DONNÉES DE DÉMONSTRATION HUMAINE ÉGOCENTRIQUES, MULTIMODALES · PHYSICAL AI
Les données derrière Physical AI, et les modèles qui en découlent.
Les robots humanoïdes doivent apprendre un travail délicat, à deux mains, celui qui ne se programme pas et ne s’acquiert qu’en le faisant. Roborecs le capture dans l’UE, en commençant par des démonstrations humaines à la première personne, puis en ajoutant la force et le toucher qu’une caméra ne peut voir. Nous le capturons pour le concéder sous licence aux fabricants de robots, tout en construisant le modèle spécialisé qu’il alimentera ensuite.
source à la première personnedonnées d’entraînement structurées
LE GOULOT D’ÉTRANGLEMENT
Les données robotiques ne peuvent pas être moissonnées. Elles doivent être capturées, une démonstration à la fois.
Quiconque saura capturer ces données à grande échelle, à faible coût et avec un consentement clair approvisionnera l’industrie. C’est précisément ce pour quoi Roborecs est conçu.
Sources : Scale AI · Bessemer Venture Partners
Les données
Ce qu’est la capture égocentrique, l’ensemble des tâches qu’elle couvre et les travaux de recherche qui montrent qu’elle entraîne les robots.
CE QUE NOUS CAPTURONS
Les données égocentriques, c’est ce qu’une personne voit en réalisant une tâche.
Enregistrées depuis le point de vue à la première personne qu’un robot aura réellement. Notre rig de capture, un ensemble de caméras montées sur la tête à 300 degrés plus une caméra à chaque poignet, enregistre la scène, les mains, le contact et l’ordre des étapes, depuis l’intérieur de la tâche plutôt que depuis une caméra fixée au mur.
Un modèle apprend à reconnaître la tâche depuis l’extérieur.
Un modèle apprend à l’exécuter depuis l’intérieur, la même vue que celle du robot à l’exécution.
La caméra murale ne voit jamais la prise. La vue de l’opérateur, si.
Où se situent ces données dans l’entraînement des robots
- Téléopération de robotsle plus restreint, le plus coûteux
- Simulation et synthétiquegénéré, échelle intermédiaire
- Vidéo humaine égocentriquele plus large, le moins coûteux, indépendant de l’incarnationRoborecs capture ici
Les modèles de fondation sont pré-entraînés sur la large base de vidéo humaine, puis affinés vers le haut. La base est la couche la plus vaste, la moins coûteuse et la plus réutilisable, et celle qu’on ne peut moissonner au niveau de fidélité que requiert l’entraînement. Cadrage d’après NVIDIA Isaac GR00T N1.
Toute la gamme du travail physique, à la première personne
Des démonstrations à la première personne couvrant les tâches que les robots doivent apprendre, du plan de travail de cuisine à l’établi d’atelier jusqu’aux sites industriels, enregistrées avec le rig tête et poignet.
Chaque session · RGB 7 caméras · profondeur · IMU · audio · pose · trajectoires spatiales
Entretien de vélo 
Récolte maraîchère 
Pliage de raviolis 
Décorticage de crevettes 
Soudure de PCB 
Travail au couteau
Prélèvement-emballage logistique 
Usinage CNC 
Maçonnerie 
Travail des métaux à l’établi 
Contrôle qualité
Tâches et sites de capture représentatifs, illustrant la diversité que le programme enregistre.
Pourquoi commencer par les données égocentriques.
01 · CE QUE MONTRE LA RECHERCHE
Résultats externes, et non des mesures de Roborecs.
Réussite des tâches robotiques grâce à un pré-entraînement sur plus de 20 000 heures de vidéo humaine égocentrique, par rapport à un entraînement à partir de zéro.
NVIDIA EgoScaleGain de performance sur les tâches à partir de seulement 90 minutes de capture à la première personne.
EgoMimic · Georgia TechRéussite sur 7 tâches avec 20 minutes de données humaines par tâche, et zéro donnée robotique à l’entraînement.
EgoZero02 · POURQUOI NOUS COMMENÇONS ICI
Pour la plupart des tâches de manipulation, une heure de capture égocentrique rivalise avec une heure de téléopération de robot, à une fraction du coût. C’est sur le travail critique en force et en contact qu’intervient la couche de fidélité de la Phase 2.
Sources : roboticscenter.ai, Unidata, EgoMimic, HumanScale
03 · L’ÉCHELLE DU DOMAINE
Heures de vidéo égocentrique dans les jeux de données sur lesquels apprennent les modèles de pointe.
Roborecs est conçu pour produire cette catégorie d’actif : multimodal, annoté en actions et avec consentement UE.
LA PLATEFORME
Comment les données sont produites.
Le pipeline opérationnel, les huit canaux de capture synchronisés, l’installation de fidélité de Sofia et les modèles spécialisés que le corpus entraîne.
L’entreprise
La douve, le signal de marché et l’équipe.
Au carrefour de la deep tech européenne et de l’industrie asiatique.
Sofia se situe entre les laboratoires deep tech européens et la chaîne d’approvisionnement robotique asiatique, avec, à proximité immédiate, la base de fabrication de précision de l’UE, électronique et automobile. C’est là que les humanoïdes se déploient en premier, et le marché naturel des données d’entraînement de juridiction UE. La base de coûts bulgare constitue l’avantage opérationnel ; la juridiction UE, la douve.
PROVENANCE · CONSENTEMENT · JURIDICTION
Des données d’entraînement que les fabricants de robots humanoïdes européens peuvent déployer en toute légalité.
Chaque clip est livré avec une fiche de jeu de données et une chaîne de traçabilité. À partir d’août 2026, l’EU AI Act exige une provenance et un consentement documentés pour les données d’entraînement. Nous l’intégrons dès le premier enregistrement, au lieu de le greffer à la hâte avant un audit.
Lire la thèse : la Physical AI en Europe« Nous relevons de la juridiction UE par la structure de la société, pas seulement par la localisation des données. En vertu du CLOUD Act américain, les fournisseurs de données basés aux États-Unis restent soumis aux injonctions judiciaires américaines, quel que soit l’emplacement de leurs serveurs. Les clients humanoïdes établis dans l’UE ne peuvent l’ignorer. »
La politique de l’UE évolue dans le même sens : le paquet européen sur la souveraineté technologique de juin 2026 et le projet de Cloud and AI Development Act orientent les acheteurs publics et réglementés vers des fournisseurs hors de portée juridique des pays tiers.
La résidence des données n’est pas la souveraineté des données.
Un jeu de données hébergé sur des serveurs UE n’est pas régi par l’UE si une entreprise non-UE le contrôle : le CLOUD Act américain peut toujours en exiger la communication. Roborecs relève de la juridiction UE par la structure de la société, de sorte que le consentement, la provenance et le contrôle restent en Europe de bout en bout.
Juridiction UE
Par la structure de la société, pas seulement des serveurs UE. Aucune société mère non-UE que le CLOUD Act puisse atteindre.
Consentement et provenance
Documentés par session, anonymisés à la source. GDPR dès la conception, aligné sur l’article 10 de l’EU AI Act.
Une offre souveraine
La couche de données de démonstration égocentriques, capturée en Europe et disponible sous licence selon les conditions de l’UE.
Aucune couche de données ouverte n’existe encore en Europe. Nous la construisons.
L’infrastructure de données pour l’Embodied AI est la prochaine grande catégorie d’investissement, et le marché a commencé à la financer. Roborecs en construit le nœud européen.
L’investissement humanoïde cumulé dépasse $6B. Les laboratoires de modèles de fondation commencent à se disputer les données d’entraînement du monde physique.
Benchmark + Conviction soutiennent le modèle de capture de mouvement domestique. Des travailleurs à la tâche portant des gants à capteurs : la couche de données domestiques américaine prend forme.
SoftBank, Bezos Expeditions, NVentures soutiennent le modèle de fondation robotique universel de Pittsburgh. Le chiffre d’affaires passe de $0 à $30M d’ARR en quelques mois.
Plus de 20 entreprises valorisées au-dessus de $1.4B. AgiBot publie AGIBOT WORLD 2026 en open source. La course au volume est résolument chinoise.
Framework Ventures mène le tour. La capture de données de mouvement humain pour l’entraînement des robots est désormais une catégorie finançable à part entière, validée par des capitaux institutionnels.
VALIDATION SECTORIELLE
L’entreprise de robotique la mieux financée d’Europe a déjà prouvé la thèse.
NEURA Robotics a prouvé que l’Europe peut mener l’entraînement de la Physical AI. Roborecs met à l’échelle le côté offre, ouvert à tout fabricant de robots humanoïdes, sans intégration verticale dans une seule entreprise de matériel.
“Les NEURA Gyms sont des installations d’entraînement physique où les robots s’exercent à des tâches complexes sous variabilité contrôlée. Cela génère la ressource la plus rare de la Physical AI : des données d’entraînement de haute qualité, issues du monde réel.”
NEURA Robotics, April 2026
Aucun OEM ne peut à lui seul capturer l’étendue des données avec consentement et de juridiction UE dont une policy de manipulation générale a besoin.
Les OEM chinois dominent la course au volume humanoïde et s’étendent en Europe, où une capture avec consentement et de juridiction UE est précisément ce qu’un OEM étranger ne peut pas mener lui-même.
Collaborations de recherche académique et programmes pilotes. Voie d’accès, via la Chambre de commerce bulgaro-chinoise, à d’autres OEM humanoïdes chinois.
OEM humanoïdes et laboratoires VLA qui s’entraînent sur des données physiques multimodales. Industriels européens via Bosch, Schaeffler, Volkswagen, Siemens comme intégrateurs en aval.
Capturez les données que vos robots ne peuvent pas collecter seuls.
Nous concevons des programmes de capture de juridiction UE pour les OEM humanoïdes et les laboratoires VLA : vision, proprioception, force-couple, IMU et audio, au format compatible LeRobot. Décrivez-nous votre robot et vos tâches cibles, et nous cadrerons un pilote.
Entamer la conversation →L’équipe derrière Roborecs.
Entrepreneur en série. A fondé Internet Bulgaria en 1996. Président de la Chambre de commerce bulgaro-chinoise, un réseau qui atteint à la fois les usines partenaires bulgares pour la capture et les OEM humanoïdes chinois comme acheteurs.
MSc Robotique et IA, EPFL. Calibrage, caractérisation de capteurs et manipulation à force contrôlée pour la qualité des données multimodales.
+ Partenaire juridique, cabinet de Sofia de 20 personnes couvrant la conformité GDPR, IP et EU AI Act dès le premier jour.
Construisez avec nous l’offre de données européenne pour l’IA humanoïde.
Nous commençons par des démonstrations humaines à la première personne, capturées dans l’UE avec un consentement et une provenance documentés. Vient ensuite la couche de fidélité, force et toucher pour l’assemblage riche en contacts, puis les modèles spécialisés que le corpus alimente. C’est le positionnement de juridiction UE, égocentrique d’abord, dans une catégorie que le marché a déjà financée.
Les obligations principales de l’EU AI Act s’appliquent à partir d’août 2026. Les règles à haut risque pour l’IA intégrée dans des produits réglementés, dont les robots, s’appliquent à partir d’août 2028 au titre du Digital Omnibus 2026. La demande de données d’entraînement multimodales de juridiction UE s’accélère plus vite que les fournisseurs basés aux États-Unis ou en Chine ne peuvent légalement approvisionner les clients humanoïdes européens.
Demandez la présentation investisseurs.
Nous partageons la présentation investisseurs et la data room avec les investisseurs qualifiés. Écrivez-nous et un fondateur vous répond sous 24 heures.
Demander la présentation →FAQ
Les questions que posent partenaires et investisseurs.
À qui appartiennent les données ?
Vous obtenez une licence sur un corpus défini, avec consentement validé et provenance complète. Roborecs conserve le droit de construire ses propres modèles spécialisés à partir des données agrégées. Les commandes sur mesure peuvent inclure une cession complète de l’IP.
Comment le consentement des démonstrateurs est-il géré ?
Chaque opérateur signe une autorisation d’utilisation des données et de son image avant la capture. Les enregistrements font l’objet d’un suivi de provenance par session et sont anonymisés à la source : GDPR dès la conception, aligné sur les exigences de provenance de l’EU AI Act.
Quels formats livrez-vous ?
LeRobot v3 et HDF5, avec des horodatages sous la milliseconde sur tous les canaux, compatibles avec les pipelines NVIDIA Isaac GR00T N1.7 et Physical Intelligence π0. Nous n’affirmons pas qu’un modèle s’entraîne sur nos données ; nous livrons le format que l’écosystème utilise déjà.
Pourquoi commencer par la capture égocentrique plutôt que par la téléopération ?
C’est la couche la moins coûteuse et la plus facile à mettre à l’échelle, et les travaux de recherche de 2025 à 2026 (EgoScale, EgoMimic, HumanScale) montrent que les données humaines à la première personne peuvent entraîner les robots aussi efficacement que la téléopération, pour une fraction du coût. La force et le toucher qu’une caméra ne peut restituer constituent la couche de fidélité de la Phase 2.
En quoi vous distinguez-vous de NEURA, d’un fournisseur de données de téléopération ou d’un fabricant de robots qui collecte ses propres données ?
Nous commençons par la démonstration humaine égocentrique, là où les fournisseurs qui privilégient la téléopération commencent par la couche la plus coûteuse. Nous sommes un fournisseur neutre, pas un fabricant de robots : n’importe quel OEM peut obtenir une licence sur le corpus sans alimenter le pipeline d’un concurrent. Et nous capturons sous juridiction UE par la structure de la société, avec le consentement et la provenance intégrés dès le premier enregistrement. NEURA investit €17M dans une installation interne pour ses propres robots ; nous construisons l’offre de données partagée que tout le secteur peut obtenir sous licence.
Quand l’installation sera-t-elle opérationnelle ?
La capture égocentrique est la phase par laquelle nous commençons. L’installation de Sofia qui ajoute la fidélité multimodale est visée pour le T3 2027. Nous distinguons ce qui est livré aujourd’hui de ce qui viendra ensuite, et nous ne décrivons pas l’installation au présent.
Comment un partenaire lance-t-il un pilote ?
Indiquez-nous votre robot et vos tâches cibles. Nous définissons le périmètre d’un programme de capture, convenons d’une spécification d’échantillon et livrons un jeu d’évaluation avant tout engagement de volume. Écrivez à [email protected] et un fondateur répond sous 24 heures.