Prentis lève 100 M$ pour imposer ses agents IA

Résumé

Le laboratoire d’IA Prentis, cofondé par Ritankar Das, Reid Hoffman et Mark Pincus, discute d’une levée de 100 M$ pour des agents IA pilotant l’ordinateur.

Les faits

Prentis, nouveau laboratoire de recherche en intelligence artificielle axé sur les modèles d’usage de l’ordinateur, a été cofondé par l’entrepreneur en série Ritankar Das et les figures technologiques Reid Hoffman et Mark Pincus. Selon deux sources proches du dossier, la société discute actuellement d’une levée de 100 millions de dollars pour une valorisation d’un milliard de dollars. Lancée en avril, Prentis entraîne des modèles pour apprendre la manière dont les employés de bureau naviguent dans des workflows routiniers à travers documents et systèmes, avec l’objectif de bâtir des agents d’IA capables de contrôler l’ordinateur afin d’automatiser ces tâches. L’entreprise prévoit de développer des agents sur mesure pour ses clients, par exemple pour traiter des dossiers de sinistres d’assurance ou automatiser des exceptions de remboursements de droits de douane sans qu’un humain ait à chercher la documentation. La jeune pousse a déjà signé des contrats pouvant atteindre 50 millions de dollars avec plusieurs clients, dont une organisation de gestion de services de santé, un industriel et des fabricants de biens et de vêtements. Des documents d’investisseurs obtenus par le média indiquent une prévision de 75 millions de dollars de rythme annuel d’ici le troisième trimestre, sur la base de frais équivalents à 20 % des économies réalisées, des montants présentés comme dépendants de la performance et de l’exécution finale. Selon ses propres éléments de communication, Prentis affirme que son modèle Hive-32B surpasse des concurrents comme GPT-5.4 d’OpenAI et Claude Opus 4.6 d’Anthropic sur deux benchmarks d’usage de l’ordinateur : WindowsAgentArena, qui mesure l’accomplissement de tâches de bout en bout sur de vraies applications Windows, et ScreenSpot-v2, qui évalue la capacité d’un modèle à repérer le bon contrôle à l’écran. La société met en avant un avantage de coût, revendiquant un coût par tâche environ dix fois inférieur aux API de pointe, ce qui le rendrait plus économique pour un déploiement dans les workflows quotidiens.

Pourquoi c’est important

Prentis s’inscrit dans la course aux agents d’IA capables de prendre directement la main sur l’ordinateur pour automatiser les tâches répétitives de bureau, un usage que l’entreprise estime appelé à dépasser le développement logiciel comme principale application de l’IA. Cette ambition s’accompagne de volumes contractuels déjà significatifs et d’objectifs de run rate élevés, ce qui illustre l’intérêt des grands comptes pour des gains d’efficacité immédiats. Le terrain est toutefois très concurrentiel : des acteurs majeurs comme Anthropic et OpenAI, ainsi que le Thinking Machines Lab de Mira Murati, développent eux aussi des agents pour l’usage de l’ordinateur. Anthropic a même renforcé ses capacités en rachetant la start-up Vercept, spécialisée dans ce domaine, avant de l’intégrer et de fermer son produit. Dans ce contexte, Prentis mise sur une combinaison de performances revendiquées sur des benchmarks spécialisés et de coûts sensiblement plus bas pour tenter de se distinguer.

Questions fréquentes

Combien Prentis cherche-t-elle à lever et à quelle valorisation ?

Prentis est en discussions pour lever 100 millions de dollars, sur la base d’une valorisation d’un milliard de dollars.

Sur quoi travaille le laboratoire d’IA Prentis ?

Prentis entraîne des modèles pour apprendre les workflows bureautiques et créer des agents d’IA contrôlant l’ordinateur pour automatiser ces tâches.

Quels sont les principaux cofondateurs de Prentis ?

Prentis a été cofondée par Ritankar Das, Reid Hoffman et Mark Pincus.

Quel volume de contrats Prentis a-t-elle déjà signé ?

La start-up a signé des contrats pouvant atteindre un total de 50 millions de dollars avec plusieurs clients.

Que revendique le modèle Hive-32B de Prentis ?

Prentis affirme que Hive-32B surpasse GPT-5.4 et Claude Opus 4.6 sur deux benchmarks d’usage de l’ordinateur, avec un coût par tâche dix fois plus bas.

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