Les principaux fabricants coréens soutiennent Config, le « TSMC des données robotiques »

Les progrès de l'Asie dans le domaine de l'IA physique s'appuient sur le même savoir-faire industriel qui a fait de la région un leader mondial. En Corée du Sud, au Japon, en Chine et à Taïwan, l'industrie manufacturière reste un pilier de la croissance économique. Contrairement aux économies davantage axées sur les services ou les logiciels, ces pays ont toujours reposé sur la production de masse, les industries tournées vers l'exportation et des chaînes d'approvisionnement hautement efficaces. Cette base structurelle influence aujourd'hui l'adoption de l'intelligence artificielle et oriente les tendances en matière d'investissement.

Dans ce contexte, il est particulièrement remarquable que Config, une start-up basée à Séoul et à San José qui développe l'infrastructure de données pour les modèles de base robotiques (RFM), ait obtenu des investissements de la part des branches de capital-risque des plus grands conglomérats industriels sud-coréens.

Samsung Venture Investment a mené ce tour de table de financement d'amorçage de 27 millions de dollars, qui a été sursouscrit, valorisant l'entreprise à plus de 200 millions de dollars et portant son financement total à 35 millions de dollars. Parmi les investisseurs stratégiques de ce tour figuraient ZER01NE Ventures, la branche de capital-risque de Hyundai Motor, LG Tech Ventures et SKT America, l'unité de capital-risque du géant sud-coréen des télécommunications. Ils ont été rejoints par l'investisseur providentiel Pieter Abbeel (cofondateur de Covariant AI et professeur à l'université de Berkeley) et par des bailleurs de fonds tels que Mirae Asset Ventures, la Korea Development Bank, GS Futures, Kakao Ventures et Z Ventures.

Config a été fondée en janvier 2025 par son PDG Minjoon Seo, ancien chercheur chez Meta et directeur scientifique chez Twelve Labs, ainsi que par trois cofondateurs ayant précédemment travaillé chez Waymo, Google et Naver. Plutôt que de construire des robots, l'équipe se concentre sur un objectif plus fondamental : fournir les données essentielles dont les robots ont besoin pour apprendre et fonctionner. Elle estime que des données de qualité supérieure seront cruciales pour améliorer l'utilité des robots.

L'entraînement de grands modèles linguistiques est coûteux en raison de la puissance de calcul nécessaire, mais la matière première — de vastes quantités de texte provenant d'Internet — est facilement accessible. Apprendre aux robots à se déplacer représente un défi particulier, a expliqué M. Seo lors d'une interview exclusive accordée à TechCrunch. Chaque donnée d'entraînement doit être collectée physiquement, ce qui nécessite un robot, une installation pour le faire fonctionner et du personnel. Cela rend le développement de l'IA robotique plus coûteux que celui des chatbots purement logiciels, selon Seo. À mesure que les entreprises recherchent des robots plus performants, les dépenses liées à la collecte et à l'étiquetage des données peuvent grimper en flèche.

Config vise à devenir le moteur de l’IA robotique d’autres entreprises. La start-up compare son rôle à celui de TSMC, le fabricant taïwanais de puces qui produit pour Apple, Nvidia et AMD sans entrer en concurrence avec eux. Config cherche à jouer un rôle similaire dans la robotique en fournissant des données de base. Cette stratégie prend de l’ampleur alors que les grands fabricants cherchent de plus en plus à développer leur propre IA robotique propriétaire plutôt que de s’en remettre uniquement à des fournisseurs externes. C’est le marché que Config vise.

Selon Jack Bang, directeur des opérations et cofondateur, Config génère déjà des revenus. La clientèle actuelle de la start-up comprend de grands fabricants, des intégrateurs de systèmes et des entreprises des secteurs de l'agriculture et de la défense, a déclaré M. Bang à TechCrunch. Parmi ses concurrents dans ce domaine figurent Physical Intelligence, Generalist AI et Skild AI.

Crédits image : Kate Park

Config capture des humains effectuant des tâches physiques aussi bien dans des studios contrôlés que dans des environnements réels. L'entreprise opère depuis Séoul et Hanoï, où une équipe de près de 300 personnes gère la production de données. À ce jour, elle 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, qui compte environ 3 000 heures.

La plupart des équipes de robotique entraînent des modèles d’IA à partir de données de mouvements humains, puis adaptent ces modèles aux robots. Config adopte une approche différente, a déclaré M. Seo. L'entreprise se concentre sur la transformation des données avant le début du processus d'entraînement, afin de mieux les adapter à la façon dont les robots se déplacent et interagissent avec leur environnement. M. Seo a comparé ce processus à la traduction linguistique. Entraîner un modèle sur un type de données et s'attendre à ce qu'il fonctionne parfaitement dans un autre contexte, a-t-il déclaré, revient à essayer d'enseigner le coréen en utilisant uniquement des supports en anglais.

« Ce sont les données qui doivent être converties, pas le modèle. Cette technologie de conversion est le principal facteur de différenciation technique de Config », a souligné M. Seo.

Ce nouveau financement sera alloué à trois priorités clés : étendre ses opérations de données au Vietnam et à Séoul pour atteindre un million d'heures de données collectées, développer son activité de plateforme d'entreprise afin d'atteindre 10 millions de dollars de chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) d'ici fin 2027, et lancer un produit « Robot-as-a-Service » (RoAasS) basé sur le cloud qui permet aux entreprises d'utiliser le modèle de base de Config sans avoir besoin de matériel spécialisé sur site.