Jaipur Robotics lève 4,3 M€ pour doter les usines d'incinération d'un système d'exploitation IA

Jaipur Robotics (Manno, Suisse) boucle un Seed de 4,3 M€ co-mené par EquityPitcher Ventures et High-Tech Gründerfonds (HTGF). La société, fondée en 2024 par Ermes Zamboni et Nikhil Prakash, développe des systèmes de vision par ordinateur et d'IA pour les usines de valorisation énergétique des déchets (WtE), les cimenteries et les installations de biomasse — des sites où le coût d'un arrêt non planifié peut dépasser les centaines de milliers d'euros et où la pénurie de personnel qualifié est structurelle.

Ce tour fait suite à un pré-amorçage de 725 000 € mené par TiVentures (mars 2025) et à un complément de 161 000 € de Venture Kick. L'équipe de 40 personnes est basée au Technopole Tessin de Manno, près de Lugano, avec un second centre de R&D en Asie.

Le jeu de données comme produit

Les usines de valorisation énergétique partagent un problème précis et coûteux : les déchets ménagers non recyclables qui arrivent en mélange contiennent des objets dangereux — bouteilles de gaz, blocs de béton, pièces métalliques surdimensionnées — qui peuvent déclencher des arrêts de chambre de combustion lorsqu'ils ne sont pas détectés avant d'y entrer. Gérer cela manuellement exige que des opérateurs de grue scrutent des flux vidéo en continu et prennent des décisions de tri en temps réel, avec une marge d'erreur humaine inévitable.

Jaipur Robotics applique la vision par ordinateur à l'ensemble du processus. Son système détecte en temps réel les objets dangereux dans les fosses et les zones de déchargement des camions, et cartographie le pouvoir calorifique inférieur (PCI) des déchets — leur valeur énergétique — zone par zone dans la fosse, via une carte thermique qui guide l'opérateur de grue dans le mélange optimisé avant combustion. La société assure également le suivi de position et d'état des ponts roulants pour la planification prédictive.

Les résultats annoncés sont précis : plus de 80 % de réduction des arrêts non planifiés grâce à la détection des risques ; plus d'un million d'euros de valeur ajoutée annuelle par installation grâce à l'amélioration du mélange des déchets. Ce qui rend ces chiffres possibles n'est pas un modèle supérieur, mais le jeu de données propriétaire de la société : plus de 50 millions d'images labellisées de déchets, accumulées sur deux ans dans des installations en exploitation. Un concurrent arrivant plus tard avec de meilleurs modèles devrait reconstituer ce corpus avant de pouvoir approcher cette précision.

Extension et cycle de vente industriel

Avec le capital levé, Jaipur Robotics vise de nouvelles géographies et de nouveaux types d'installations industrielles. Les premières mentions d'une expansion en Inde — cohérentes avec la présence d'un centre R&D en Asie et le profil du cofondateur — indiquent une ambition mondiale.

Anna Stetter de HTGF — le fait qu'un fonds allemand co-mène un tour pour une entreprise suisse dit quelque chose sur la perception du marché WtE européen — a identifié trois éléments décisifs : « Ce qui nous a convaincus de co-mener ce tour, c'est la combinaison d'un jeu de données unique, d'une équipe fondatrice d'une profondeur rare en génie mécanique, en deep learning et en déploiement industriel, et des résultats mesurables et exceptionnels sur les sites clients. »

Ermes Zamboni, CEO : « Nous imaginons un avenir où les données issues des déchets pilotent entièrement la sécurité et l'automatisation. Ce tour nous permet d'accélérer la transformation des opérations d'usine. »

Les chiffres produit sont réels. La vraie inconnue est la durée du cycle de vente industriel : les exploitants d'usines WtE sont conservateurs, les cycles d'achat sont longs, et le coût d'intégration d'un nouveau système dans une installation en exploitation n'est pas négligeable. La tâche de Jaipur Robotics n'est pas de prouver la technologie — ses clients existants s'en chargent — mais de comprimer ce cycle dans des marchés où elle n'a pas encore de références.