Les investisseurs courtisent agressivement les chercheurs en IA pour créer des startups capables de rendre l’IA plus fiable et plus efficace.
Yu Su, un professeur de l’État de l’Ohio qui dirige un laboratoire d’agents d’IA, a déclaré qu’il avait d’abord résisté à la pression des sociétés de capital-risque pour commercialiser son travail. Il a finalement franchi le pas l’année dernière et a transformé son travail en startup lorsqu’il a constaté que les avancées des modèles fondamentaux pouvaient rendre les agents véritablement personnalisés.
NeoCognition, une startup que Su décrit comme un laboratoire de recherche développant des agents d’IA auto-apprenants, vient de sortir furtivement avec un financement de démarrage de 40 millions de dollars. Le cycle a été codirigé par Cambium Capital et Walden Catalyst Ventures, avec la participation de Vista Equity Partners et d’investisseurs providentiels, dont le PDG d’Intel, Lip-Bu Tan, et le co-fondateur de Databricks, Ion Stoica.
« Les agents d’aujourd’hui sont des généralistes », a déclaré Su (photo de gauche) à TechCrunch. « Chaque fois que vous leur demandez d’accomplir une tâche, vous faites un acte de foi. »
Selon Su, le problème réside dans un manque de cohérence. Les agents actuels, qu’ils proviennent des outils informatiques de Claude Code, d’OpenClaw ou de Perplexity, n’accomplissent avec succès les tâches prévues que 50 % du temps environ, a-t-il déclaré.
Étant donné que les agents sont encore très peu fiables, ils ne sont pas prêts à devenir des travailleurs indépendants de confiance, a déclaré Su à TechCrunch. NeoCognition a l’intention de changer cela en développant un système d’agents capables de s’auto-apprendre pour devenir un expert dans n’importe quel domaine, de la même manière que les humains apprennent.
Su soutient que même si l’intelligence humaine est vaste, son véritable pouvoir réside dans notre capacité à nous spécialiser. Lorsque nous entrons dans un nouvel environnement ou une nouvelle profession, nous pouvons rapidement maîtriser ses règles, relations et conséquences uniques.
Événement Techcrunch
San Francisco, Californie
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13-15 octobre 2026
NeoCognition crée des agents pour refléter cette approche exacte.
« Pour les humains, notre processus d’apprentissage continu consiste essentiellement à construire un modèle mondial pour n’importe quelle profession et n’importe quel environnement », a déclaré Su. « Nous pensons que pour que les agents deviennent des experts, ils doivent apprendre de manière autonome pour construire un modèle d’un micro-monde donné. »
Su considère cette capacité de spécialisation rapide comme le chaînon manquant essentiel pour que l’IA fonctionne de manière fiable et autonome.
S’il est possible de former des agents à des tâches autonomes, ils doivent être conçus sur mesure pour un secteur vertical spécifique. NeoCognition est différent car il s’agit d’agents de construction généralistes capables de s’auto-apprendre et de se spécialiser dans n’importe quel domaine.
NeoCognition a l’intention de vendre ses systèmes d’agents principalement aux entreprises, y compris aux sociétés SaaS établies, qui peuvent les utiliser pour créer des agents-travailleurs ou pour améliorer les offres de produits existantes.
Su a souligné qu’un investissement de Vista Equity Partners est particulièrement précieux pour cette raison. En tant que l’une des plus grandes sociétés de capital-investissement dans le domaine des logiciels, Vista peut fournir à NeoCognition un accès direct à un vaste portefeuille d’entreprises cherchant à moderniser leurs produits grâce à l’IA.
NeoCognition compte actuellement une quinzaine d’employés, dont la majorité sont titulaires d’un doctorat.
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