise a déclaré qu’elle avançait vers ce qu’elle appelait « physical AGI » et qu’elle avait déjà levé plus de 500 millions de dollars.

Selon TechCrunch, les soutiens de Generalist comprennent 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 « frontier lab for robot intelligence » et a présenté Florence comme CEO, Zeng comme chief scientist et Barry comme CTO.

Ce que le modèle est censé faire

Generalist ne fabrique pas de robots ; l’entreprise crée le logiciel qui les contrôle. Elle affirme que son modèle Gen 1.5 peut apprendre à partir de démonstrations vidéo de 3 à 12 secondes et que le modèle est encore développé avec l’aide d’un petit groupe de clients, selon TechCrunch.

Dans un billet de recherche publié en juillet, Generalist a indiqué que son précédent modèle GEN-1 fonctionnait sur environ 9 000 variantes de mains et de pinces robotiques et qu’il avait été entraîné sur plus d’un demi-million d’heures de données d’interaction.

Generalist reste toutefois derrière les deux rivaux les mieux valorisés cités par TechCrunch, tandis que Genesis AI chercherait, selon les informations, la même valorisation de 3 milliards de dollars.

La réserve que les investisseurs continuent de signaler

Le principal obstacle reste la science. Contrairement aux grands modèles de langage, les robots ne peuvent pas simplement être entraînés sur l’ensemble d’Internet, et certains investisseurs en capital-risque avertissent qu’un modèle de robot réellement généraliste pourrait encore rester à plusieurs années.

Cette prudence se retrouve aussi en dehors de la Silicon Valley. Lors de la World Robot Conference 2026 à Beijing, des experts ont déclaré que l’IA incarnée accusait un retard d’au moins cinq ans 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-language-action comptent environ sept milliards de paramètres, bien en dessous de l’échelle de cent milliards atteinte par les LLM avant leur percée. Il a également souligné la rareté des données réelles comme contrainte majeure.

« It is certainly still some way from its ‘GPT moment.' »— Zhang Jianzhong, chairman and chief executive of Moore Threads, cité par Yicai Global

« It is certainly still some way from its ‘GPT moment.' »— Zhang Jianzhong, chairman and chief executive of Moore Threads, cité par Yicai Global

TechCrunch souligne que les investisseurs parient en pratique sur l’équivalent, pour la robotique, d’un « ChatGPT moment » — des modèles généralistes capables de transférer leurs compétences entre différents robots et différentes tâches.

L’afflux de capitaux dépasse les seuls laboratoires de modèles d’IA. Cryptopolitan a précédemment rapporté que Xpeng avait levé plus de 900 millions de dollars pour sa division robotique à une valorisation de 6,3 milliards de dollars, dans un tour mené par IDG Capital. Ensemble, ces opérations montrent à quel point les investisseurs se positionnent agressivement en vue d’une avancée dans la robotique, même si le « robot brain » généraliste sur lequel ils misent n’a pas encore été démontré.

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