Le combat pour dompter les feuilles de calcul à l’aide de l’intelligence artificielle n’est pas encore terminé. Une nouvelle entreprise appelée Meridian, sortie discrètement de l’ombre, propose une approche plus complète avec un environnement de développement intégré (IDE)-based, orienté vers la modélisation financière agentique. Munie d’un financement conséquent, la société a annoncé mercredi une levée de fonds de 17 millions de dollars lors d’un tour de seed, valorisant la société à 100 millions de dollars après financement.
Selon John Ling, CEO et co-fondateur de Meridian, cette initiative vise à rendre la modélisation financière et l’utilisation de feuilles de calcul beaucoup plus prévisibles et auditable. Son objectif est d’abréger le processus traditionnel, qui peut prendre plusieurs heures, à environ dix minutes. Le tour de financement a été mené par Andreessen Horowitz et The General Partnership, avec la participation de QED Investors, FPV Ventures et Litquidity Ventures. La société indique collaborer actuellement avec des équipes chez Decagon et OffDeal, et a signé pour 5 millions de dollars de contrats seulement en décembre dernier.
« Notre objectif est de supprimer le doute dès la conception du modèle, en rendant chaque étape claire et vérifiable. »
Les agents spécialisés dans Excel ont été une cible privilégiée pour nombre de startups axées sur l’IA, en raison du coût élevé de l’analyse financière menée par des humains. Cependant, contrairement à des agents comme Shortcut AI qui s’intégraient directement à Excel, Meridian opère comme un espace de travail autonome, comparable à Cursor, permettant une approche plus flexible et intégrée. Cette architecture en tant qu’IDE facilite l’intégration de sources de données et autres références extérieures, évitant une friction inutile et améliorant la fluidité des opérations.
Basée à New York, l’équipe de Meridian rassemble des anciens de sociétés telles que Scale AI et Anthropic, ainsi que des vétérans de la finance issus de Goldman Sachs. Selon Ling, le principal défi réside dans les exigences strictes des clients financiers, qui entrent souvent en conflit avec la nature non déterministe des modèles d’IA. Pour répondre à cela, Meridian a développé un système visant à rendre ses résultats plus audités et déterministes, tout en conservant la souplesse offerte par les modèles de langage.
Ce mélange d’IA agentique et d’outils traditionnels a pour but de minimiser les hallucinations — ces erreurs fréquentes dans les déploiements d’entreprise. « Notre objectif est de supprimer le doute intrinsèque au processus des LLM en rendant chaque logique transparente, » explique Ling, qui insiste sur le fait que chaque hypothèse et chaque flux peuvent être retracés précisément.
