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Startup IA Baseten : une levée de 1,5 milliard de dollars en préparation

Baseten, startup américaine spécialisée dans l'inférence IA et fondée en 2019 à San Francisco par Tuhin Srivastava, Amir Haghighat et Pankaj Gupta, serait sur le point de finaliser une levée de fonds de 1,5 milliard de dollars qui valoriserait l'entreprise à 13 milliards de dollars. L'opération, révélée par le Wall Street Journal, impliquerait un consortium d'investisseurs de premier plan comprenant Spark Capital, Sands Capital, Altimeter Capital et Wellington Management. Ce qui rend cette transaction particulièrement frappante, c'est sa rapidité : en janvier 2026, Baseten bouclait déjà une série E de 300 millions de dollars à 5 milliards de valorisation, elle-même précédée d'une série D de 150 millions quelques mois plus tôt. En moins de six mois, la valorisation de la startup aurait ainsi progressé de 160 %. À noter toutefois que cette nouvelle opération reposerait sur une structure de "valorisation fractionnée" : certains investisseurs se seraient positionnés à 13 milliards, d'autres autour de 11 milliards, une pratique de plus en plus courante dans l'écosystème IA pour attirer des capitaux tout en affichant des chiffres ambitieux. Cette trajectoire fulgurante illustre un basculement structurel dans la chaîne de valeur de l'intelligence artificielle. L'entraînement des grands modèles a longtemps concentré l'essentiel des investissements et de l'attention médiatique, mais c'est désormais l'inférence, c'est-à-dire l'exécution concrète des modèles à chaque requête utilisateur, qui devient le nerf de la guerre économique. À mesure que les entreprises déploient des applications génératives à grande échelle, les coûts d'inférence deviennent un facteur déterminant de rentabilité. Baseten propose d'optimiser cet acheminement en orientant les requêtes vers les modèles les plus adaptés selon le rapport performance-coût, favorisant parfois des alternatives open source face aux modèles propriétaires dominants. Pour les entreprises dont les usages IA se généralisent, cette optimisation peut représenter des économies considérables. Baseten s'inscrit dans un segment d'infrastructure IA en pleine consolidation, aux côtés d'acteurs comme Together AI, Fireworks AI ou Modal, tous en compétition pour capter la demande croissante d'exécution de modèles à moindre coût. La startup avait su se distinguer en attirant des clients entreprises cherchant à maîtriser leurs dépenses opérationnelles liées à l'IA, un positionnement qui prend de la valeur à mesure que la phase d'expérimentation laisse place au déploiement industriel. Si cette levée se concrétise, Baseten disposerait des ressources pour accélérer son développement commercial et renforcer ses capacités techniques à un moment où la demande d'inférence optimisée ne montre aucun signe de ralentissement. La prochaine étape logique pour une startup à cette valorisation serait une introduction en bourse, mais dans un marché aussi volatile, les fondateurs pourraient préférer consolider leur position avant de franchir ce cap.

💬 160% de valorisation en six mois, ça ressemble à de la fièvre, mais le fond est solide : l'inférence est en train de dépasser l'entraînement comme centre de gravité économique de l'IA. Quand tu déploies à grande échelle, c'est là que la facture explose, et les entreprises commencent à vraiment le sentir passer. La "valorisation fractionnée" à 11 ou 13 milliards selon les investisseurs, c'est un détail qui dit beaucoup sur comment ces deals se fabriquent.

Reinforcement Learning Gym" valorisée à 750 millions de dollars, portée par la demande en données d'entraînement

Fleet, une startup américaine spécialisée dans la création d'environnements d'entraînement pour l'intelligence artificielle, est en négociation pour lever au moins 50 millions de dollars à une valorisation d'environ 750 millions de dollars. Fondée il y a deux ans, l'entreprise développe et vend des "gymnases d'apprentissage par renforcement", des répliques fonctionnelles d'applications populaires comme Salesforce ou Excel, conçues pour apprendre aux modèles d'IA à utiliser ces outils. Bain Capital Ventures est en discussion pour mener ce tour de table, avec la participation des investisseurs existants Sequoia Capital, Menlo Ventures et SV Angel. Cette levée de fonds illustre une croissance financière spectaculaire : Fleet est passée d'un million de dollars de revenus annualisés fin 2025 à plus de 60 millions de dollars ces dernières semaines, soit une multiplication par soixante en quelques mois. La valorisation elle-même a bondi de plus de sept fois par rapport à son tour d'amorçage, qui était inférieur à 100 millions de dollars. Ce momentum reflète l'appétit croissant des grands laboratoires d'IA pour des données d'entraînement de qualité, en particulier celles qui permettent d'enseigner aux modèles comment interagir avec des logiciels du monde réel. L'essor de Fleet s'inscrit dans une tendance de fond : à mesure que les données textuelles classiques s'épuisent, les développeurs d'IA cherchent de nouvelles façons d'entraîner leurs modèles, notamment via des environnements simulés où les agents apprennent par essais et erreurs. Reproduire des interfaces logicielles complexes représente un défi technique et juridique considérable, mais aussi une opportunité commerciale majeure pour ceux qui y parviennent. Avec le soutien de fonds aussi influents que Sequoia et Bain Capital Ventures, Fleet se positionne comme un acteur clé de cette infrastructure invisible qui alimente la prochaine génération de modèles capables d'agir, et pas seulement de répondre.

DeepSeek réalise une levée géante de plus de 7 milliards de dollars

DeepSeek a finalisé sa première levée de fonds externe pour un montant supérieur à 50 milliards de yuans, soit environ 7 milliards de dollars, valorisant le laboratoire chinois entre 52 et 59 milliards de dollars. L'opération, révélée par Reuters et The Information le 16 juin 2026, se distingue avant tout par sa structure inhabituelle : le fondateur Liang Wenfeng aurait lui-même injecté près de 20 milliards de yuans, devenant ainsi le principal investisseur de son propre tour de table. Parmi les partenaires externes, Tencent participerait à hauteur d'environ 10 milliards de yuans et le géant des batteries électriques CATL pour près de 5 milliards. Les investisseurs seraient par ailleurs soumis à des conditions strictes : une période de blocage de cinq ans et une absence de droits de vote pour la plupart d'entre eux. Ce financement consolide la position de DeepSeek à un moment où la startup est devenue l'un des symboles les plus puissants de la montée en puissance technologique chinoise. En moins de dix-huit mois, l'entreprise est passée d'un laboratoire discret à un acteur mondial capable de rivaliser avec OpenAI et Google à une fraction du coût habituel, remettant en cause l'idée selon laquelle des milliards de dollars de calcul seraient indispensables pour développer des modèles de pointe. La présence de CATL, acteur industriel et non technologique, signale que l'IA est désormais perçue en Chine comme une infrastructure économique transversale, au même titre que l'énergie ou les semi-conducteurs. Pour les concurrents occidentaux, cette levée matérialise une menace structurelle : DeepSeek ne manque plus ni de capitaux, ni de légitimité. Jusqu'à présent, DeepSeek était entièrement financée par High-Flyer, le fonds quantitatif de Liang Wenfeng, ce qui lui permettait d'opérer sans pression extérieure. L'ouverture contrôlée du capital ne rompt pas avec ce modèle mais l'étend prudemment, tout en préservant l'indépendance du fondateur grâce à sa contribution dominante et aux restrictions imposées aux autres investisseurs. Ce choix s'inscrit dans un contexte géopolitique tendu : les restrictions américaines sur les semi-conducteurs avancés poussent la Chine à accélérer la construction d'un écosystème IA souverain, et DeepSeek en est devenu le fer de lance. Avec des ressources décuplées et une gouvernance verrouillée, le laboratoire est désormais en mesure d'intensifier ses recherches et d'élargir ses ambitions à l'international, alimentant une compétition technologique qui redessine les équilibres mondiaux de l'intelligence artificielle.

Isomorphic Labs réalise une levée de fonds record de plus de 2 milliards de dollars

Isomorphic Labs, la spin-off de Google DeepMind fondée en 2021 par Demis Hassabis, est en négociations avancées pour lever plus de 2 milliards de dollars dans un nouveau tour de table mené par Thrive Capital, avec la participation d'Alphabet. Cette opération, révélée par Bloomberg le 8 mai 2026, dépasserait largement les 600 millions de dollars levés lors du premier financement externe de l'entreprise en 2025, qui impliquait déjà Alphabet et GV. Si elle se confirme, cette levée deviendra l'une des plus importantes jamais réalisées par une entreprise spécialisée dans la découverte de médicaments par intelligence artificielle. La société londonienne s'appuie sur AlphaFold, le système de prédiction des structures protéiques développé par DeepMind, ainsi que sur IsoDDE, son moteur propriétaire de conception moléculaire, pour identifier des candidats médicaments prometteurs en automatisant des étapes qui demandaient auparavant des années de recherche manuelle. Ce financement record confirme l'appétit persistant des investisseurs pour les plateformes qui cherchent à industrialiser l'IA appliquée à la biologie, malgré les contraintes réelles du secteur. Isomorphic Labs a ainsi repoussé d'une année complète ses premiers essais cliniques, ce qui illustre que même les outils les plus avancés restent soumis aux exigences réglementaires et scientifiques du développement pharmaceutique. Pourtant, les partenariats signés avec Eli Lilly et Johnson & Johnson en 2024 ont fourni une validation industrielle cruciale, rassurant des investisseurs souvent échaudés par des promesses technologiques sans ancrage concret. Pour les grands groupes pharmaceutiques, l'enjeu est stratégique : réduire les coûts de R&D, limiter les échecs tardifs et compresser des cycles de développement qui coûtent en moyenne plus d'un milliard de dollars par molécule mise sur le marché. Isomorphic Labs évolue dans un marché disputé où Recursion Pharmaceuticals, Insilico Medicine et Exscientia développent également des modèles d'apprentissage automatique pour la découverte de médicaments. Mais la société dispose d'un avantage distinctif : l'héritage scientifique de DeepMind et la crédibilité de Demis Hassabis, prix Nobel de chimie 2024, lui confèrent une légitimité que peu de concurrents peuvent revendiquer. Là où certains acteurs proposent essentiellement des outils logiciels, Isomorphic Labs combine modélisation des protéines de pointe, IA générative appliquée à la chimie et alliances avec des majors pharmaceutiques disposant de pipelines cliniques réels. Avec cette nouvelle levée, l'entreprise cherche vraisemblablement à accélérer le développement de ses propres programmes thérapeutiques internes et à consolider sa position avant que le secteur n'entre dans une phase de consolidation plus intense.