Ex-DeepMind : Silver lève 1,1 Md$, Emulate vise 700 M$

Une quinzaine de chercheurs et anciens de Google DeepMind se sont retrouvés ce mois-ci pour un petit-déjeuner dans un hôtel cinq étoiles du centre de Londres, de l'autre côté de la rue du siège britannique de Google, pour comparer leurs pistes de financement, rapporte Bloomberg.

Le plus avancé s'appelle David Silver. Sa start-up londonienne Ineffable Intelligence a bouclé un tour d'amorçage de 1,1 milliard de dollars co-mené par Sequoia Capital et Lightspeed Venture Partners, avec Nvidia, DST Global, Index, Google et le UK Sovereign AI Fund parmi les participants, pour une valorisation de 5,1 milliards. L'ambition affichée est de bâtir « an endlessly learning superintelligence that self-discovers the foundations of all knowledge », adossée à l'apprentissage par renforcement plutôt qu'aux données humaines.

Autour de la même table, trois autres projets. Thore Graepel, co-créateur d'AlphaGo parti de DeepMind cet été, cherche des « tens of millions of dollars » pour Metis Reasoning, avec la « possibility of adding hundreds of millions later at a richer valuation ». Emulate, cofondée par Jack Parker-Holder (co-auteur de Genie), est en discussions pour lever 700 millions afin de construire des systèmes qui simulent et prédisent le monde réel. Nando de Freitas cherche au moins 100 millions pour Revolution Labs, articulée autour de « diffusion models as an alternative to the transformer architecture », Accel étant pressenti pour mener le tour.

La toile de fond est chiffrée. Le ratio arrivées/départs de DeepMind est passé « from about 12-to-1 in the second quarter of 2023 to roughly 2-to-1 in the third quarter of 2026 », selon les données du cabinet Zeki citées par Bloomberg. Sur les douze derniers mois, « 25% went to Anthropic, 21% to Meta, and 14% to OpenAI ». En comparaison, Anthropic affiche un ratio de 22 pour 1, OpenAI de 5,7 pour 1, Meta de 3 pour 1 en 2025.

Cette vague s'ajoute à un feuilleton financement IA déjà dense dans notre suivi ces trois derniers mois. La particularité tient au positionnement affiché : chacun de ces projets se range à côté des LLM (renforcement, world models, raisonnement, diffusion) plutôt qu'en surenchère de scaling sur l'axe Gemini-GPT.