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XDOF, Mois après le lancement discret, Série B des yeux à une valorisation de 1,2 milliard de dollars
À peine trois mois après son lancement discret, XDOF, une startup spécialisée dans la collecte de données de téléopération en conditions réelles pour entraîner des robots polyvalents, est engagée dans des négociations avancées pour lever une série B. Soutenue par 8VC, l’entreprise est évaluée à environ 1,2 milliard de dollars, selon plusieurs personnes familières avec la transaction.
Fondée en 2024 par des anciens élèves de l’Université de Californie à Berkeley, Philipp Wu (PDG) et Fred Shentu (CTO), XDOF a fait les gros titres en juin lorsque TechCrunch a rendu compte de sa levée de fonds de série A de 70 millions de dollars, incluant des investissements de Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux et Spark Capital. L’entreprise n’avait pas l’intention de revenir sur le marché si rapidement après ce financement. Cependant, sa trajectoire de croissance impressionnante – affichant un chiffre d’affaires annuelisé proche de 50 millions de dollars – a incité les capital-risqueurs à engager des discussions pour un nouveau tour de table, ont indiqué des sources.
TechCrunch n’a pas pu confirmer le montant total des capitaux levés ni si la valorisation actuelle intègre ce nouveau financement. Les conditions finales restent indéterminées et sont susceptibles d’évoluer.
Les représentants de XDOF et de 8VC n’ont pas répondu aux demandes de commentaire.
La mission de la startup est d’établir les pipelines de données, les outils de collecte et les systèmes d’annotation que les principaux laboratoires d’intelligence artificielle et les entreprises de robotique peinent à développer en interne. En substance, XDOF opère comme une chaîne d’approvisionnement en données externalisée pour le secteur de la robotique.
Lors de ses études doctorales, Wu a étudié comment les robots apprennent à partir de vastes ensembles de données. Il a identifié un obstacle majeur dans ses recherches : la rareté des « données à grande échelle », a-t-il expliqué à TechCrunch en juin.
Pour remédier à cela, Wu s’est associé à Shentu sur GELLO, un système de téléopération abordable permettant aux opérateurs humains de contrôler des bras robotiques à distance et de générer des données d’entraînement. Cette collaboration a donné lieu à un article de robotique très influent.
Cette recherche a jeté les bases de XDOF, que les investisseurs comparent désormais à Scale AI ou Mercor pour la robotique physique – faisant référence aux géants de l’étiquetage de données qui ont alimenté le boom de l’IA. Contrairement aux grands modèles de langage, initialement entraînés sur d’immenses corpus internet, les robots physiques manquent de jeux de données du monde réel comparables. Par conséquent, la collecte de données reste un goulot d’étranglement critique dans le développement de machines polyvalentes.
XDOF collabore avec le laboratoire de recherche en intelligence artificielle de l’Université de Californie à Berkeley pour publier ce qu’il prétend être le plus grand ensemble de données d’entraînement robotiques de haute qualité à ce jour, nommé ABC.
Pour recueillir ces données, XDOF intègre la téléopération robotique à distance avec des collecteurs humains portant des capteurs qui enregistrent des tâches quotidiennes telles que le pliage du linge et l’aplatissage des cartons.
La startup entend recruter et former des équipes mondiales de collecteurs de données, y compris des téléopérateurs à distance qui pilotent des robots et des opérateurs égocentriques qui portent des capteurs corporels pour capturer les données de mouvement.
XDOF avait précédemment informé TechCrunch qu’elle servait déjà 20 clients, dont plusieurs laboratoires d’intelligence artificielle de premier plan.
D’autres ventures travaillant sur la collecte de données réelles pour l’entraînement des robots incluent Mecka AI, ainsi que des plateformes de données humaines s’étendant au-delà des grands modèles de langage, telles que Scale AI et Micro1.
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