Alors que les outils de codage d’IA génèrent des milliards de lignes de code chaque mois, un nouveau goulot d’étranglement apparaît : garantir que les logiciels fonctionnent comme prévu. Qodo, une startup qui crée des agents d’IA pour la révision, les tests et la gouvernance du code, parie que la vérification définira la prochaine phase du développement logiciel.
La startup basée à New York a levé un tour de table de série B de 70 millions de dollars dirigé par Qumra Capital, portant son financement total à 120 millions de dollars. Maor Ventures, Phoenix Venture Partners, S Ventures, Square Peg, Susa Ventures, TLV Partners, Vine Ventures, Peter Welender (OpenAI) et Clara Shih (Meta) ont également participé au cycle.
Qodo vise à servir de couche axée sur l’amélioration de la confiance dans le code généré par l’IA alors que les entreprises accélèrent l’adoption d’outils comme OpenClaw et Claude Code. Nombreux sont ceux qui découvrent qu’une sortie de code plus rapide ne se traduit pas nécessairement par un logiciel fiable ou sécurisé.
Alors que la plupart des outils d’évaluation de l’IA se concentrent sur ce qui a changé, Qodo se concentre sur la manière dont les modifications du code affectent des systèmes entiers, en tenant compte des normes organisationnelles, du contexte historique et de la tolérance au risque pour aider les entreprises à mieux gérer le code généré par l’IA avec plus de confiance.
Itamar Friedman, qui a précédemment cofondé Visualead et dirigé l’activité de vision industrielle chez Alibaba (qui a acquis Visualead), a fondé Qodo en 2022. Il a déclaré à TechCrunch que deux moments clés de sa carrière – son passage chez Mellanox, qui a ensuite été acquis par Nvidia, et la construction de Visualead – l’ont inspiré à démarrer Qodo, quelques mois seulement avant le lancement de ChatGPT.
Chez Mellanox, où il a travaillé sur l’automatisation de la vérification du matériel à l’aide de l’apprentissage automatique, il s’est rendu compte que « la génération et la vérification des systèmes nécessitent des approches très différentes (différents outils, différentes réflexions) ». Plus tard, à la Damo Academy d’Alibaba, il a vu l’IA évoluer vers des systèmes capables de raisonner sur le langage humain. D’ici 2021-2022, juste avant GPT-3.5, il est devenu clair pour lui que l’IA générerait une grande part du contenu mondial, en particulier du code, renforçant ainsi son opinion selon laquelle la génération et la vérification du code nécessiteraient des systèmes fondamentalement différents.
Une enquête récente montre que même si 95 % des développeurs ne font pas entièrement confiance au code généré par l’IA, seuls 48 % l’examinent systématiquement avant de s’engager, mettant en évidence un écart entre la sensibilisation et la pratique.
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13-15 octobre 2026
« Les entreprises de génération de code sont en grande partie construites autour des LLM. Mais pour la qualité du code et la gouvernance, les LLM seuls ne suffisent pas », a déclaré Friedman. « La qualité est subjective. Elle dépend des normes organisationnelles, des décisions passées et des connaissances tribales. Un LLM ne peut pas comprendre pleinement ce contexte. C’est comme prendre un grand ingénieur d’une entreprise et lui demander de réviser le code d’une autre : il lui manque le contexte interne. «
Des entreprises telles qu’OpenAI et Anthropic contribuent à façonner le récit plus large de l’IA, y compris dans des domaines adjacents comme la révision du code, mais elles se concentrent largement sur la création de fonctionnalités plutôt que sur des solutions de bout en bout, a expliqué Friedman. Bien qu’il existe d’autres startups dans le secteur, beaucoup en sont encore à leurs débuts et n’ont pas encore été adoptées à grande échelle par les entreprises, a noté le PDG.
Qodo mise sur la performance pour se démarquer sur un marché encombré. La startup s’est récemment classée n°1 sur Martian’s Code Review Bench, avec un score de 64,3 %, soit plus de 10 points d’avance sur son prochain concurrent et 25 points d’avance sur Claude Code Review. Le benchmark met en évidence sa capacité à détecter les bogues logiques délicats et les problèmes inter-fichiers sans submerger les développeurs de bruit.
Au cours du mois dernier, la société a lancé Qodo 2.0, un système de révision de code multi-agents qui est désormais à la pointe des références actuelles, et a introduit des outils qui apprennent la définition de la qualité du code de chaque organisation.
La société travaille déjà avec de grandes entreprises telles que NVIDIA, Walmart, Red Hat, Intuit et Texas Instruments, ainsi qu’avec des entreprises à forte croissance comme Monday.com et JFrog.
« Chaque année a eu un moment déterminant – du Copilot à ChatGPT en passant par l’automatisation complète des tâches », a déclaré Friedman. « Nous entrons désormais dans une nouvelle phase : passer de l’IA apatride aux systèmes avec état, de l’intelligence à la « sagesse artificielle ». C’est pour cela que Qodo est conçu.
