Resolve AI, une startup innovante spécialisée dans le développement d’un ingénieur de fiabilité du site (SRE) autonome, a récemment levé une enveloppe de financement de série A, dirigée par Lightspeed Venture Partners. Selon trois sources proches de l’opération, la valorisation nominale de cette levée s’élève à 1 milliard de dollars, une étape marquante pour une jeune société moins de deux ans après sa création.
Il est à noter, cependant, que la valorisation réelle de la société était inférieure en raison d’une structure d’investissement multi-tranches. Dans ce montage, certains investisseurs ont acheté des parts à une valorisation de 1 milliard, tandis que d’autres ont acquis une majorité de leur participation à un prix plus bas lors d’une tranche ultérieure. Cette pratique, devenue courante dans le secteur des startups en forte croissance, notamment dans le domaine de l’IA, permet à l’entreprise de bénéficier d’une flexibilité stratégique lors de ses levées de fonds.
“Automatiser la gestion des systèmes logiciels face à la complexité croissante devient une nécessité pour les entreprises.”
Avec un chiffre d’affaires annuel récurrent d’environ 4 millions de dollars, Resolve AI s’inscrit dans un secteur en pleine expansion, où la pénurie de skills en SRE rend l’automatisation indispensable. La société a été cofondée par Spiros Xanthos et Mayank Agarwal, deux anciens cadres de Splunk, qui entretiennent une collaboration de longue date remontant à leurs études à l’Université de l’Illinois Urbana-Champaign. Leur partenariat n’est pas nouveau : ils avaient déjà lancé Omnition, rachetée par Splunk en 2019.
Resolve AI se positionne comme une réponse à un défi majeur pour les entreprises : maintenir la disponibilité et la stabilité de leurs systèmes dans un environnement de plus en plus distribué et complexe. La solution proposée par la startup consiste en un outil capable d’identifier, diagnostiquer et résoudre automatiquement des problèmes de production en temps réel, réduisant ainsi les temps d’indisponibilité et les coûts opérationnels. La capacité à automatiser ces processus offre aussi aux équipes d’ingénierie la possibilité de se concentrer sur le développement de nouvelles fonctionnalités plutôt que sur le maintien en condition opérationnelle.
