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Shorooq et Presight, une filiale du groupe G42, ont participé à un tour de table de série A de 100 millions de dollars pour Maven Robotics, une entreprise américaine qui développe des robots industriels autonomes pour la logistique et la fabrication. Maven utilisera ce financement pour accroître la production de la troisième génération de ses robots, développer la quatrième génération et élargir l’éventail des tâches de manutention.
Vantora, anciennement connue sous le nom d’UP.Labs, a obtenu un investissement de 100 millions de dollars de Silversmith Capital Partners afin d’étendre son modèle de création de start-up sur mesure pour des partenaires industriels. L’entreprise se réoriente vers des solutions d’intelligence artificielle physique que les entreprises partenaires peuvent intégrer à leurs activités et conserver.
Treble, qui développe une plateforme de simulation et de test d’applications audio, a levé 18 millions de dollars supplémentaires dans le cadre de son tour de table de série A, portant son financement total à plus de 40 millions de dollars. L’entreprise cible les laboratoires d’intelligence artificielle ainsi que les fabricants d’appareils portables et de robots en générant des données audio synthétiques et en testant les modèles dans des conditions réelles.
La société italienne Exein a bouclé un tour de financement de 270 millions de dollars mené par Headline, portant sa valorisation à 1,7 milliard de dollars et faisant d’elle la dernière licorne d’Europe. La société prévoit d’affecter ce financement à des acquisitions, au recrutement et au développement d’un modèle de sécurité pour l’intelligence artificielle physique.
Le ministère japonais de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie a demandé un budget presque record pour l’exercice fiscal 2027, avec d’importantes allocations consacrées à l’intelligence artificielle, aux robots, aux semi-conducteurs et aux métaux importants, ainsi qu’à la gestion des risques de pénurie d’approvisionnement.
Ricoh a annoncé le développement d’une technologie fondée sur un Latent Action Model pour apprendre aux robots des actions telles que saisir et déplacer des objets à partir de données d’images et de vidéos, sans dépendre entièrement d’une architecture robotique particulière. L’entreprise a testé cette technologie dans un environnement simulé construit à partir de conditions physiques, en s’appuyant sur les services AWS afin de réduire le coût de collecte des données et d’entraînement des modèles.
La société japonaise Aster, spécialisée dans les technologies d’intelligence artificielle destinées à la fabrication, a annoncé une coopération axée sur la production de moteurs utilisant de l’aluminium, parallèlement à la conception d’une usine intégrant les technologies d’intelligence artificielle physique et les données opérationnelles à travers les différentes étapes de la production.
INSOL-HIGH a commencé l’exploitation de l’installation J-HRTI pour recueillir des données d’entraînement destinées aux robots humanoïdes, avec une capacité d’accueil allant jusqu’à 40 robots et l’enregistrement des interactions des opérateurs avec diverses tâches industrielles. L’initiative vise à fournir des données permettant aux modèles d’intelligence artificielle physique d’apprendre à exécuter des travaux dans des environnements réels.
ARUM a annoncé le lancement du développement conjoint de machines-outils dotées de capacités d’« intelligence artificielle physique », au moyen des plateformes TTMC Type-M et TTMC Type-L ainsi que du système TTMC Brain. Le projet vise à automatiser l’identification des données de fabrication, la conception des processus, la programmation CN et les mouvements du robot entre octobre 2026 et septembre 2030.