Generalist n'a pas attendu longtemps avant de retourner sur le marché. La start-up spécialisée dans l’IA appliquée à la robotique vient de lever environ 200 M$. Cette nouvelle injection de capitaux intervient à peine deux mois après une précédente levée de 400 M$ annoncée en juin, portant à plus de 600 M$ les montants levés sur une courte période.

La course aux “cerveaux robots”

À la différence de nombreux acteurs de la robotique, Generalist ne cherche pas principalement à fabriquer les machines elles-mêmes. Son ambition est de développer les modèles d’IA qui permettent aux robots de comprendre leur environnement, d’interpréter des instructions et d’exécuter des tâches physiques. La start-up, fondée notamment par Pete Florence, Andy Zeng et Andrew Barry, anciens élèves de Google DeepMind, de Boston Dynamics, a dévoilé en avril son modèle GEN-1 puis Gen-1.5 en août 2026, conçu pour permettre à des robots d’accomplir différentes tâches dans le monde physique.

Une approche qui explique en partie l’intérêt croissant des investisseurs. L’objectif est de construire une sorte de « cerveau généraliste » pouvant fonctionner sur différents types de robots, plutôt que de développer une IA spécifique pour chaque machine. La nouvelle levée, menée par 8VC avec la participation d’investisseurs existants dont Nvidia, Bezos Expeditions, Radical VenturesDealroom, USVDealroom, HanabiDealroom, Spark Capital, et Fei-Fei LiDealrooma, intervient alors que les capitaux affluent vers ce que l’industrie tech appelle désormais la « physical AI ». C'est-à-dire une IA capable non seulement de produire du texte ou des images, mais aussi de percevoir, décider et d’intéragir dans le monde physique.

600 M$ en quelques mois

En juin, l’entreprise avait déjà levé 400 M$ lors d’un tour de table valorisant la start-up autour de 2 Md$. Ces montants témoignent d’une conviction forte, celle que les prochains grands modèles d’IA pourraient être ceux qui apprennent à interagir avec le monde réel. Des systèmes capables d’automatiser des tâches physiques pourraient à terme transformer la logistique, la fabrication ou certains métiers manuels et remodeler le travail des cols bleus. Mais le défi reste considérable, les IA robotiques doivent apprendre à gérer un environnement physique imprévisible, avec des données beaucoup plus difficiles à collecter.