Lors du dernier Demo Day de Y Combinator, plusieurs start-up opérant dans des domaines à forte composante technologique se sont distinguées, allant des centres de données flottants et de l’énergie nucléaire aux puces d’intelligence artificielle, en passant par la robotique et les interfaces de programmation destinées à les contrôler. La liste repose sur les recommandations d’investisseurs auxquels TechCrunch a demandé d’identifier les entreprises les plus intéressantes de la cohorte estivale, en incluant celles citées par au moins deux investisseurs.
Selon le rapport, cette cohorte semblait davantage orientée vers les technologies de pointe que les cohortes précédentes, tandis qu’un investisseur a décrit ses idées comme proches de la science-fiction. En revanche, les investisseurs ont estimé que les valorisations financières étaient plus réalistes que celles d’autres cohortes récentes.
Infrastructures de l’intelligence artificielle et énergie
Automarine, également mentionnée dans le texte sous le nom d’Atomarine, cherche à construire des centres de données alimentés par l’énergie nucléaire sur des plateformes flottantes en mer. L’entreprise mise sur le refroidissement assuré par l’eau de mer, à l’écart des contraintes énergétiques et de l’opposition des communautés locales à la construction de nouveaux centres de données. Elle prévoit de lancer un prototype fonctionnant au gaz en 2028, puis de passer à des navires flottants alimentés par l’énergie nucléaire en 2032. Elle affirme avoir obtenu des lettres d’intention témoignant de l’intérêt de clients pour une valeur supérieure à 4 milliards de dollars.
Dipole Labs développe quant à elle un commutateur optique destiné aux centres de données d’intelligence artificielle, afin de conserver les données sous forme optique lorsqu’elles circulent entre les puces, au lieu de les convertir à plusieurs reprises entre lumière et signaux électriques. L’entreprise estime que cette approche pourrait réduire la consommation d’énergie et la chaleur, tout en améliorant l’utilisation des grappes d’unités de traitement graphique.
Lamb Labs travaille sur des puces d’inférence spécialisées qui intègrent directement les poids des modèles d’intelligence artificielle dans le silicium. L’entreprise appelle ces puces des « unités de traitement des modèles » (MPU) et affirme qu’elles évitent le goulot d’étranglement causé par le transfert des poids depuis la mémoire pendant l’exécution des modèles.
Des robots pour les usages industriels et domestiques
Praxis AI collecte des vidéos et des données sur les performances humaines lors de tâches réelles, puis les transforme en données d’entraînement pour les entreprises qui développent des robots. Elle affirme déjà travailler avec des sociétés cotées en bourse et avoir recueilli des données dans plus de 150 environnements différents.
Nori propose un robot domestique vendu environ 1 600 dollars, qui peut être contrôlé au moyen d’une application sur un ordinateur portable et qui promet de nettoyer et de plier le linge. L’entreprise, lancée six semaines avant la préparation du rapport, affirme avoir réalisé près d’un demi-million de dollars de ventes. Le rapport compare ce prix à celui du robot Neo, qui coûte environ 20 000 dollars, tout en soulignant que la question fondamentale demeure la capacité réelle de ces appareils à accomplir des tâches domestiques complexes.
Cosmic Robotics développe des robots autonomes capables de soulever de lourdes charges. Elle affirme que sa technologie est utilisée pour installer des panneaux solaires aux États-Unis et disposer de contrats d’une valeur de 25 millions de dollars jusqu’en 2027. Ses fondateurs associent le projet à la vision de construire une ville sur Mars, avec pour objectif de commencer une mission d’exploration en 2028.
Des drones à l’informatique biologique
Isengard Industries veut produire, dans des pays alliés, des drones offensifs et antidrones équipés de moteurs à réaction, à un coût inférieur à celui pratiqué par les grands prestataires américains de défense. L’entreprise affirme générer un chiffre d’affaires de 10 millions de dollars et avoir obtenu une valorisation élevée au sein de la cohorte, selon deux investisseurs.
Parasma étudie l’utilisation de cellules cérébrales humaines pour faire fonctionner des systèmes informatiques avec une meilleure efficacité énergétique, tandis que Waddle Labs développe une couche API qui utilise des agents de modèles de langage pour écrire directement le code de contrôle des robots. L’entreprise affirme que les développeurs pourront donner des instructions en langage naturel, tandis que les agents créeront le code exécutable et vérifieront son bon fonctionnement, avec une préparation du robot en environ 20 minutes.
Pourquoi cette orientation est-elle importante ?
Cette liste révèle que l’attention d’une partie du capital d’amorçage se déplace des seules applications d’intelligence artificielle vers les couches qui rendent leur fonctionnement possible : l’énergie, les réseaux, les puces, les données et les robots. Toutefois, la plupart des chiffres mentionnés, comme les lettres d’intention, les contrats, les ventes et les valorisations, reposent sur les déclarations des entreprises ou les descriptions des investisseurs et ne représentent pas nécessairement des revenus réalisés ni une réussite technique démontrée. La capacité de mise à l’échelle, la fiabilité, la sécurité et la conformité réglementaire restent donc des questions ouvertes pour ces projets.