La poussée de l’Asie vers l’IA physique est alimentée par les mêmes prouesses manufacturières qui ont fait de la région une puissance industrielle mondiale. En Corée du Sud, au Japon, en Chine et à Taiwan, le secteur manufacturier reste un pilier central de la croissance économique. Contrairement aux économies plus fortement orientées vers les services ou les logiciels, ces pays s’appuient depuis longtemps sur une production à grande échelle, des industries axées sur l’exportation et des chaînes d’approvisionnement hautement optimisées. Ce fondement structurel détermine désormais la manière dont l’intelligence artificielle est adoptée et où les investissements circulent.
Il est donc particulièrement significatif que Config, une startup basée à Séoul et à San José qui construit la couche de données pour les modèles de fondation robotiques (RFM), ait obtenu le soutien des branches de capital-risque des plus grands fabricants sud-coréens.
Samsung Venture Investment a mené son tour de table sursouscrit de 27 millions de dollars pour une valorisation de plus de 200 millions de dollars, portant le total levé de Config à 35 millions de dollars. ZER01NE Ventures, la branche capital-risque de Hyundai Motor, LG Tech Ventures et SKT America, l'unité de capital-risque d'un géant sud-coréen des télécommunications, se sont également jointes en tant qu'investisseurs stratégiques, aux côtés de l'investisseur providentiel Pieter Abbeel (co-fondateur de Covariant AI et professeur à l'UC Berkeley) et de bailleurs de fonds, notamment Mirae Asset Ventures, Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures et Z Ventures.
Config a été fondée en janvier 2025 par le PDG Minjoon Seo, ancien chercheur chez Meta et scientifique en chef chez Twelve Labs, ainsi que par trois co-fondateurs issus de Waymo, Google et Naver. Au lieu de construire des robots eux-mêmes, l’équipe se concentre sur un objectif plus simple : fournir les données dont les robots ont besoin pour apprendre et fonctionner. Ils pensent que de meilleures données seront essentielles pour rendre les robots plus utiles.
La formation de grands modèles de langage est coûteuse, en raison de la puissance de calcul requise pour les traiter, mais la matière première, de grandes quantités de texte provenant d'Internet, est facile à obtenir. Apprendre aux robots à bouger est un défi complètement différent, a déclaré Seo dans une interview exclusive avec TechCrunch. Chaque élément de données de formation doit être physiquement collecté, comme si vous aviez besoin du robot, des installations pour le faire fonctionner et des personnes pour le faire fonctionner. Cela rend l’IA robotique plus coûteuse à développer qu’un chatbot uniquement logiciel, selon Seo. À mesure que les entreprises recherchent des robots plus performants, le coût de la collecte et de l’étiquetage des données peut augmenter rapidement.
Config veut être l'entreprise qui rend possible l'IA des robots de tout le monde. La startup compare son rôle à TSMC, un fabricant de puces taïwanais qui fabrique pour Apple, Nvidia et AMD sans rivaliser avec aucun d'entre eux. Config vise à jouer un rôle similaire en robotique en fournissant les données. Cette approche gagne du terrain à mesure que les grands fabricants cherchent de plus en plus à créer leur propre robot IA propriétaire au lieu de s’appuyer entièrement sur des fournisseurs extérieurs. C’est le marché sur lequel Config parie.
Config génère déjà des revenus, a déclaré le COO et co-fondateur de Config Jack Bang. Les clients actuels de la startup comprennent de grands fabricants, des intégrateurs de systèmes et des entreprises des secteurs de l'agriculture et de la défense, a déclaré Bang à TechCrunch. Les pairs dans l’espace incluent l’intelligence physique, l’IA généraliste et l’IA Skild.
Config enregistre les humains effectuant des tâches physiques dans des environnements de studio contrôlés et sur le terrain. La startup opère à Séoul et à Hanoï, où près de 300 personnes s'occupent de la production de données. À ce jour, il a accumulé plus de 100 000 heures de données sur les mouvements humains, soit plus de 30 fois la taille d’AgiBot World, le plus grand ensemble de données open source comparable avec environ 3 000 heures.
La plupart des équipes de robotique entraînent des modèles d'IA sur des données de mouvement humain, puis adaptent ces modèles pour un robot. Config adopte une approche différente, a déclaré Seo. L'entreprise se concentre sur la transformation des données avant le début de la formation afin qu'elles soient mieux adaptées à la façon dont les robots se déplacent et interagissent avec le monde. Seo a comparé le processus à la traduction linguistique. Former un modèle sur un type de données et s'attendre à ce qu'il fonctionne de manière transparente dans un autre contexte, a déclaré Seo, revient à essayer d'enseigner le coréen en utilisant uniquement du matériel en anglais.
« Les données doivent être converties, pas le modèle. Cette technologie de conversion est le principal différenciateur technique de Config », a déclaré Seo.
Le financement sera consacré à trois priorités : faire évoluer ses opérations de données au Vietnam et à Séoul jusqu'à un million d'heures de données collectées, faire croître son activité de plate-forme d'entreprise à 10 millions de dollars en ARR d'ici la fin 2027 et lancer un produit Robot-as-a-Service basé sur le cloud qui permet aux entreprises d'exécuter le modèle de base de Config sans avoir besoin de matériel embarqué.
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