Nous Research, entre levée de fonds et pari sur les entreprises

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Nous Research lève 90 millions de dollars en série B et lance Hermes for Businesses, une offre d’agents d’intelligence artificielle destinée aux entreprises, selon TechCrunch. La levée porte le financement total de la société à 158 millions de dollars. Robot Ventures mène le tour de table, auquel participent aussi Nvidia, Samsung, Union Square Ventures, Menlo Ventures et 1789 Capital.

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TechCrunch met en avant le passage à l’échelle professionnelle d’Hermes. La nouvelle offre doit permettre aux entreprises de déployer des agents personnalisés pour réaliser des processus en plusieurs étapes, tout en protégeant leurs données. Le média rappelle aussi la popularité de l’agent open source : Nous Research revendique plus de 24 millions de clonages. L’entreprise estime, à partir de ses propres calculs, qu’Hermes représente environ 2,5 % de l’usage mondial des jetons d’intelligence artificielle.

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TechCrunch indique que Nous Research a confirmé une valorisation de 1,5 milliard de dollars, déjà évoquée par le Wall Street Journal. Ce dernier rapporte que l’entreprise table sur des revenus annualisés dépassant ce seuil de 100 millions de dollars avant la clôture de 2026. Cette projection reste à vérifier. TechCrunch estime qu’à la mi-septembre, les revenus annualisés atteignaient environ 36 millions de dollars.

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Les deux regards convergent sur la levée, l’expansion vers les entreprises et les ambitions de croissance, mais leurs angles diffèrent. TechCrunch détaille le lancement d’Hermes for Businesses et le financement total de la société. Le Wall Street Journal évoque une valorisation de 1,5 milliard de dollars et rapporte que Nous Research table sur des revenus annualisés dépassant 100 millions de dollars avant la fin de 2026. Hermes, publié sous licence MIT depuis février, peut mémoriser des projets, créer des compétences réutilisables et laisser choisir les modèles employés. Pour l’offre professionnelle, Nous indique que les entreprises pourront sélectionner les modèles selon leur coût et leur objectif, préserver la confidentialité des usages et garder la maîtrise de leurs connaissances.