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Finances

Gravis obtient 200 millions pour automatiser les engins déjà en service

|Auteur: Équipe éditoriale de QUASA|5 min de lecture
Gravis obtient 200 millions pour automatiser les engins déjà en service

Gravis Robotics, entreprise issue de l’ETH Zurich, a obtenu 200 millions de dollars de SoftBank lors d’une série A. Dans son annonce datée du 17 août 2026, la société présente ce financement comme le plus important jamais réalisé à ce stade dans la robotique de construction et prévoit de l’utiliser pour déployer sa technologie sur davantage de chantiers et de machines.

SoftBank est l’unique investisseur du tour, tandis que la valorisation post-money atteint 1 milliard de dollars, d’après les informations publiées par Inc.. Gravis accède ainsi au statut de licorne, mais SoftBank ne finance pas un nouveau constructeur d’excavatrices : le capital doit accélérer le développement d’un système matériel et logiciel adaptable aux flottes déjà en service.

SoftBank mise sur le rétrofit, pas sur une nouvelle gamme d’engins

Une excavatrice existante équipée du Gravis Rack au sein d’une flotte conventionnelle multimarque.

Gravis ne construit pas ses propres machines. La présentation du système par The Next Web distingue le Gravis Rack, un kit de commande ajouté aux engins, et Gravis Copilot, une couche d’assistance destinée à l’opérateur.

Le principe du rétrofit consiste à installer des capacités nouvelles sur un équipement existant au lieu de le remplacer. Un entrepreneur peut donc conserver sa flotte, y compris lorsqu’elle réunit plusieurs marques, tout en ajoutant des fonctions d’assistance, de téléopération ou d’exécution autonome.

Cette approche déplace la valeur vers les capteurs, le calcul embarqué et le logiciel de commande. Elle évite à Gravis de devoir concevoir une excavatrice complète, mais l’oblige à adapter son système aux dimensions, aux outils, à la réponse hydraulique et au comportement de machines différentes.

Ce que le système ajoute à une machine conventionnelle

Une excavatrice équipée par Gravis analyse un terrain changeant pendant une opération de creusement.

La description technique de l’ETH Zurich indique que des caméras et des capteurs analysent l’environnement, tandis que le logiciel établit une carte tridimensionnelle et exploite des données internes telles que la charge du moteur. Des engins ainsi équipés peuvent notamment creuser, niveler ou charger des camions.

Le problème est plus complexe que la répétition d’une trajectoire préprogrammée. Le godet transforme le relief à chaque passage, tandis que la dureté du sol, la pente, les personnes, les autres véhicules ou les réseaux enterrés peuvent modifier les conditions de travail.

Le logiciel doit donc réévaluer simultanément la position de l’engin, l’état du terrain et la réaction de la machine. Gravis entraîne aussi ses modèles en simulation afin de multiplier les configurations de sol et d’équipement avant leur transfert vers les engins physiques, sans que cette étape virtuelle élimine la nécessité d’une validation sur des chantiers réels.

Assistance, téléopération et autonomie ne désignent pas la même chose

Des engins Gravis illustrent la différence entre assistance en cabine et autonomie sous supervision.

Une excavatrice équipée par Gravis n’est pas autonome en toutes circonstances. En mode assistance, l’opérateur reste dans la cabine et conserve la commande, avec un guidage pour le positionnement ou la détection des dangers. La téléopération déplace les commandes hors de la cabine, mais laisse encore un humain piloter ou reprendre la machine à distance.

L’autonomie complète va plus loin : le système exécute seul une tâche préalablement définie, sous supervision. Sur un même chantier, un opérateur peut donc effectuer une manœuvre délicate, puis confier à la machine une séquence répétitive dans un périmètre préparé.

Cette distinction limite la portée du mot « autonome ». L’exécution sans intervention d’une excavation délimitée ne signifie pas qu’un chantier entier peut fonctionner sans personnel, ni que le système sait traiter seul chaque événement imprévu. L’objectif à long terme est qu’une personne supervise plusieurs engins largement autonomes, mais les conditions opérationnelles de ce modèle restent à établir.

Une valorisation de licorne, un record revendiqué

Une valorisation post-money de 1 milliard de dollars correspond à la valeur attribuée à l’entreprise après l’investissement. Elle ne signifie ni que Gravis possède cette somme en trésorerie, ni qu’un prix équivalent a été validé sur un marché public.

Diviser les 200 millions investis par cette valorisation donne mécaniquement 20 %. Ce ratio ne suffit toutefois pas à déterminer la participation économique exacte de SoftBank : les informations publiques ne détaillent pas les catégories de titres, les droits attachés aux actions ou l’existence éventuelle de transactions secondaires. Cette nuance relève de la différence entre pré-money et post-money.

La qualification de « plus importante série A de l’histoire de la robotique de construction » reste, à ce stade, une affirmation de Gravis reprise dans les publications consacrées au tour. Aucun classement public exhaustif définissant précisément le périmètre de la « robotique de construction » n’accompagne l’annonce.

Le déploiement devra confirmer les gains annoncés

Gravis revendique jusqu’à 30 % de productivité supplémentaire par rapport à une exploitation manuelle de pointe, une performance relayée dans la présentation du Gravis Rack par Forbes. Ce chiffre provient de l’entreprise et ne constitue pas une moyenne indépendante portant sur l’ensemble des machines, des terrains et des tâches.

Pour mesurer un gain à grande échelle, il faudrait pouvoir comparer des engins de taille équivalente dans des conditions proches, en intégrant la préparation, la supervision humaine, les arrêts, la maintenance, le carburant et les reprises de travaux. Les données publiques disponibles ne fournissent pas encore ce niveau de détail.

L’état actuel du dossier est donc précis : Gravis dispose de 200 millions de dollars pour étendre un système d’autonomie adaptable aux engins déjà exploités et bénéficie d’une valorisation de licorne. Il reste à documenter la fréquence des reprises manuelles, le coût du rétrofit et la productivité obtenue sur des déploiements comparables et prolongés.

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