Le financement de l'IA physique explose en 2026

Les investissements en capital-risque dans les entreprises d'intelligence artificielle (IA) physique ont connu une croissance significative en 2026. Les investisseurs perçoivent de plus en plus l'IA physique comme la prochaine vague majeure d'investissement après le boom général de l'IA. Le financement mondial dans ce secteur a atteint 47,4 milliards de dollars répartis sur 521 transactions au premier semestre 2026, soit une augmentation de près de quatre fois par rapport au second semestre 2025.

Cette hausse est alimentée par un changement d'orientation des investissements, les sociétés traditionnellement axées sur les logiciels et internet finançant désormais des startups développant des technologies et des matériaux physiques liés à l'IA. Parmi les transactions majeures notables figurent la série D de 16 milliards de dollars de Waymo en février et le financement de 5 milliards de dollars d'Anduril Industries en mai. D'autres investissements importants ont été réalisés par Shield AI (2 milliards de dollars) et Saronic (1,75 milliard de dollars).

Le secteur de l'IA physique, qui comprend la robotique, les véhicules autonomes, l'aérospatiale et l'automatisation industrielle, a également connu des sorties notables. L'introduction en bourse de SpaceX en juin a permis de lever 75 milliards de dollars. De plus, des acquisitions telles que le rachat par Mobileye de la startup de robotique humanoïde Mentee Robotics pour environ 900 millions de dollars soulignent l'activité du secteur.

Les observateurs de l'industrie notent que la convergence de l'IA avec le matériel, les capteurs et l'Internet des objets (IoT) élargit le potentiel de l'IA physique. Des experts comme Ryan Ziegler d'Edison Partners soulignent que la capacité de l'IA à traiter de vastes quantités de données provenant de systèmes physiques, combinée à la baisse des coûts matériels, crée de nouvelles opportunités. Ceci est particulièrement pertinent pour les industries traditionnelles comme la fabrication, la chaîne d'approvisionnement et les transports, où l'IA physique peut accroître l'efficacité grâce à la maintenance prédictive et aux opérations autonomes.