XDOF vise 1,2 milliard pour ses données de robots

Résumé

Moins de trois mois après sa sortie de l’ombre, XDOF discute une Série B à 1,2 milliard de dollars, portée par une croissance rapide de ses revenus et de ses clients.

Les faits

Moins de trois mois après être sortie du mode furtif, la start-up XDOF négocie une levée de fonds de Série B valorisant l’entreprise autour de 1,2 milliard de dollars, dans un tour mené par 8VC, selon plusieurs personnes au fait des discussions. Fondée en 2024 par les chercheurs de l’UC Berkeley Philipp Wu (CEO) et Fred Shentu (CTO), XDOF collecte des données de téléopération en conditions réelles pour entraîner des robots polyvalents. TechCrunch avait déjà rapporté en juin un tour de Série A de 70 millions de dollars, avec la participation de Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux et Spark Capital. La société n’avait pas prévu de se refinancer aussi rapidement, mais sa croissance jugée rapide, avec un revenu annualisé approchant 50 millions de dollars, a incité des investisseurs à l’approcher pour un nouveau tour. Les modalités de la Série B ne sont pas encore définitives et pourraient évoluer. Le montant total levé n’est pas connu, et il n’est pas précisé si la valorisation inclut les nouveaux fonds. XDOF et 8VC n’ont pas répondu aux demandes de commentaire. XDOF se positionne comme une chaîne d’approvisionnement externalisée de données pour l’industrie de la robotique. La start-up conçoit des pipelines de données, des outils de collecte et des systèmes d’annotation que les laboratoires d’IA de pointe et les entreprises de robotique ne peuvent pas facilement développer eux-mêmes. Elle est décrite par des investisseurs comme « le Scale AI ou Mercor de la robotique physique », en référence aux acteurs du labelling de données qui ont alimenté le boom de l’IA. Contrairement aux modèles de langage, entraînés initialement sur l’ensemble d’internet, les robots physiques ne disposent pas d’un équivalent de données réelles, ce qui fait de la collecte un goulot d’étranglement critique. À l’origine, Philipp Wu étudiait la manière dont les robots apprennent à partir de grands jeux de données et se heurtait à un manque de « données à grande échelle avec lesquelles travailler ». Avec Fred Shentu, il a alors lancé GELLO, un système de téléopération à faible coût permettant à un opérateur humain de contrôler à distance un bras robotique pour générer des données d’entraînement. Ces travaux ont donné lieu à un article jugé influent en robotique et ont posé les bases de XDOF. La start-up s’associe au laboratoire de recherche en IA de l’UC Berkeley pour publier ce qu’elle considère comme la plus vaste collection de données d’entraînement de robots de haute qualité jamais assemblée, baptisée ABC. Pour produire ces données, XDOF combine la téléopération de robots à distance avec des collecteurs humains équipés de capteurs pour enregistrer des tâches quotidiennes comme plier des vêtements ou aplatir des cartons. XDOF prévoit de recruter et former des équipes de collecteurs de données à travers le monde, incluant des téléopérateurs qui pilotent des robots à distance et des opérateurs égocentriques qui portent des capteurs corporels pour capturer des mouvements. La société a indiqué à TechCrunch qu’elle travaille déjà avec 20 clients, dont plusieurs laboratoires d’IA de frontière. Parmi les autres entreprises qui cherchent à collecter des données réelles pour l’entraînement de robots figurent Mecka AI, ainsi que des plateformes de données humaines qui étendent leur activité au-delà des modèles de langage, comme Scale AI et Micro1.

Pourquoi c’est important

Cette levée de Série B à une valorisation d’environ 1,2 milliard de dollars, envisagée moins de trois mois après un tour de Série A de 70 millions de dollars, souligne la vitesse à laquelle l’écosystème des données pour la robotique physique se structure. La trajectoire de XDOF, dont le revenu annualisé approche 50 millions de dollars, illustre l’appétit des investisseurs pour les infrastructures critiques d’entraînement des robots. En se présentant comme une chaîne d’approvisionnement externalisée de données pour les laboratoires d’IA de pointe et les entreprises de robotique, XDOF s’attaque à un goulot d’étranglement majeur : l’absence de grands jeux de données réelles pour les robots physiques. La collaboration avec le laboratoire d’IA de l’UC Berkeley pour publier le corpus ABC, présenté comme la plus grande collection de données d’entraînement de robots de haute qualité, et les plans de déploiement d’équipes de collecteurs à l’échelle mondiale pourraient contribuer à accélérer le développement de robots polyvalents et à rapprocher la robotique de la dynamique de croissance qu’a connue l’IA générative.

Questions fréquentes

À combien XDOF est-elle valorisée pour sa Série B en discussion ?

XDOF discute une Série B à une valorisation d’environ 1,2 milliard de dollars, dans un tour mené par 8VC.

Qui a fondé XDOF et quand ?

XDOF a été cofondée en 2024 par les chercheurs de l’UC Berkeley Philipp Wu, CEO, et Fred Shentu, CTO.

Quel montant XDOF a-t-elle levé en Série A ?

XDOF a levé 70 millions de dollars en Série A en juin, avec Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux et Spark Capital.

Quel est le niveau de revenus de XDOF ?

Le revenu annualisé de XDOF approche 50 millions de dollars, ce qui a poussé des investisseurs à proposer une nouvelle levée.

Qu’est-ce que le corpus de données ABC de XDOF ?

ABC est présenté par XDOF et le laboratoire d’IA de l’UC Berkeley comme la plus vaste collection de données d’entraînement de robots de haute qualité.

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