Pear VC, une importante société de capital-risque axée sur le pré-amorçage et les semences, gère un accélérateur depuis environ une décennie avec environ 10 startups dans chaque lot.
Au cours de ces années, ce petit mais puissant programme a contribué au lancement de nombreuses sociétés comme Viz.ai, dont l'IA approuvée par la FDA peut diagnostiquer les accidents vasculaires cérébraux (et était évaluée à 1,2 milliard de dollars en 2022), la société de gestion des relations Affinity qui a levé une série C de 80 millions de dollars à une valorisation de 620 millions de dollars, selon les données de PitchBook, et Valar Labs, qui utilise l'IA pour aider les médecins à prendre des décisions en matière de traitement du cancer. (Il a clôturé une série A de 22 millions de dollars en mai.)
Cette année, Pear a décidé qu'il était temps d'agrandir la taille de son accélérateur et de fournir davantage de services aux entreprises en leur offrant une aide au recrutement et un espace dans son nouveau bureau de 30 000 pieds carrés à San Francisco. À l'avenir, le programme de 14 semaines, désormais appelé PearX, se déroulera deux fois par an. Chaque lot sera composé d'environ 20 entreprises. Le programme plus vaste est encore loin de celui de Y Combinator, qui accepte des centaines de startups chaque année.
Ce n'est pas seulement la petite taille qui distingue PearX de YC. Les startups de chaque lot ne sont généralement pas révélées avant le jour de la démonstration, un événement en personne auquel participent plus d'une centaine de commandités de capital-risque, notamment de grandes sociétés telles que Sequoia, Benchmark et Index Ventures. Bien que YC affirme offrir à chaque entreprise les mêmes conditions standard, le financement que les startups PearX reçoivent de la société peut aller de 250 000 $ à 2 millions de dollars, selon les besoins et le stade de développement.
La journée de démonstration de cette année, qui a eu lieu au début du mois, a réuni 20 entreprises, dont la plupart se sont concentrées sur l'IA. Parmi eux, en voici cinq qui se sont démarqués, tant pour nous que pour le public présent, par de nouvelles approches face à des problèmes commerciaux complexes.
IA neutrino
Ce qu'il fait : identifie la meilleure infrastructure pour les applications d'IA multimodèles
Pourquoi il s'est démarqué : Les entreprises d’IA veulent s’assurer qu’elles utilisent les meilleurs outils pour leur travail. Déterminer quels LLM ou petits modèles de langage sont les meilleurs pour chaque application peut prendre du temps, d'autant plus que ces modèles changent et s'améliorent constamment.
Nuetrino souhaite permettre aux entreprises d'IA de trouver plus facilement la bonne combinaison de modèles et d'autres systèmes à utiliser dans leurs applications. De cette façon, les développeurs peuvent travailler plus rapidement et économiser de l'argent sur l'exécution de leurs produits.
Quno IA
Ce qu'il fait : Automatise les études de marché
Pourquoi il s'est démarqué : Les marques dépensent des millions chaque année en études de marché. Le processus d’enquête auprès des clients potentiels prend du temps. Les agents de Quno AI peuvent appeler les clients et collecter des données qualitatives et quantitatives. Les résultats peuvent ensuite être analysés en temps réel. L’avantage est que l’IA peut analyser rapidement les résultats de ces conversations.
RésiQuant
Ce qu'il fait : Développe des modèles de catastrophe pour les compagnies d'assurance habitation
Pourquoi il s'est démarqué : Avec l'augmentation des catastrophes naturelles, les compagnies d'assurance de biens ont du mal à déterminer quelles maisons sont les plus à risque de subir des dommages importants lors de catastrophes. En effet, l'accès aux informations sur les structures des maisons est difficile et coûteux à obtenir.
Fondée par deux docteurs en ingénierie des structures, ResiQuant crée des modèles pour estimer les caractéristiques des bâtiments et leur résistance aux tremblements de terre, aux ouragans et aux incendies. La société affirme qu’elle peut aider les compagnies d’assurance à évaluer les risques avec plus de précision, réduisant ainsi potentiellement les primes d’assurance habitation pour les personnes considérées comme présentant un risque moindre.
Auto-évaluation
Ce qu'il fait : Surveille la production réelle et alerte les opérateurs des erreurs
Pourquoi il s'est démarqué : En janvier, les portes d'un Boeing 737 Max ont explosé en plein vol parce qu'il manquait quatre boulons importants, selon les enquêteurs. Cette situation n’est qu’un exemple très médiatisé de ce qui peut mal tourner au sein des systèmes d’assurance qualité. Mais les fabricants de toutes sortes de produits ont des besoins similaires : détecter les produits défectueux avant qu’ils ne quittent l’usine.
Grâce à des caméras et à l’IA, Self Eval espère répondre à ces préoccupations en vérifiant que les tâches sont correctement effectuées et en signalant les erreurs de fabrication en temps réel.
EnseignerPartager
Ce qu'il fait : Crée des plans de cours adaptés aux besoins de chaque enseignant
Pourquoi il s'est démarqué : Un logiciel qui ajuste la difficulté en fonction des connaissances individuelles des élèves est disponible depuis un certain temps. Cependant, les fondateurs de TeachShare affirment que de nombreuses entreprises éducatives proposent encore une approche universelle en matière de développement de programmes. Cela oblige les enseignants à passer beaucoup de temps à modifier les plans de cours pour les adapter à leurs classes spécifiques. TeachShare vise à aider les enseignants à adapter le contenu quotidien, en garantissant l'alignement avec les normes éducatives.
