Prentis, un nouveau laboratoire de recherche en intelligence artificielle axé sur les modèles d'utilisation informatique, est en pourparlers pour lever 100 millions de dollars pour une valorisation d'un milliard de dollars, selon des personnes proches des discussions rapportées par TechCrunch. La startup est cofondée par l'entrepreneur en série Ritankar Das aux côtés de deux des opérateurs les plus importants de la Silicon Valley : le cofondateur de LinkedIn, Reid Hoffman, et le créateur de Zynga, Mark Pincus. Pour les dernières actualités des startups IA sur les entreprises à la recherche de la prochaine vague d'agents autonomes, les détails ci-dessous retracent la traction inhabituellement rapide de Prentis.
Parier que l'utilisation de l'ordinateur surpasse le codage
Lancé en avril 2026, Prentis forme des modèles pour apprendre comment les employés de bureau gèrent les flux de travail de routine entre les documents et les systèmes logiciels. Son objectif est de créer des agents d'IA capables de contrôler directement les ordinateurs pour automatiser ces tâches : gérer les réclamations d'assurance, traiter les remboursements de droits de douane et rechercher des formalités administratives qui autrement prendraient des heures humaines.
La startup parie que l'automatisation du travail de bureau quotidien dépassera bientôt le développement de logiciels en tant que cas d'utilisation commerciale le plus important de l'IA. C’est une affirmation audacieuse à un moment où les agents de codage font la une des journaux, et Prentis n’est pas le seul à le faire. Anthropic, OpenAI et le Thinking Machines Lab de Mira Murati développent tous des agents destinés à une utilisation informatique. Anthropic a acquis directement des talents dans cette catégorie, en rachetant la start-up Vercept, basée à Seattle, plus tôt cette année et en intégrant ses fondateurs.
Revenus réels, projections agressives
Ce qui distingue Prentis, c'est la rapidité de son essor commercial. L'entreprise a déjà signé des contrats d'une valeur pouvant atteindre 50 millions de dollars avec plusieurs clients, dont une organisation de gestion des soins de santé, un fabricant et des fabricants de biens et de vêtements, selon les sources. Les documents pour les investisseurs obtenus par TechCrunch projettent un taux d'exécution annualisé estimé à 75 millions de dollars d'ici le troisième trimestre 2026.
Ces chiffres sont assortis de réserves. Le pitch deck de Prentis note que les chiffres reflètent une valeur annualisée estimée basée sur des frais contractuels égaux à 20 % des économies réalisées – et non des revenus reconnus – et sont décrits comme « dépendants de la performance et soumis à l'exécution finale ». TechCrunch n'a pas vérifié les projections de manière indépendante.
Un modèle plus petit et moins cher
Dans son pitch deck, Prentis affirme que son avantage vient du fait qu'il utilise un modèle beaucoup plus petit et moins cher que ses rivaux frontaliers. La société affirme que son modèle Hive-32B surpasse le GPT-5.4 d'OpenAI et le Claude Opus 4.6 d'Anthropic sur deux tests d'utilisation informatique : WindowsAgentArena, qui mesure l'achèvement des tâches de bout en bout sur de vraies applications Windows, et ScreenSpot-v2, qui teste la capacité d'un modèle à localiser le bon contrôle à l'écran.
Prentis affirme que son approche coûte environ 10 fois moins par tâche que les API frontières, ce qui la rend plus économique à déployer sur des flux de travail quotidiens à volume élevé. TechCrunch a noté qu'il ne pouvait pas vérifier de manière indépendante les résultats du benchmark. Ce cadre reflète un pari plus large de l’industrie selon lequel des modèles plus petits et spécialisés peuvent remporter des tâches spécifiques même si les plus grands modèles à usage général deviennent plus performants.
Les fondateurs derrière Prentis
Cet accord souligne à quel point le poids institutionnel s’accumule derrière la thèse de l’utilisation de l’ordinateur. Pour Hoffman, Prentis est l'un des nombreux paris sur l'IA : il a été l'un des premiers investisseurs d'OpenAI, a cofondé Inflection AI avec Mustafa Suleyman avant que Microsoft n'absorbe la majeure partie de cette équipe en 2024, et a déclaré le mois dernier qu'il quittait le conseil d'administration de Microsoft après près d'une décennie pour passer en « mode fondateur » sur Manas AI, une startup de découverte de médicaments basée sur l'IA.
Le PDG Ritankar Das apporte une expérience technique inhabituellement approfondie. À 31 ans, il est également le fondateur de Titan, une société holding qui construit et exploite des sociétés d’IA et qu’il a décrite comme un retour intentionnel à un modèle démodé comme Berkshire Hathaway – financé par ses propres sorties plutôt que par des commanditaires extérieurs. Das a été le plus jeune médaillé universitaire de l'UC Berkeley depuis plus d'un siècle, diplômé à 18 ans avec une double spécialisation en bio-ingénierie et biologie chimique avant d'obtenir une maîtrise en génie biomédical à Oxford. Il a fondé Titan en 2014 après avoir abandonné un programme de doctorat en IA à Cambridge, où il avait été boursier Gates Cambridge.
Le portfolio de Titan donne une idée du manuel de jeu. Ses activités comprennent Tala Health, un fournisseur de soins virtuels alimenté par l'IA qui a levé un tour de table de 100 millions de dollars l'année dernière, et Forta Health, une startup de soins pour l'autisme qui a levé 55 millions de dollars dirigée par Insight Partners en 2024. La société de prédiction des maladies fondée par Titan, Dascena, a été acquise par CirrusDx en 2022.
Une course bondée et à forte intensité de capital
Prentis n'a pas répondu à la demande de commentaires de TechCrunch, et les négociations de financement pourraient encore échouer ou changer d'ampleur. Mais l'ampleur de cette augmentation – 100 millions de dollars pour une valorisation de 1 milliard de dollars pour une entreprise fondée il y a quelques mois à peine – indique combien de capitaux sont dirigés vers des agents capables d'exploiter des logiciels pour le compte d'un utilisateur.
Le paysage concurrentiel est formidable. Au-delà des opérateurs historiques bien financés, un nombre croissant de startups courent après le même prix, et les défis techniques liés à une utilisation fiable des ordinateurs – gestion des interfaces imprévisibles, des flux de travail fragiles et de la longue traîne de cas extrêmes – restent importants. L'une des questions déterminantes pour la catégorie sera de savoir si le modèle économique de Prentis, plus petit et basé sur l'épargne, pourra résister à des concurrents dotés de trésors de guerre bien plus importants.
Gardez une longueur d'avance sur l'IA
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