Ricursive Intelligence : 335 M$ en 4 Mois

Imaginez concevoir une puce électronique ultra-complexe, avec des milliards de transistors parfaitement placés, non pas en un an ou deux comme le font les meilleurs ingénieurs humains, mais en quelques heures seulement. Et si cette prouesse n'était plus de la science-fiction, mais bien une réalité portée par une startup qui vient de fracasser tous les records de levées de fonds en un temps record ? C'est exactement ce que vient d'accomplir Ricursive Intelligence.

Une ascension fulgurante qui fait parler dans la Silicon Valley

En à peine quatre mois d'existence officielle, Ricursive Intelligence a réussi l'exploit de lever 335 millions de dollars pour une valorisation atteignant 4 milliards de dollars. Un seed round de 35 millions mené par Sequoia, suivi très rapidement d'un Series A de 300 millions piloté par Lightspeed Venture Partners. Même dans l'écosystème surchauffé de l'IA en 2026, ce rythme donne le vertige.

Mais au-delà des chiffres impressionnants, ce qui fascine vraiment, c'est l'équipe à l'origine de cette réussite éclair. Deux femmes, Anna Goldie et Azalia Mirhoseini, qui partagent une trajectoire professionnelle presque symbiotique depuis plus de dix ans.

Un duo inséparable depuis Stanford jusqu'à aujourd'hui

Anna Goldie (CEO) et Azalia Mirhoseini (CTO) se sont rencontrées à Stanford. Depuis, leurs parcours n'ont cessé de converger de manière presque surnaturelle : même jour d'arrivée chez Google Brain, même jour de départ, même entrée chez Anthropic, même départ, retour chez Google, puis décision commune de lancer leur propre aventure entrepreneuriale. Même leurs séances de sport en salle étaient synchronisées – au point que Jeff Dean, légende de Google, avait surnommé leur projet « chip circuit training » en référence à leurs entraînements en circuit.

« Nous avons commencé chez Google Brain le même jour. Nous sommes parties le même jour. Nous avons rejoint Anthropic le même jour. Nous sommes parties le même jour. Nous sommes revenues chez Google le même jour, puis nous avons quitté à nouveau le même jour. Et nous avons lancé cette société ensemble… le même jour. »

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

Ce niveau de synchronisation n'est pas anodin : il témoigne d'une complémentarité rare et d'une confiance absolue, ingrédients essentiels quand on se lance dans un projet aussi ambitieux.

Alpha Chip : la preuve de concept qui a tout changé

Avant Ricursive, les deux chercheuses ont marqué l'histoire récente de l'IA hardware avec Alpha Chip, développé au sein de Google Brain. Cet algorithme d'apprentissage par renforcement était capable de générer des placements de composants sur puce de très haute qualité en seulement quelques heures – là où les équipes humaines mettaient généralement entre douze et dix-huit mois.

Le secret ? Une boucle d'apprentissage continue : l'IA recevait une note (reward) sur la qualité du placement (performance, consommation énergétique, surface occupée…), ajustait ses paramètres de réseau neuronal et s'améliorait itération après itération. Au bout de milliers de simulations, elle surpassait largement les approches classiques et même les meilleurs experts humains sur plusieurs métriques clés.

Alpha Chip n'était pas resté lettre morte : il a servi à concevoir trois générations entières de TPU (Tensor Processing Units), les puces maison de Google qui alimentent aujourd'hui une grande partie de ses infrastructures IA.

Ricursive : l'IA qui apprend à concevoir… toutes les puces

Si Alpha Chip était déjà impressionnant, Ricursive pousse le concept beaucoup plus loin. La plateforme ne se contente plus d'optimiser le placement de composants (placement & routing). Elle ambitionne de couvrir l'ensemble du flux de conception de puces : de l'architecture initiale jusqu'à la vérification finale, en passant par la logique, les tests et l'optimisation énergétique.

Le vrai game-changer réside dans la généralisation : l'IA de Ricursive apprend transversalement sur différents types de puces. Chaque nouveau projet de conception enrichit sa connaissance globale et accélère les projets suivants, quel que soit le client ou l'architecture visée.

• Placement et routage ultra-rapide grâce à du deep reinforcement learning avancé
• Optimisation simultanée de la performance, de la consommation et de la surface
• Intégration de grands modèles de langage pour assister les étapes créatives et analytiques
• Apprentissage continu cross-chip : chaque puce conçue rend l'IA plus intelligente pour la suivante
• Compatible avec architectures custom, ASIC, FPGA, processeurs traditionnels

Les clients visés ? Précisément ceux qui ont le plus besoin d'accélérer les cycles de conception : les géants du hardware (AMD, Intel, Nvidia – qui est d'ailleurs déjà investisseur), les hyperscalers qui développent leurs propres puces (Google, Amazon, Meta…), et les entreprises spécialisées dans les ASIC pour l'IA, l'automobile, les télécoms ou l'aérospatial.

Un impact stratégique pour la course à l'AGI

Si Ricursive parvient à tenir ses promesses, son impact pourrait dépasser largement le seul domaine du hardware. Les puces sont aujourd'hui le principal goulot d'étranglement de la progression des modèles d'IA. Réduire le temps de conception de 12-18 mois à quelques semaines (voire jours) permettrait un cycle d'innovation beaucoup plus rapide entre logiciels et hardware.

Anna Goldie et Azalia Mirhoseini vont encore plus loin dans leur vision : elles imaginent un futur où l'IA conçoit ses propres accélérateurs matériels sur mesure, optimisés à l'extrême pour l'architecture exacte du modèle qu'elle veut exécuter. Une sorte de co-évolution accélérée entre algorithmes et silicium.

« Les puces sont le carburant de l'IA. En construisant des puces plus puissantes et plus efficaces, nous pensons que c'est la meilleure façon de faire progresser la frontière de l'intelligence artificielle. »

– Anna Goldie

Autre bénéfice majeur, et pas des moindres : l'efficacité énergétique. Alors que les data centers IA consomment déjà des quantités astronomiques d'électricité, des puces 5×, 8× voire 10× plus efficientes permettraient de découpler partiellement la croissance des capacités IA et l'explosion correspondante de la consommation énergétique mondiale.

Pourquoi tant d'investisseurs se sont rués si vite ?

Outre le CV exceptionnel des fondatrices et la traction technologique déjà prouvée chez Google, plusieurs éléments expliquent cet emballement :

• Le marché du design de puces est en pleine explosion avec la demande IA
• Les barrières technologiques sont extrêmement élevées → peu de concurrents sérieux
• Modèle économique SaaS / licence très scalable
• Positionnement « horizontal » : service à toute l'industrie, pas un concurrent direct des fondeurs
• Potentiel stratégique énorme pour la souveraineté technologique et l'AGI

Résultat : même les géants du hardware traditionnels voient Ricursive comme un partenaire stratégique plutôt qu'une menace. D'où la présence très rapide de Nvidia au capital, mais aussi l'intérêt marqué d'AMD, Intel et plusieurs hyperscalers.

Et maintenant ? Les prochains défis de Ricursive

Malgré l'euphorie légitime, plusieurs défis majeurs attendent encore l'équipe :

• Prouver la généralisation sur des architectures très différentes (GPU, CPU, NPU, ASIC domaine-spécifique…)
• Atteindre une fiabilité quasi-parfaite sur les étapes critiques (vérification, timing closure)
• Convaincre les très grosses entreprises d'intégrer un outil externe dans leur flux ultra-sensible
• Gérer une croissance explosive des effectifs sans perdre la culture technique d'excellence
• Réussir à monétiser rapidement tout en continuant à investir massivement en R&D

Mais au vu du pedigree, de la technologie déjà validée et de l'appétit du marché, il serait très étonnant que Ricursive ne devienne pas l'un des noms les plus stratégiques de la décennie dans l'écosystème IA/hardware.

Une chose est sûre : l'histoire de Ricursive Intelligence ne fait que commencer, et elle promet d'être passionnante à suivre.