Mecka lève 60 M$ en série B pour développer les données et le déploiement robotique

Mecka, une entreprise qui construit une infrastructure de données pour l’apprentissage robotique, a annoncé le 7 octobre 2026 qu’elle avait levé une série B de 60 M$ dirigée par Sequoia Capital. De nouveaux investisseurs dans ce tour comprennent NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung et M12, le fonds de capital-risque de Microsoft, a indiqué l’entreprise, avec le soutien continu de Kindred, Framework Ventures et Neo.

Parmi les investisseurs providentiels participants figurent le fondateur et PDG de DoorDash Tony Xu, l’ancien PDG de ServiceNow et Snowflake Frank Slootman, ainsi que l’ancien responsable de Tesla Optimus Milan Kovac, selon l’entreprise. Mecka a déclaré que ce capital permet d’étendre son infrastructure de données, d’approfondir son laboratoire de recherche interne et de développer le déploiement commercial de robots, travail que l’entreprise décrit comme la couche de données et de déploiement pour la robotique.

La thèse de l’entreprise est que ce qui manque aux robots, c’est l’expérience. Personne n’a jamais consigné comment une main saisit, plie ou verse, quelle pression exercer, ou quand lâcher prise. « Le mouvement, le contact, la force et la géométrie ne sont pas sur Internet. Vous ne pouvez pas les extraire, les licencier ou les acheter », a écrit l’entreprise dans son annonce de série B. Mecka décrit cet écart comme le principal goulot d’étranglement de la robotique, qualifie la robotique de plus grande opportunité de productivité à venir, et prévoit que les données deviendront un marché d’un trillion de dollars.

Sur son site web, l’entreprise décrit une série de défis entre l’activité brute et les données d’entraînement exploitables. Les tâches du monde réel sont bruyantes, si bien que les modèles ont besoin de cas limites à grande échelle et de démonstrations spécifiques à chaque tâche pour se généraliser. La vidéo brute ne suffit pas : les équipes ont besoin d’annotation, de contexte, d’assurance qualité, de compréhension du mouvement et de flux de travail d’évaluation avant que l’activité réelle ne devienne des données d’entraînement utiles. Enfin, le laboratoire n’est pas la ligne d’arrivée : les systèmes robotiques doivent être testés sur des flux de travail, des environnements et des contraintes réelles avant de pouvoir fonctionner sur le terrain.

La pile de capture et de recherche

Mecka a déclaré que, pour numériser le monde physique, il devait construire l’ensemble de la pile : matériel de capture, modèles de reconstruction et infrastructure de qualité. L’entreprise conçoit et fabrique son propre matériel multi-capteurs pour chaque catégorie de signal, la sélection et la synchronisation des capteurs étant guidées par les besoins en aval de ses modèles. Elle exploite une opération de production mondiale, avec des flottes de capture enregistrant des démonstrations humaines dans des foyers et des environnements commerciaux.

Un laboratoire interne développe les modèles de vision par ordinateur et multimodaux qui transforment la réalité brute et bruyante en signaux structurés, couvrant le suivi de mouvement, la reconstruction 3D et l’alignement des capteurs. L’entreprise rapporte une précision de pose de main sous-centimétrique, à la pointe de la technologie, sur des données « in‑the‑wild ».

Le site web de l’entreprise répertorie les primitives de signal et d’action, modules qu’elle décrit comme des moyens de capturer ou d’interagir avec la réalité physique : compréhension des pixels, profondeur et géométrie, suivi d’objets, segmentation, force tactile, ondes sonores, vitesse et mouvement, nuage de points, contour de surface et localisation. Mecka propose également une application iOS pour capturer des données spécifiques à l’environnement et à la tâche, ainsi que des outils web pour parcourir, visualiser et interroger les données, collaborer sur des ensembles de données avec des équipes et exécuter des API d’inférence.

Le jeu de données EgoVerse et l’étude de transfert

Mecka a déclaré avoir testé son pari sur les démonstrations humaines du monde réel avec des chercheurs de Georgia Tech, Stanford, UC San Diego, ETH Zürich, MIT et Meta via EgoVerse, une étude de transfert humain‑vers‑robot reproduite dans différents laboratoires, tâches et robots. Le document EgoVerse, soumis pour la première fois le 8 avril 2026 et révisé pour la dernière fois le 7 juillet 2026, décrit une plateforme collaborative qui unifie la collecte, le traitement et l’accès aux données sous un cadre partagé, permettant les contributions de chercheurs individuels, de laboratoires académiques et de partenaires industriels.

La version actuelle du document comprend 1 362 heures de démonstrations humaines réparties sur 80 000 épisodes, couvrant 1 965 tâches, 240 scènes et 2 087 démonstrateurs uniques, avec des formats standardisés, des annotations pertinentes pour la manipulation et des outils pour l’apprentissage en aval. La FAQ de Mecka décrit EgoVerse comme son jeu de données d’interaction humaine à grande échelle, construit à partir d’activités réelles en première personne à travers des tâches, des espaces et des environnements.

Au‑delà du jeu de données, les auteurs ont mené une étude à grande échelle du transfert humain‑vers‑robot, avec des expériences reproduites dans plusieurs laboratoires, tâches et incarnations de robots selon des protocoles partagés. Le document rapporte que la performance des politiques s’améliore généralement avec l’augmentation des données humaines, mais que l’évolutivité efficace dépend de l’alignement entre les données humaines et les objectifs d’apprentissage des robots. La liste des auteurs comprend Josh Gao et Jason Chong.

Clients, chiffre d’affaires et modèle intégrateur

Mecka a indiqué qu’elle fournit plusieurs des principaux laboratoires de robotique de pointe ainsi que plusieurs entreprises du Mag 7. L’entreprise a déclaré qu’en juin 2026, après seulement quelques mois d’activité, son chiffre d’affaires extrapolé en rythme annualisé (run rate) avait dépassé 100 millions de dollars, et prévoit un rythme annualisé de 300 millions de dollars d’ici la fin de l’année.

La même pile alimente les déploiements commerciaux de l’entreprise. Mecka se décrit comme un intégrateur de robotique moderne : alors qu’une intégration traditionnelle est livrée une fois et reste fixe, ses déploiements capturent les données sur site, les post‑entraîne, et s’améliorent à chaque heure de fonctionnement, selon la société. Pour les entreprises qui souhaitent une IA physique mais n’ont pas d’équipe de robotique, Mecka a déclaré qu’elle fournit le matériel, la capture de données, le post‑entraînement, l’intégration et les opérations continues. Sa FAQ indique que Mecka ne construit pas de robots ; à la place, elle se branche sur le matériel, le modèle et les écosystèmes commerciaux et possède les données, l’intégration et la couche d’évaluation entre eux, un arrangement que la société appelle le Mecka Loop.

Mecka a déclaré que le financement lui permet de générer davantage de données plus rapidement : plus d’instruments, une recherche plus approfondie et des robots déployés là où le travail se situe. L’annonce est signée par Josh, Jason et l’équipe Mecka, et la société a indiqué qu’elle recrute dans les domaines de la recherche, du matériel et des opérations.