Mecka AI approche les 500 M$ dans un tour Sequoia

Mecka AI, une startup spécialisée dans la collecte de données de mouvement humain pour l'entraînement des robots humanoïdes et des systèmes robotiques généraux, s'approche d'une levée de fonds dirigée par Sequoia Capital, évaluant l'entreprise à environ 500 millions de dollars. Cet investissement intervient seulement trois mois après une première série de 60 millions de dollars co-dirigée par Framework Ventures. Les termes définitifs ne sont pas encore fixés et l'accord reste susceptible d'évoluer. Fondée en 2024 par quatre entrepreneurs, l'équipe de Mecka AI ne compte pas d'ingénieurs en robotique. Leur stratégie repose sur un constat clair : le manque de données réelles issues de l'environnement physique constitue le principal frein au développement de robots polyvalents. Pour pallier ce problème, Mecka AI rémunère des particuliers qui enregistrent des gestes du quotidien, comme préparer un café ou effectuer des réparations, à l'aide de capteurs corporels et de smartphones. Cette méthode vise à fournir aux laboratoires d'intelligence artificielle et aux constructeurs de robots les jeux de données nécessaires pour affiner leurs modèles d'apprentissage. Selon les projections communiquées en début de juin, la startup ambitionne d'atteindre un chiffre d'affaires annuel de 100 millions de dollars d'ici la fin de 2026. Bien que sa liste de clients reste confidentielle, de nombreux acteurs du secteur s'appuient déjà sur ces données, les complétant souvent par des techniques de téléopération. Le marché des données robotiques est en pleine expansion, comme en témoigne la proximité d'une valorisation de 1,2 milliard de dollars pour le concurrent XDOF, ou l'élargissement de plateformes spécialisées dans les données humaines comme Scale AI vers l'entraînement des robots. Mecka AI s'inscrit ainsi dans une dynamique similaire à celle des entreprises ayant révolutionné le développement des grands modèles de langage, mais appliquée au monde physique. Alors que la course aux données d'entraînement robotique s'intensifie, le succès de cette nouvelle levée pourrait confirmer le rôle central des données réelles dans la prochaine vague d'innovations en robotique autonome.