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ENCORD ASSURE 60 M$ EN SÉRIE C POUR PASSER À UNE INFRASTRUCTURE DE DONNÉES « AI-NATIVE » À L’HEURE OÙ L’IA PHYSIQUE ATTEINT UN POINT D’INFLEXION

PR Newswire

ven., 27 février 2026 à 2 h 00 GMT+9 4 min de lecture

Dans cet article :

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Le tour mené par Wellington Management porte le financement total d’Encord à 110 M$ alors que l’entreprise voit ses revenus d’IA physique croître de 10x au cours des douze derniers mois

SAN FRANCISCO, 26 févr. 2026 /PRNewswire/ – Encord, la société d’infrastructure de données pour l’IA physique, a annoncé aujourd’hui un tour de financement de 60 millions de dollars de Série C mené par Wellington Management, portant le financement total de l’entreprise à 110 millions de dollars. Les investisseurs existants Y Combinator, CRV, N47, Crane Venture Partners et Harpoon Ventures ont également participé à ce tour, aux côtés de nouveaux investisseurs Bright Pixel Capital et Isomer Capital.

Logo Encord (PRNewsfoto/Encord)

L’investissement aidera Encord à faire évoluer sa plateforme d’infrastructure de données « AI-native », qui aide les équipes d’IA à gérer, sélectionner, annoter et aligner les données multimodales dont dépendent les systèmes d’IA physique, notamment l’audio, la vidéo, les images, les données capteurs, les nuages de points 3D et d’autres formats que les plateformes de données historiques n’étaient pas conçues pour gérer.

Encord collabore avec plus de 300 équipes d’IA dans le monde, dont Woven by Toyota, Zipline, Skydio, AXA Financial et de nombreux laboratoires d’IA physique et de frontier labs. Au cours des douze derniers mois, l’entreprise a constaté une croissance significative à la fois de ses revenus et du volume de données sur sa plateforme, en conséquence de la montée en puissance de l’IA physique.

Le point d’inflexion dans l’IA physique

La Série C d’Encord arrive alors que l’IA physique - qui alimente des robots, des véhicules autonomes, des drones et d’autres systèmes qui opèrent dans le monde réel - entre dans une nouvelle phase explosive de croissance. Après des années de démonstrations en laboratoire et de programmes pilotes, ces systèmes passent en production. Les analystes estiment qu’au cours des 4 prochaines années, plus de 400 millions de robots IA seront mis en ligne, et que la taille de l’industrie de l’IA physique dépassera 30 Md$ sur la même période.

Contrairement aux grands modèles de langage, qui ont été entraînés sur Internet ouvert, les modèles d’IA physique doivent apprendre à partir de données propriétaires, notamment des flux de capteurs, de la vidéo, de la télémétrie robotique, des cas limites capturés sur le terrain et d’autres sources. Stocker et traiter ces données nécessite davantage de puissance de calcul que de stocker et traiter du texte.

Ces données ne s’organisent pas d’elles-mêmes. Faire entrer les bonnes données dans les modèles et empêcher les mauvaises d’y entrer—en continu, à grande échelle—nécessite une infrastructure de données « AI-native » conçue à cet effet.

« Tout le monde se concentre sur la construction de modèles plus grands », a déclaré Ulrik Stig Hansen, cofondateur et co-PDG d’Encord. « Mais pour l’IA physique, le goulot d’étranglement n’est pas la taille du modèle. C’est la préparation des données. Vous pouvez avoir le modèle le plus sophistiqué au monde, et il échouera quand même si les données qui l’alimentent sont incomplètes, incohérentes ou désalignées avec les conditions du monde réel. C’est le problème que nous résolvons. »

L’histoire continue  

Encord a vu la demande augmenter à mesure que l’IA physique passe de l’expérimentation au déploiement :

Les données sur la plateforme de l’entreprise sont passées de 1 pétaoctet à plus de 5 pétaoctets en douze mois—3 fois plus que les données utilisées pour entraîner GPT-4

Les revenus provenant des clients d’IA physique ont augmenté de 10x sur la même période

La plateforme d’IA physique d’Encord permet aux entreprises et équipes d’IA de premier plan de capturer, d’organiser et de redéployer des données tout au long du cycle de vie du modèle. De la facilitation de la génération de données pendant la phase de pré-entraînement à l’alignement des modèles conformément au feedback humain, le logiciel d’Encord est conçu pour gérer toutes les tâches d’automatisation et de traitement des données que les entreprises d’IA physique pourraient rencontrer.

Bill Tinney, directeur senior du pilotage produit IA et des partenariats chez Vantor, un client d’Encord, a déclaré : « Chez Vantor, nous construisons de l’IA pour les infrastructures critiques et la sécurité nationale. Nous avions besoin d’une plateforme de données capable de correspondre à nos ambitions. Encord nous offre une couche de données unifiée qui évolue avec la complexité de nos flux de travail géospatiaux, de la curation à l’annotation, puis à l’évaluation, sans fragmentation des outils. Pour les équipes IA en production, la manière dont vous opérationnalisez vos données est un avantage concurrentiel essentiel. »

Eric Landau, cofondateur et co-PDG d’Encord, a déclaré : « Le financement accélérera le développement produit et l’expansion vers de nouveaux marchés. Les entreprises qui réussissent dans l’IA physique comprennent quelque chose que d’autres commencent seulement à réaliser : le modèle n’est aussi bon que les données qui se trouvent derrière. Nous construisons l’infrastructure qui rend ces données exploitables—non pas une seule fois, mais en continu, à mesure que ces systèmes apprennent et s’améliorent dans le monde réel. »

À propos d’Encord

Encord est la couche de données universelle pour l’IA. La plateforme aide les équipes d’IA à entraîner et à exécuter leurs modèles avec les bonnes données - en gérant, en sélectionnant, en annotant et en alignant les données sur l’ensemble du cycle de vie de l’IA. Encord travaille avec plus de 300 équipes d’IA de premier plan, dont Woven by Toyota, Zipline, AXA et Skydio.

**Contact média :

**Chris Clemens
Nexios Communications Strategies
chris@nexioscomms.com

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