Ex-cadre IA incarnée de Huawei : un modèle du monde neuromorphique concurrent de JEPA lève 100 millions de yuans

JuNao Panshi (具脑磐石), startup chinoise spécialisée dans les architectures cognitives pour la robotique incarnée, a annoncé en mai 2026 la clôture d'un tour de financement dépassant 100 millions de yuans (environ 13,5 millions d'euros), conduit par un fonds industriel positionné sur l'intersection neuromorphique et robotique, avec réinvestissement des actionnaires existants et participation de plusieurs fonds de premier rang. Un second tour serait en cours de finalisation simultanément, selon la publication chinoise 36Kr. La société, fondée en 2025, est dirigée par Zhu Senhua, ancien responsable du programme "cerveau incarné" chez Huawei, où il a piloté la plateforme cloud IA-neurosciences, le modèle Pangu pour l'intelligence incarnée et le Global Embodied Intelligence Innovation Center. Titulaire d'un doctorat en neurosciences cognitives de l'Université de Pennsylvanie et d'un post-doctorat au Laboratoire national clé Cerveau et Cognition de l'Académie des sciences de Chine, Zhu Senhua est l'un des rares profils combinant recherche académique en neuro-IA, validation expérimentale et industrialisation à grande échelle. JuNao Panshi développe un Cognitive World Model (modèle de monde cognitif) fondé sur l'intelligence neuromorphique, avec quatre objectifs techniques structurants : apprentissage avec peu de données, forte généralisation intersituationnelle, apprentissage à vie et faible consommation énergétique. Plusieurs proof-of-concepts sont en cours de déploiement auprès de clients industriels en Chine et à l'international.

L'intérêt de cette levée dépasse la valorisation d'une startup : elle signale un basculement dans les priorités de R&D du secteur de la robotique incarnée, où le terme VLA (Vision-Language-Action) cède progressivement la place au concept de world model comme axe central de compétition. JuNao Panshi argumente que la grande majorité des approches actuelles restent bloquées sur un paradigme data-intensif et énergivore, incapable de généraliser sans réentraînement à chaque nouvel environnement. En s'appuyant sur les mécanismes fonctionnels du cerveau humain, notamment les neurones multi-compartiments, l'attention non linéaire, la mémoire multi-stades et l'inférence active, la société cherche à construire un système capable d'apprentissage abstrait à partir de peu d'exemples, de mémoire persistante et de planification autonome en conditions réelles. Pour les intégrateurs industriels et les décideurs B2B, la promesse est concrète : un robot qui n'a pas besoin d'être réentraîné à chaque changement de ligne ou d'environnement est un robot économiquement viable à déployer à grande échelle.

Sur le plan concurrentiel, la trajectoire technique de JuNao Panshi s'aligne explicitement avec l'architecture JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) de Yann LeCun, dont AMI Labs explore la branche causale et de raisonnement. En parallèle, Fei-Fei Li parie sur l'intelligence spatiale 3D, NVIDIA et Google DeepMind accélèrent la simulation physique et l'apprentissage par interaction réelle. JuNao Panshi se positionne un cran au-dessus dans la hiérarchie qu'elle définit elle-même en cinq niveaux, revendiquant la couche la plus haute : l'inférence active issue des neurosciences cognitives. La stratégie commerciale repose sur un modèle "un cerveau, plusieurs robots, plusieurs morphologies" (一脑多机一脑多形), avec des partenariats matériels déjà établis avec les fabricants de robots Lejiu, Xingchen Intelligence et Zhidongli. La feuille de route prévoit d'ouvrir le modèle de cerveau cognitif universel à l'écosystème d'intégrateurs, une fois les capacités de généralisation jugées suffisantes pour piloter des configurations de robots hétérogènes depuis un seul modèle central.