L'ESSENTIEL EN 30 SECONDES

  • Machenta, essaimage d'Imperial College London, a levé 40 millions de dollars en amorçage auprès de Creandum et Union Square Ventures.
  • L'entreprise développe un modèle de fondation pour robots, préentraîné entièrement en simulation, qui vise à apprendre une tâche à partir d'une seule démonstration.
  • Les fonds serviront à faire passer le modèle à l'échelle et à agrandir l'équipe, installée dans de nouveaux locaux à King's Cross, à Londres.

Machenta, jeune pousse d'IA physique issue d'Imperial College London, a levé 40 millions de dollars lors d'un tour d'amorçage annoncé le 27 octobre 2026. Les fonds Creandum et Union Square Ventures mènent l'opération. Selon l'université, il s'agit de la plus grosse levée d'amorçage jamais réalisée par une start-up robotique britannique ; ni les autres investisseurs ni la valorisation n'ont été communiqués.

Ce que développe Machenta

L'entreprise conçoit un modèle de fondation pour robots censé permettre à une machine d'acquérir une nouvelle tâche après l'avoir vue exécutée une seule fois. Imperial rappelle qu'aujourd'hui, un robot a souvent besoin de nombreuses démonstrations, recueillies sur plusieurs jours, avant de maîtriser un nouveau travail. Machenta préentraîne son modèle exclusivement sur des données simulées, plutôt que sur de vastes corpus d'enregistrements réels ou de démonstrations humaines.

D'après la société, un même modèle a déjà appris des tâches variées, comme emballer ou ranger, et peut fonctionner sur différents types de robots, y compris des humanoïdes. L'université avance aussi que la simulation pourrait limiter la collecte de données physiques et éviter certains problèmes pratiques et de confidentialité liés à l'enregistrement de personnes. Ces capacités sont décrites par l'entreprise et l'université ; aucune évaluation indépendante n'accompagne l'annonce.

Qui est derrière

Machenta est dirigée par son cofondateur et PDG Edward Johns, professeur d'apprentissage robotique au département d'informatique d'Imperial. Les travaux ont débuté il y a environ six ans dans son Robot Learning Lab, avec le doctorant Vitalis Vosylius et d'autres membres du laboratoire. Edward Johns résume l'ambition de la société par la vitesse d'apprentissage : pour lui, l'intelligence se mesure à la rapidité avec laquelle on apprend quelque chose de nouveau.

À quoi servira l'argent

Le financement doit permettre d'étendre le modèle à davantage de robots et de tâches, et de renforcer l'équipe, qui s'installe dans un nouveau bureau doté d'un laboratoire à King's Cross, à Londres. Aucune des deux sources ne précise d'objectif de recrutement ni de calendrier pour un produit commercial.

Machenta parie que la simulation, associée à l'apprentissage en une seule démonstration, peut réduire la quantité de données réelles dont un robot a besoin avant d'être utile. Cette promesse devra être vérifiée chez des clients, hors des conditions contrôlées d'un laboratoire de recherche.