Samedi 20 Septembre 2025
La jeune entreprise californienne, Figure AI, a rendu public un financement de plus d'un milliard de dollars dans le cadre d'une levée de fonds de série C. Cette opération a propulsé son évaluation de 2,6 milliards de dollars à 39 milliards de dollars. Cette ressource financière va donner la possibilité à cette société, désormais une décacorne, de dynamiser la distribution de ses robots humanoïdes polyvalents dans des contextes aussi bien privés que professionnels.
Le cycle de financement a été orchestré par Parkway Venture Capital et a bénéficié de l'appui d'investisseurs de premier plan et de collaborateurs industriels importants, incluant Brookfield Asset Management, NVIDIA, Intel Capital, LG Technology Ventures, Salesforce, T-Mobile Ventures et Qualcomm Ventures.
Fondée en 2022 par Brett Adcock à Sunnyvale, mais désormais implantée à San José en raison de son expansion, Figure AI s'est fixé comme but de concevoir des robots humanoïdes autonomes pour compenser le manque de personnel. Son ambition est de remplacer les employés dans les tâches les plus ardues ou les plus dangereuses, notamment dans les domaines de la production industrielle et de la logistique.
En février dernier, la start-up dévoilait Helix, un modèle d’IA reposant sur une architecture vision-langage-action (VLA). Cette technologie permet aux robots de comprendre des instructions vocales et de manipuler des objets inconnus sans entraînement préalable, ouvrant ainsi la voie à des applications domestiques. Le mois suivant, elle présentait BotQ, sa nouvelle usine de fabrication, avec un objectif de 12 000 unités par an.
Avec cette injection de capitaux, Figure AI projette d'étendre l'utilisation de ses robots aux foyers et aux activités commerciales et, pour atteindre cet objectif, d'intensifier la cadence de production. Elle envisage aussi de bâtir une infrastructure GPU de dernière génération afin d'accélérer la formation et la simulation des modèles Helix, et de ce fait, d'améliorer la perception, le raisonnement et le contrôle des robots. Elle prévoit également de recueillir des données vidéo humaines et des informations sensorielles multimodales, afin d'optimiser leur compréhension et leur fonctionnement dans des milieux complexes et dynamiques.
