Nous Research, la startup derrière l'agent open source Hermes largement cloné, a levé une série B de 90 millions de dollars pour une valorisation de 1,5 milliard de dollars, confirmant un rapport antérieur de TechCrunch. Le cycle a été mené par Robot Ventures, avec la participation de Nvidia, Union Square Ventures, Menlo Ventures, Samsung et 1789 Capital.

Le financement porte le financement total de la startup de trois ans à 158 millions de dollars, selon TechCrunch, et ouvre la voie au changement stratégique le plus important de l'entreprise à ce jour : une percée sur le marché des entreprises.

Un chemin inhabituel vers une valorisation d’un milliard de dollars

Contrairement à la plupart des sociétés d’IA qui ont atteint le statut de licorne ces dernières années, Nous a bâti sa réputation dans la communauté open source plutôt que dans les espaces de vente des entreprises. L'agent Hermes de la société a été cloné plus de 24 millions de fois, et Nous estime que le projet représente environ 2,5 % de l'utilisation mondiale des jetons d'IA – chiffres partagés par la startup avec TechCrunch.

Cette approche axée sur la communauté a fait d'Hermes un incontournable parmi les développeurs et les passionnés individuels, le public que TechCrunch identifie comme la base d'utilisateurs principale du projet. La nouvelle valorisation suggère que les investisseurs voient un potentiel commercial dans la conversion de cette adoption populaire en produits payants.

La liste des investisseurs elle-même reflète l'attrait intersectoriel de l'entreprise. La participation de Nvidia lie la startup au principal fournisseur de matériel informatique d'IA, tandis que celle de Samsung la lie à l'un des plus grands fabricants d'électronique grand public. 1789 Capital, la société de capital-risque dont Donald Trump Jr. est partenaire, ajoute une dimension politique que peu de cycles de financement de l'IA comportent.

Hermes pour les entreprises : le pivot de l'entreprise

Le capital financera l'entrée de Nous dans le secteur des entreprises avec une nouvelle offre appelée Hermes for Businesses, selon TechCrunch. Le produit permet aux entreprises de déployer des agents d'IA personnalisés capables de gérer des flux de travail en plusieurs étapes tout en préservant la confidentialité et la sécurité de leurs données.

Le discours s'appuie sur une tension persistante dans l'adoption de l'IA en entreprise : les entreprises veulent les capacités promises par les systèmes d'agents, mais beaucoup restent réticentes à acheminer les flux de travail sensibles via des services hébergés contrôlés par de grands fournisseurs d'IA. Les déploiements open source, que les entreprises peuvent exécuter sur leur propre infrastructure, offrent une alternative – et Nous parie que sa crédibilité open source existante se traduira par la confiance des entreprises.

Cette stratégie intervient alors que les plateformes d'agents deviennent l'un des secteurs les plus compétitifs du secteur de l'IA, avec des offres d'OpenAI, Meta et une vague de startups en compétition pour automatiser le travail de connaissances. Le différenciateur de Nous, du moins sur le papier, est que sa lignée d'agents a été construite ouvertement dès le départ – un avantage de distribution qui apparaît dans le nombre de clones et les estimations d'utilisation des jetons plutôt que dans les dépenses marketing.

En pratique, les flux de travail d'agent en plusieurs étapes couvrent exactement le type de tâches qui ont fait de l'IA agentique l'une des catégories les plus dynamiques du secteur : rechercher un sujet parmi des dizaines de sources, rédiger et réviser des documents, écrire et tester du code ou coordonner les transferts entre différents outils logiciels. Un déploiement personnalisé permet à une organisation d'adapter l'agent à ses propres processus et données, plutôt que d'adapter ses processus à un assistant unique. Pour les secteurs réglementés en particulier, la capacité de conserver ces données à l’intérieur des murs de l’entreprise fait souvent la différence entre un projet pilote et un déploiement en production.

Les revenus augmentent rapidement, à partir d'une petite base

La société a déclaré un chiffre d'affaires annualisé d'environ 36 millions de dollars à la mi-septembre 2026 et espère dépasser les 100 millions de dollars avant la fin de l'année, selon le Wall Street Journal cité par TechCrunch. Si cette projection se vérifie, Nous rejoindrait le petit groupe d’entreprises d’IA open source qui ont converti l’adoption communautaire en taux de revenus à neuf chiffres.

Ces chiffres contextualisent également l’évaluation. À 1,5 milliard de dollars, la série B valorise l'entreprise à environ 40 fois son chiffre d'affaires annualisé de septembre – un multiple qui dépend fortement du succès rapide du pivot de l'entreprise. L'objectif de 100 millions de dollars pour la fin de l'année implique que la société s'attend à ce que son chiffre d'affaires triple au cours des derniers mois de 2026.

Ce que cela signifie pour le marché de l'IA Open Source

Le cycle de Nous est le dernier signe que les projets d'IA open source et open source attirent de sérieux capitaux institutionnels. Les investisseurs qui considéraient autrefois l’IA open source comme un passe-temps de la communauté de recherche ont vu les modèles ouverts combler l’écart de capacité avec les systèmes propriétaires, et les valorisations dans l’ensemble du secteur ont suivi.

Pour les entreprises, le cycle pourrait accélérer un changement déjà en cours. Si Hermes for Businesses gagne du terrain, les entreprises évaluant les agents d’IA disposeront d’une option open source grand public et bien financée aux côtés des plates-formes fermées des principaux laboratoires, ce qui pourrait modifier la dynamique des prix sur le marché des agents.

La société n'a pas annoncé d'étapes spécifiques pour le produit d'entreprise au-delà de ses plans de disponibilité générale. Mais avec 90 millions de dollars de nouveaux capitaux, un canal de distribution de 24 millions de clones et des bailleurs de fonds couvrant les puces, l'électronique grand public et le capital-risque, Nous Research dispose désormais des ressources nécessaires pour tester si le manuel open source qui a remodelé les logiciels d'infrastructure peut faire de même pour les agents d'IA.

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