Physical Intelligence : un tour de table de 20 milliards de dollars qui clôt une semaine de financements dans les modèles robotiques

Les deux tours de table annoncés le 2 novembre financent la même idée : un modèle capable de piloter plusieurs types de robots, au lieu d'un contrôleur dédié à chaque bras. Le pari : l'actif rare sera le modèle, pas le matériel.

Physical Intelligence lève des fonds régulièrement depuis sa création en mars 2024. Après un amorçage de 70 m$, la société a obtenu une série A de 400 m$ sur une valorisation de 2 400 000 000 de dollars, puis une série B de 600 m$ menée par CapitalG, avec Jeff Bezos, Thrive Capital, Lux Capital, Index Ventures et T. Rowe Price également investisseurs. Cette série B, en novembre 2025, a fixé le seuil de 5 600 000 000 de dollars que les discussions rapportées laisseraient loin derrière. Bloomberg écrit que les investisseurs existants Avenir et Lux Capital négocient pour mener le nouveau tour, selon des personnes qui ont demandé à ne pas être nommées, et que l'entreprise cherche au moins 1 000 000 000 de dollars.

Malgré ces capitaux, l'entreprise reste petite. Physical Intelligence comptait environ 80 salariés en mars 2026.

Le pari technique repose sur un modèle vision, langage et action entraîné sur de nombreux types de robots, plutôt que sur un contrôleur écrit pour une seule pince. π*0.6, publié en novembre 2025, s'appuie sur l'apprentissage par renforcement pour progresser avec l'expérience. Des travaux de mars 2026 y ont ajouté une mémoire à long et à court terme pour les tâches de plus de dix minutes.

Les preuves commerciales sont étroites mais précises. Le modèle π0.6 a préparé des commandes de commerce en ligne pendant une journée complète d'entrepôt avec 96,4 % d'autonomie pour le partenaire de déploiement Ultra en février 2026, et Ultra dit vouloir monter vers des centaines de déploiements dans des entrepôts américains. L'ajout de données de pliage de linge fournies par le partenaire Weave a réduit de 42 % les prises manquées et de 50 % les interventions humaines, affirme l'entreprise. Sergey Levine, cofondateur, a déclaré à TechCrunch : « Voyez cela comme ChatGPT, mais pour les robots ».

Tutor Intelligence soutient que les données doivent venir d'un travail rémunéré. Cette société de Watertown, dans le Massachusetts, a annoncé le 2 novembre une série B de 75 m$ menée par Andreessen Horowitz, portant le financement total à 117 m$.

Tutor déploie ses robots Sonny et Cassie chez des clients, où des opérateurs à distance appelés tutors les aident à terminer les tâches. L'expérience accumulée entraîne le modèle suivant. Raghu Raghuram, associé général chez Andreessen Horowitz et ancien directeur général de VMware, a déclaré que « l'apprentissage continu sur un nombre croissant de déploiements est le chemin qui mène des capacités spécialisées à la robotique généraliste ». Josh Gruenstein, cofondateur et directeur général, affirme que l'intelligence ainsi obtenue rend les robots « abordables à un niveau entièrement nouveau » et que « nous n'arrivons presque pas à construire les robots assez vite ». Union Square Ventures et Neo, qui avaient mené les tours précédents, ont aussi participé.

Machenta prend le chemin inverse. Cette société londonienne a levé 40 m$ en amorçage, menés par Creandum et Union Square Ventures, et affirme que ses modèles sont pré-entraînés entièrement sur des données simulées.

Imperial College London, où la recherche a débuté il y a environ six ans, qualifie ce tour de plus gros amorçage levé par une start-up britannique de robotique. Le professeur Edward Johns et le doctorant Vitalis Vosylius ont fondé l'entreprise au sein du Robot Learning Lab de l'université, et elle a ouvert un bureau et un laboratoire à King's Cross. L'argument est l'apprentissage instantané : un robot qui apprend une nouvelle tâche physique après l'avoir vue une fois, et non après des démonstrations répétées et des mises à jour du modèle. Johns a déclaré dans l'annonce que « l'intelligence tient moins à ce que l'on sait déjà faire qu'à la vitesse à laquelle on apprend quelque chose de nouveau ».

Les données simulées sont bon marché et privées. Les données de déploiement sont coûteuses et spécifiques. Laquelle produit le meilleur modèle général, c'est la question ouverte derrière ces trois valorisations.

L'écart entre les montants est large. L'amorçage de 40 m$ de Machenta et les 117 m$ levés au total par Tutor paraissent petits face au 1 000 000 000 de dollars et plus que Physical Intelligence chercherait à lever, et plus petits encore face à la valorisation en discussion.

Le marché public vote en premier. Les actionnaires de Churchill Capital Corp XI ont approuvé le 2 novembre sa fusion avec Agility Robotics, avec plus de 84 % des voix exprimées en faveur.

La société combinée doit boucler l'opération le 4 novembre et commencer à coter sur le Nasdaq le 5 novembre sous le ticker AGLT. Elle attend environ 465 m$ de capital brut avant frais, contre plus de 620 m$ anticipés à l'annonce de la fusion en juin. Cela représente environ 164 m$ provenant du compte fiduciaire de Churchill, 201 m$ d'un PIPE mené par Foxconn et 100 m$ de fonds propres levés par Agility après l'annonce. Les robots Digit travaillent déjà dans neuf environnements clients, dont un site de GXO Logistics à Flowery Branch, en Géorgie, et deux autres installations GXO ont été ajoutées en octobre. Agility dit avoir plus de 300 m$ de commandes pluriannuelles fermes pour Digit 5, tout en précisant que ce chiffre ne correspond pas au chiffre d'affaires actuel.

Son usine RoboFab de Salem, dans l'Oregon, est conçue pour produire jusqu'à 10 000 robots par an.

Digit 5, dévoilé en septembre, doit être accessible à quelques clients au premier semestre 2027 et disponible largement à la fin de cette année-là. Le fabricant de matériel agricole AGCO a signé en octobre un accord commercial pour tester Digit sur son site de Hesston, dans le Kansas, à partir de 2027.

Le choix du matériel reste étroit. RoboterAtlas recensait 49 robots humanoïdes de 41 entreprises à la fin octobre 2026, dont 26 de fabricants chinois, dix américains et trois allemands, rapporte heise. Vingt-huit des modèles listés visaient les entreprises, 18 la recherche et l'enseignement, et seulement 16 les foyers.

Rien de tout cela ne tranche la question de savoir si les modèles généraux de robots justifient leurs valorisations. Les partenaires de Physical Intelligence annoncent des pourcentages d'autonomie, Tutor annonce des déploiements, Agility annonce des commandes avec une réserve. Le prochain chiffre dur tombe le 5 novembre, quand AGLT entre en Bourse.