Ricursive Atteint 4 Milliards de Valorisation en 2 Mois

Imaginez une puce capable de repenser entièrement sa propre architecture, d’optimiser ses connexions neuronales et d’accélérer ses performances sans qu’aucun humain n’ait à intervenir. Cette vision, qui semblait encore relever de la science-fiction il y a peu, est aujourd’hui au cœur d’une des levées de fonds les plus fulgurantes de l’année 2026.

En à peine deux mois depuis son lancement officiel, Ricursive Intelligence a convaincu les investisseurs les plus exigeants de la planète tech. Le verdict est sans appel : 300 millions de dollars levés pour une valorisation de 4 milliards. Une ascension météorique qui place cette jeune pousse parmi les acteurs les plus surveillés du moment dans l’univers ultra-concurrentiel des semi-conducteurs pour l’intelligence artificielle.

Quand l’IA commence à concevoir… l’IA

Le concept défendu par Ricursive peut se résumer en une phrase choc : faire concevoir et améliorer les puces d’IA par l’IA elle-même. Plus précisément, la startup développe un système qui utilise des techniques avancées d’apprentissage par renforcement pour générer automatiquement des layouts de circuits toujours plus performants, puis les fait évoluer itérativement.

Ce n’est pas une simple optimisation logicielle. Ricursive ambitionne de créer ce que les fondateurs appellent un « substrat intelligent » capable de redesigner sa propre couche de silicium. Une boucle de rétroaction continue : meilleure puce → meilleure IA → meilleure puce → … jusqu’à atteindre des niveaux de performance inimaginables aujourd’hui.

Des fondatrices issues du cœur de la recherche Google

Derrière cette ambition hors norme se trouvent deux figures respectées : Anna Goldie, désormais CEO, et Azalia Mirhoseini, CTO. Les deux femmes ont dirigé les travaux sur AlphaChip, un système d’apprentissage par renforcement qui a déjà révolutionné la façon dont Google place les milliards de transistors sur ses puces TPU.

AlphaChip n’était qu’une première étape. Il permettait d’accélérer considérablement le placement physique des éléments sur la puce (floorplanning et routing), une tâche traditionnellement réalisée par des ingénieurs expérimentés pendant des mois. Chez Ricursive, l’objectif est d’aller beaucoup plus loin : ne plus se contenter d’optimiser un design existant, mais générer de nouveaux paradigmes d’architecture matérielle.

Notre système apprend à inventer des architectures de puces que les humains n’auraient peut-être jamais imaginées. C’est le début d’une co-évolution entre silicium et intelligence artificielle.

– Anna Goldie, co-fondatrice et CEO de Ricursive Intelligence

Cette citation résume parfaitement l’ambition : ne plus considérer le hardware comme une contrainte figée, mais comme un élément évolutif au même titre que les modèles de deep learning.

Un tour de table impressionnant

Le tour de table de 300 millions de dollars en Series A a été mené par Lightspeed Venture Partners, un fonds historiquement très actif dans l’IA et les semi-conducteurs. Mais la liste des participants est tout aussi éloquente :

• NVentures, le bras venture de Nvidia
• DST Global
• Felicis Ventures
• 49 Palms Ventures
• Radical AI

La présence de NVentures est particulièrement symbolique. Nvidia, leader incontesté des GPU pour l’entraînement des grands modèles, investit massivement dans les technologies qui pourraient un jour concurrencer – ou compléter – son architecture dominante.

Ricursive vs Recursive : la confusion des noms

Curiosité du calendrier : Ricursive n’est pas la seule startup à susciter l’attention avec un concept d’auto-amélioration extrême. Une autre jeune pousse nommée Recursive (sans le « u ») fait également parler d’elle. Fondée par Richard Socher, figure reconnue du NLP, elle serait également en discussion pour une levée autour de… 4 milliards de dollars.

Les deux approches diffèrent : Recursive se concentre davantage sur l’amélioration logicielle des modèles, tandis que Ricursive mise tout sur le hardware auto-évolutif. Mais la proximité des noms et des valorisations crée déjà un buzz certain dans la Silicon Valley.

Un troisième acteur dans la course : Unconventional AI

Le paysage se densifie rapidement. En décembre 2025, Naveen Rao a lancé Unconventional AI, une autre société qui travaille sur ce que son fondateur appelle un « substrat intelligent ». Résultat : 475 millions levés en seed à une valorisation de 4,5 milliards, avec Andreessen Horowitz et Lightspeed en tête d’affiche.

Trois startups, trois valorisations supérieures à 4 milliards avant même d’avoir livré un produit commercial. Le marché semble convaincu que le goulot d’étranglement de l’AGI ne sera bientôt plus uniquement logiciel, mais bien matériel.

Pourquoi le hardware devient le nouveau champ de bataille

Pendant des années, la course à l’AGI s’est concentrée sur les algorithmes, les données et la puissance de calcul brute. Aujourd’hui, plusieurs signaux montrent un changement de paradigme :

• La loi de Moore ralentit drastiquement
• Les besoins énergétiques des modèles explosent
• Les architectures existantes (transformers + GPU/TPU) atteignent leurs limites en termes d’efficacité
• Les gains d’efficacité logicielle deviennent marginaux comparés aux gains potentiels d’une refonte matérielle

Dans ce contexte, une puce qui s’auto-optimise en permanence représente potentiellement un saut générationnel comparable à celui qui a séparé les CPU des GPU pour le deep learning.

Les défis qui attendent Ricursive

Malgré l’enthousiasme des investisseurs, le chemin reste semé d’embûches. Parmi les principaux défis :

• Fabriquer physiquement ces architectures évolutives à grande échelle
• Assurer la stabilité et la prévisibilité des designs générés automatiquement
• Convaincre les hyperscalers (Google, Meta, Amazon, Microsoft) d’adopter une technologie aussi disruptive
• Gérer les coûts astronomiques de R&D et de fonderie

Chaque nouvelle itération nécessitera probablement des passages en fonderie (TSMC, Samsung, Intel…). Or chaque « tape-out » coûte des dizaines voire des centaines de millions de dollars. La startup devra démontrer rapidement des gains mesurables pour justifier ces investissements colossaux.

Vers une accélération exponentielle ?

Si Ricursive parvient à ses fins, les conséquences pourraient être vertigineuses. Une boucle d’auto-amélioration matérielle + logicielle créerait un effet « flywheel » extrêmement puissant :

• Meilleure puce → entraînement plus rapide et moins cher
• Meilleur modèle → meilleure optimisation des puces suivantes
• Meilleure puce → encore meilleur modèle…

Certains observateurs parlent déjà d’une possible accélération exponentielle vers l’AGI. D’autres restent plus prudents, rappelant que de nombreuses promesses de rupture matérielle (neuromorphique, photonique, calcul quantique…) ont mis des décennies à se concrétiser, quand elles n’ont pas tout simplement échoué.

Ce qui est certain, c’est que 2026 marque un tournant : le hardware IA n’est plus seulement un sujet d’ingénierie, mais devient le nouveau terrain stratégique des grandes puissances technologiques et des investisseurs visionnaires.

Et Ricursive Intelligence, avec son approche radicale et ses fondatrices au CV exceptionnel, est pour l’instant en pole position dans cette course folle vers le prochain paradigme du calcul.

À suivre de très près.