Rowspace lève 50 millions de dollars pour que l'IA soit réellement utile au secteur du capital-investissement

Le capital-investissement repose sur le jugement — et ce jugement, comme on le sait, est notoirement difficile à transposer à grande échelle. Des décennies de notes d’opération, de modèles de souscription, de notes des associés et de données de portefeuille sont dispersées dans des systèmes qui n’ont jamais été conçus pour communiquer entre eux.

Chaque fois qu’une nouvelle opération arrive sur le bureau d’une société, les analystes repartent de zéro, même lorsque les réponses à leurs questions les plus pressantes sont enfouies quelque part dans l’historique de l’entreprise.

C’est le problème que Rowspace a été conçu pour résoudre, et c’est pourquoi cette start-up de San Francisco sort de l’anonymat avec un financement de 50 millions de dollars et une ambition audacieuse : une IA dédiée au capital-investissement qui ne se contente pas d’aider à la prise de décision, mais qui apprend réellement comment une société raisonne.

La société a fait son entrée sur le marché avec un tour de table d’amorçage mené par Sequoia et une série A co-dirigée par Sequoia et Emergence Capital, à laquelle ont participé Stripe, Conviction, Basis Set, Twine et un groupe d’investisseurs providentiels spécialisés dans la finance.

Ses premiers clients — dont les noms n’ont pas été divulgués, mais qui sont décrits comme des sociétés de capital-investissement et de crédit de renom gérant des actifs allant de plusieurs centaines de milliards à près d’un billion de dollars — sont déjà présents sur la plateforme, avec une dizaine de grandes sociétés ayant signé des contrats d’une valeur annuelle à sept chiffres.

Deux diplômés du MIT, un problème tenace

Rowspace a été fondée par Michael Manapat et Yibo Ling, qui se sont rencontrés alors qu’ils étaient étudiants de troisième cycle au MIT avant de se lancer dans des carrières très différentes. Michael Manapat a ensuite mis au point, chez Stripe, les systèmes d’apprentissage automatique qui traitent des milliards de transactions, puis a contribué à l’expansion de Notion dans le domaine de l’IA en tant que directeur technique.

Ling s’est orienté vers la finance : il a occupé à deux reprises le poste de directeur financier, dirigeant les équipes financières chez Uber et Binance, et a passé des années à prendre des décisions d’investissement en synthétisant manuellement des données issues de systèmes fragmentés. Lorsque ChatGPT a été lancé fin 2022, Ling l’a testé pour des tâches de diligence raisonnable et s’est immédiatement heurté au même obstacle.

« Le potentiel était clairement énorme, mais ça ne fonctionnait tout simplement pas », a-t-il déclaré à Fortune. « Il faut disposer des bonnes informations dans le bon contexte. » Cet écart — entre le potentiel de l’IA et la réalité des données financières, désordonnées, propriétaires et spécifiques à chaque institution — est devenu le principe fondateur de l’entreprise.

Ling, cofondateur et directeur des opérations, l’a exprimé sans détour : « La plupart des outils technologiques ne sont ni assez complets ni assez nuancés pour la finance. Et la plupart des outils financiers doivent repousser leurs limites techniques. Nous avons l’intention de faire les deux. »

À quoi ressemble réellement l’IA appliquée au capital-investissement ?

La plateforme de Rowspace relie les données structurées et non structurées couvrant l’ensemble de l’historique d’une société — référentiels de documents, systèmes d’investissement et de comptabilité, anciennes présentations PowerPoint, notes de transaction — et applique ce que Manapat appelle une « optique propre à la finance » : une approche qui reflète la manière dont une société concilie réellement les informations, interprète les divergences et prend ses décisions. Point crucial : tout ce traitement s’effectue au sein de l’environnement cloud du client. Les données de l’entreprise ne sortent jamais de son contrôle.

Le résultat est accessible via l’interface propre à Rowspace, au sein d’outils tels qu’Excel et Microsoft Teams, ou directement dans l’infrastructure de données existante de l’entreprise. Un analyste en première année chargé d’examiner une nouvelle opération peut ainsi mettre en évidence des décennies de décisions antérieures, des transactions comparables et des modèles internes de souscription sans avoir à décrocher son téléphone ni à fouiller dans des disques partagés.

« Le monde de la finance est truffé de décisions aux enjeux considérables. Auparavant, il fallait faire un compromis entre agir rapidement et prendre des décisions pleinement éclairées et nuancées en exploitant toutes les données dont disposait l’entreprise. Notre plateforme d’IA élimine ce compromis », a déclaré Michael Manapat, cofondateur et PDG de Rowspace. « Nous développons une intelligence spécialisée qui transforme les données d’une entreprise en jugements évolutifs, avec la rigueur qu’exige le secteur financier. »

Cette ambition est résumée dans une phrase que M. Manapat utilise en interne : « Imaginez une entreprise qui n’oublie jamais. Où les processus de travail d’un investisseur expérimenté — faisant appel à de nombreux outils différents de manière spécifique — peuvent être codifiés et reproduits à grande échelle. Lorsque cela devient possible, un analyste en première année peut puiser dans des décennies de savoir-faire institutionnel, et la capacité de jugement évolue au rythme de l’entreprise au lieu d’être diluée. »

Pourquoi Sequoia et Emergence misent sur l’IA verticale

La conviction des investisseurs à l’origine de cette levée de fonds est en soi un signal qui mérite d’être pris en compte. Alfred Lin, l’associé de Sequoia qui a mené cet investissement, a présenté Rowspace comme une réponse directe à la question de savoir quelles applications d’IA survivront à l’essor de modèles de base de plus en plus performants.

« Michael a mis au point chez Stripe les systèmes d’apprentissage automatique qui traitent des milliards de transactions et a contribué à l’expansion de Notion dans le domaine de l’IA. Yibo est un dirigeant financier et un investisseur qui a été confronté aux défis mêmes que Rowspace s’attache à résoudre », a déclaré Lin, ajoutant que Michael et Yibo ont tous deux abordé le problème sous ses deux angles, alliant une expertise technique approfondie à une compréhension de première main des besoins réels des clients.

Jake Saper, associé général chez Emergence Capital, a approfondi la thèse relative à l’infrastructure de données : « Ils accomplissent un travail jusqu’alors impossible : relier des données propriétaires, les harmoniser et les analyser avec une réelle rigueur. Sans cette base, peu importe les autres outils d’IA que vous utilisez. »

Cet argument constitue un renversement astucieux de la crainte qui paralyse actuellement une grande partie du secteur des logiciels : celle que les modèles de base finissent par transformer les applications en produits de grande consommation. Le point de vue de Lin est tout à fait opposé : ce sont précisément les systèmes d’IA verticaux, construits sur des couches de données propriétaires approfondies, qui constitueront la source d’un avantage concurrentiel durable.

Dans le domaine de l’IA appliquée au capital-investissement en particulier, où l’alpha est par définition spécifique à chaque société et non reproductible, cette logique est particulièrement difficile à contester. Le back-office de la gestion d’actifs a discrètement constitué l’une des dernières frontières que l’IA générale a eu du mal à franchir. Rowspace vient de lever 50 millions de dollars en partant du principe qu’elle en connaît la raison — et sait comment y remédier.

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