Nomadic, une startup fondée par le PDG Mustafa Bal et le CTO Varun Krishnan, a annoncé avoir levé 8,4 millions de dollars dans un tour de financement semence. Cette levée de fonds, qui valorise l'entreprise à 50 millions de dollars après l'entrée, est dirigée par TQ Ventures avec la participation de Pear VC et de Jeff Dean. Ces fonds permettront à la société d'étendre sa clientèle et d'affiner sa plateforme dédiée à l'organisation des données issues des véhicules autonomes et des robots. Le secteur de l'intelligence artificielle physique génère une masse considérable de données vidéo pour l'entraînement et l'évaluation des modèles. Cependant, l'organisation manuelle de ces archives, qui représentent souvent 95 % des données d'une flotte, ne passe pas à l'échelle. Le défi est particulièrement aigu concernant les cas limites, ces événements rares mais cruciaux que les modèles peu expérimentés peinent à comprendre. Nomadic a conçu une plateforme utilisant des modèles de vision et de langage pour transformer ces vidéos brutes en ensembles de données structurés et interrogeables. Cela permet une surveillance accrue des flottes et crée des jeux de données uniques pour l'apprentissage par renforcement, accélérant ainsi les cycles de développement. Les fondateurs, anciens camarades de classe à Harvard, ont créé l'entreprise après avoir rencontré les mêmes obstacles techniques lors de leur passage chez des géants comme Lyft et Snowflake. Leur outil permet d'identifier des incidents spécifiques, tels qu'un véhicule franchissant un feu rouge sous la direction d'un policier, pour des fins de conformité ou pour intégrer ces données directement dans les pipelines d'entraînement. Des clients comme Zoox, Mitsubishi Electric, Natix Network et Zendar utilisent déjà la solution. Antonio Puglielli, vice-président de l'ingénierie chez Zendar, a souligné que l'outil de Nomadic a permis à son entreprise de progresser beaucoup plus rapidement qu'en externalisant ces tâches, grâce à l'expertise technique distincte de la startup. Bien que des acteurs établis comme Scale, Kognic et Encord, ainsi qu'Nvidia avec ses modèles Alpamayo, développent également des outils d'annotation, Varun Krishnan décrit la technologie de Nomadic comme un système de raisonnement autonome. Il ne s'agit pas simplement d'un outil d'étiquetage, mais d'un système capable de comprendre la description d'une tâche et de déterminer comment la trouver en mettant en contexte l'action observée. Schuster Tanger, partenaire chez TQ Ventures, compare cette spécialisation au modèle de Salesforce ou de Netflix, arguant que les constructeurs de robots ne doivent pas se distancer de leur produit principal en construisant leurs propres outils d'infrastructure de données. La crédibilité de l'équipe est renforcée par le profil de ses membres, notamment Krishnan, maître international d'échecs, et l'ensemble des ingénieurs ayant publié des travaux scientifiques. Actuellement, l'entreprise développe des outils spécifiques, comme celui qui analyse la physique des changements de voie à partir de vidéos ou qui localise précisément les préhenseurs de robots. La prochaine étape consiste à adapter ces capacités aux données non visuelles, telles que les lectures lidar, ou à intégrer des données multi-capteurs. Mustafa Bal reconnaît la complexité de ce défi : gérer des téraoctets de vidéo, les confronter à des modèles de centaines de milliards de paramètres et en extraire des insights précis reste une entreprise techniquement extrêmement difficile.