Tiens, encore deux startups qui viennent de lever des fonds sur le dos de l’agentic AI. MetaNovas pour designer des molécules de cosmétique, Novaworks pour gérer tes employés. Leur point commun ? Une narrative bien huilée, des investisseurs qui mordent à l’hameçon, et un petit parfum de déjà-vu qui sent le réchauffé.
MetaNovas, donc. Ils ont bouclé deux tours de table (A+ et A++, parce que visiblement un seul tour c’est trop mainstream) avec Fuhua Capital et Hengan Capital. Leur promesse : utiliser l’IA pour découvrir de nouvelles molécules, spécifiquement pour les cosmétiques. « Briser le dilemme ‘génération lourde, application légère' », disent-ils. Traduction : on a passé des années à générer des molécules sur ordinateur qui finissaient dans un tiroir, maintenant on va essayer d’en sortir quelques-unes du labo. Révolutionnaire ? Pas vraiment. C’est juste la suite logique de ce que fait la biotech depuis dix ans. Mais bon, ajoute « agentic » devant « AI » et hop, tu fais croire que c’est nouveau. Leur vrai défi ? Passer du screening virtuel à la formulation d’une crème qui ne provoque pas d’allergies et qui se vend en magasin. Spoiler : c’est là que 90% des projets de ce type échouent. Les investisseurs parient sur les 10% restants.
De l’autre côté, Novaworks. Eux, ils ont levé 8 millions de dollars en seed pour lancer un « système d’exploitation agentic » de gestion du capital humain. En gros, un bot qui gère tes RH sur la plateforme ServiceNow. Leur narrative ? « Total Workforce Management ». Ça sonne bien, non ? Sauf que quand tu grattes, c’est souvent un glorifié automate de processus avec un peu de génération de texte. Leur financement vient de Stalwart Ventures, ServiceNow Ventures et Bell Ventures – des noms qui sentent le corporate et qui cherchent probablement à intégrer un peu d’IA dans leurs offres existantes. Novaworks promet de rendre tes RH plus intelligentes, mais la réalité, c’est souvent des workflows rigides, des erreurs de matching, et des employés qui préfèrent encore parler à un humain quand il s’agit de leur carrière.
Ce qui est marrant, c’est de voir comment l’agentic AI devient le mot magique pour tout et n’importe quoi. D’un côté, tu as la découverte de molécules (un domaine complexe, lent, régulé). De l’autre, la gestion RH (un domaine tout aussi complexe, mais avec des enjeux humains énormes). Les deux startups prétendent révolutionner leur secteur avec la même technologie. Ça sent un peu la solution en quête de problème, non ?
MetaNovas joue sur le côté tangible : des molécules, des labos, des applications industrielles. C’est sexy, ça fait sciences dures. Mais rappelle-toi combien de promesses similaires en drug discovery ont fini en eau de boudin. Novaworks, lui, surfe sur la vague de l’automatisation des entreprises. Moins sexy, mais potentiellement plus lucratif à court terme si ça marche. Leur vrai test ? Arriver à déployer sans que les employés ne sabotent le système par pure exaspération.
Au fond, ces annonces illustrent parfaitement la phase actuelle de l’IA : on passe de la génération de contenu à l’action, mais avec tous les bugs que ça implique. L’agentic AI, c’est l’idée que ton IA peut planifier, exécuter, itérer. Sur le papier, c’est puissant. En pratique, ça demande une fiabilité monstre, une intégration sans faille, et une tolérance aux erreurs que peu d’entreprises ont. MetaNovas et Novaworks lèvent des fonds sur cette promesse, mais le jour où leurs systèmes se planteront en production (et ils se planteront), on verra si les investisseurs gardent le sourire.
Et puis, parlons des noms. MetaNovas (nouvelle méta ?), Novaworks (nouveau travail ?). C’est comme s’ils voulaient nous rappeler à chaque syllabe qu’ils sont innovants. Spoiler : les noms ne font pas la réalité. Ce qui compte, c’est la capacité à livrer quelque chose qui marche, pas juste un PowerPoint bien tourné.
Alors, nouvel ère de l’exploration des matériaux ? Nouvel âge de la gestion du travail ? Peut-être. Mais en attendant, c’est surtout une nouvelle ère de levées de fonds sur des concepts encore flous. Comme d’habitude, le diable est dans les détails – et les détails, c’est souvent là que ça coince.
Sources :
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