La startup zurichoise ENACT Intelligence annonce une levée de fonds en préamorçage de 26,7 millions d’euros, destinée à développer des robots capables de mieux percevoir les forces et d’adapter leurs gestes au contact des objets. Son approche associe capteurs, actionneurs et intelligence artificielle plutôt que de traiter le matériel et l’apprentissage comme deux chantiers séparés. Selon les informations publiées autour de l’opération, Yann LeCun et Arthur Mensch figurent parmi les investisseurs, aux côtés de redalpine, Notion Capital et firstminute capital. Cette stratégie cible des tâches qui résistent encore à l’automatisation classique : manipuler un câble, utiliser un outil ou assembler des pièces dont la position varie légèrement. Pour y parvenir, ENACT veut apprendre aux machines à tenir compte de leur état mécanique et des efforts qu’elles rencontrent pendant l’action. Le « sens du toucher » désigne ici cette capacité à exploiter des informations physiques, et non la reproduction complète des sensations humaines. Dans un secteur où la dextérité conditionne le passage des démonstrations aux lignes de production, l’enjeu sera de prouver que ces robots tactiles peuvent réaliser des opérations avec régularité, sans multiplier les interventions humaines ni faire exploser les coûts.
Le financement donne à l’entreprise les moyens de réunir matériel, données et modèles d’IA autour d’un objectif industriel concret. Mais la levée, à elle seule, ne démontre pas encore la performance de la technologie : le prochain indicateur décisif sera sa capacité à fonctionner durablement dans des conditions réelles.
ENACT mise sur des robots tactiles capables de percevoir les forces
Pour un robot, tenir un câble ou engager une vis ne consiste pas seulement à suivre une trajectoire programmée. La pièce peut glisser, rencontrer une résistance ou se présenter avec un léger décalage : la machine doit alors ajuster son mouvement en fonction de ce qui se passe réellement.
ENACT décrit son approche comme un système proprioceptif associé à des modèles capables d’exploiter des données de force. La proprioception renseigne le robot sur son propre état mécanique, tandis que les capteurs tactiles et autres mesures d’effort peuvent signaler les interactions avec l’objet. L’entreprise n’a pas détaillé publiquement une architecture complète de capteurs ; il ne s’agit donc pas d’affirmer qu’elle construit une peau artificielle reproduisant toutes les sensations d’une main.
La distinction est importante pour évaluer la promesse. Ici, le sens du toucher correspond d’abord à la capacité de détecter et d’interpréter des efforts afin de corriger un geste, une fonction qui pourrait améliorer la précision de tâches industrielles jusque-là difficiles à automatiser.
Une levée de fonds pour développer ensemble matériel et intelligence artificielle
La société veut concevoir conjointement les composants physiques et les outils d’apprentissage. Ce choix relie quatre éléments : les capteurs recueillent des informations sur l’état du robot, les actionneurs produisent le mouvement, les démonstrations humaines fournissent des exemples et les modèles d’intelligence artificielle transforment ces données en comportements.
- Capteurs et proprioception : mesurer l’état mécanique et les forces rencontrées pendant une opération.
- Actionneurs : produire des mouvements dont le système doit apprendre à maîtriser les effets.
- Démonstrations humaines : fournir des exemples de gestes, notamment pour des tâches de manipulation fine.
- Modèles d’IA : apprendre à convertir ces informations en actions adaptables et évaluables sur des robots réels.
Manuel Galliker, fondateur et directeur général, a travaillé dans la commande robotique chez 1X. Le projet d’ENACT s’inscrit dans la continuité de ces enjeux : améliorer la boucle entre mouvement, retour physique et apprentissage, tout en développant les infrastructures nécessaires aux essais. Une analyse de la stratégie de la société est également proposée par Le Fil IA sur la levée de fonds d’ENACT.
Cette intégration peut accélérer les progrès, mais elle impose une forte coordination. Un modèle performant dépendra de composants fiables, tandis qu’une modification mécanique devra rester compatible avec les données et les logiciels déjà développés : le financement doit donc soutenir plusieurs cycles d’expérimentation, de fabrication et de test.
La téléopération, un passage nécessaire avant l’autonomie
Le programme de recrutement d’ENACT révèle une autre dimension du projet : la collecte de données physiques. Des opérateurs doivent guider ou téléopérer les robots au moyen de systèmes de capture de mouvements, puis contribuer au contrôle qualité, à l’annotation des trajectoires et au signalement des comportements atypiques.
Cette phase soulève des questions économiques déterminantes. Combien de démonstrations sont nécessaires pour apprendre une opération ? Une compétence acquise sur un assemblage pourra-t-elle être réutilisée sur une autre tâche, ou faudra-t-il recommencer la collecte pour chaque poste ? La réponse pèsera directement sur le coût d’adaptation de la technologie chez un industriel.
Robotique industrielle : ENACT face au défi de la fiabilité
À Zurich, ENACT évolue dans un écosystème où plusieurs entreprises travaillent sur la dextérité robotique. La société mimic Robotics et son approche de la main artificielle illustrent une autre stratégie intégrée, associant matériel, apprentissage et collecte de démonstrations. D’autres acteurs privilégient des modèles destinés à commander plusieurs types de robots ou des couches d’autonomie conçues pour différents matériels.
Ces démarches posent une question centrale pour l’industrie : quelle part de l’intelligence peut être transférée d’une machine à une autre, et quelle part dépend de sa conception physique ? Pour une usine, le choix ne se limite pas à comparer des modèles d’IA ; il oppose aussi la robotique généraliste à l’automatisation spécialisée, aux intégrations sur mesure et au travail manuel.
Les investisseurs cités — redalpine, Notion Capital et firstminute capital — interviennent dans des secteurs liés aux logiciels, à l’IA et aux technologies industrielles. Selon EU-Startups, Yann LeCun et Arthur Mensch participent également à l’opération. La startup, dirigée par Manuel Galliker et implantée à Zurich, est portée juridiquement par Eta Robotics AG, inscrite au registre du commerce en mars 2026.
Le prochain test : mesurer les performances chez un client
Pour franchir le cap des prototypes, ENACT prépare des critères d’acceptation et des essais automatisés. Les indicateurs attendus sont concrets : cadence, taux de réussite, disponibilité du système et fréquence des interventions humaines. Une machine plus habile ne sera économiquement pertinente que si elle maintient ces performances sur la durée.
La levée de fonds de 26,7 millions d’euros finance donc une ambition autant industrielle que logicielle : produire du matériel, entraîner les modèles et vérifier leur robustesse dans des conditions réelles. Le résultat qui comptera ne sera pas seulement une démonstration convaincante, mais une opération répétable chez un client, accompagnée d’un coût d’exploitation mesuré.
Journaliste spécialisée en énergie et industrie, je décrypte depuis plus de quinze ans les évolutions des marchés énergétiques et les innovations industrielles. Mon parcours m’a conduite à collaborer avec des publications de renom, où j’ai analysé les défis liés à la transition énergétique et aux politiques industrielles.
