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White Circle, une startup spécialisée dans la supervision des modèles d'intelligence artificielle, a récemment annoncé une levée de fonds de 11 millions de dollars, soit environ 9,35 millions d'euros. Ce financement a été soutenu par plusieurs figures influentes de l'écosystème IA, telles que Romain Huet, Dirk Kingma, Guillaume Lample, Thomas Wolf, François Chollet, Olivier Pomel et Paige Bailey.
Fondée par Denis Shilov, White Circle propose une plateforme innovante permettant aux entreprises de surveiller en temps réel le comportement de leurs modèles IA et de leurs agents autonomes. La startup revendique déjà le traitement de plus d'un milliard de requêtes API et compte parmi ses clients des géants internationaux, dont deux grandes banques numériques et la société Lovable.
Cette levée de fonds intervient alors que les entreprises intensifient le déploiement d'agents IA dans des environnements critiques, tels que la relation client, la finance, la cybersécurité, les ressources humaines ou l'automatisation logicielle. Le marché se tourne désormais vers la supervision opérationnelle des modèles IA.
Denis Shilov s'était fait connaître en 2024 en publiant un "universal jailbreak" capable de contourner les mécanismes de sécurité des principaux modèles génératifs. Ce prompt permettait d'obtenir des réponses normalement bloquées par des systèmes comme ceux d'OpenAI ou d'Anthropic, et a rapidement attiré l'attention de plusieurs laboratoires IA américains. Suite à cela, Shilov a été invité à participer au programme de bug bounty d'Anthropic avant de lancer White Circle.
La plateforme de White Circle se positionne comme une couche d'observabilité et de contrôle entre les modèles IA et les applications métier. Elle analyse en temps réel les entrées et sorties des modèles pour détecter des anomalies telles que des hallucinations, des injections de prompt, des dérives comportementales, ou encore pour bloquer des actions malveillantes et prévenir des fuites de données sensibles.
Les entreprises peuvent définir leurs propres politiques de contrôle pour déterminer ce qui est autorisé ou interdit. White Circle propose également des mécanismes automatiques de limitation, de blocage ou de bannissement, et fonctionne avec différents fournisseurs de modèles IA via une API unique. La société affirme prendre en charge plus de 150 langues.
Dans les cas d'usage décrits par White Circle, la plateforme peut empêcher un agent IA d'exécuter des commandes destructrices, détecter des comportements anormaux dans des workflows financiers ou identifier des tentatives de manipulation visant à contourner les règles internes d'un modèle.
Le développement de White Circle illustre une évolution rapide du marché de l'IA générative. Après la course aux modèles et aux infrastructures GPU, un nouveau segment émerge autour de la supervision des systèmes IA en production. La généralisation des outils low-code et des plateformes de "vibe coding" accélère le déploiement d'applications IA dans les entreprises, permettant à des équipes non spécialisées de connecter des modèles à des bases de données, des CRM, des ERP ou des outils financiers en quelques heures.
Cette démocratisation crée cependant une nouvelle surface de risque. Les entreprises doivent désormais gérer des agents capables d'interagir avec des systèmes critiques sans toujours disposer d'une visibilité claire sur leurs comportements réels. Les risques concernent l'exposition de données sensibles, les dérives opérationnelles, les manipulations malveillantes ou l'exécution d'actions imprévues.
White Circle se positionne précisément sur cette couche de supervision opérationnelle, à l'instar de sociétés comme Datadog ou Sentry qui se sont imposées dans le domaine du cloud. La startup cherche également à renforcer sa crédibilité technique par la publication de travaux de recherche sur les risques liés aux modèles génératifs. En 2025, elle a publié "CircleGuardBench", un benchmark pour évaluer la robustesse des modèles de modération IA dans des conditions réelles, et plus récemment "KillBench", une étude basée sur plus d'un million d'expériences réalisées sur quinze modèles issus notamment d'OpenAI, Google, Anthropic et xAI.
Selon White Circle, ces travaux ont révélé des biais comportementaux liés à la nationalité, à la religion, à l'apparence physique ou à certains marqueurs culturels. L'étude affirme également que certains formats structurés utilisés dans les intégrations IA d'entreprise réduisent fortement les mécanismes de refus intégrés aux modèles.
La levée de fonds de White Circle intervient dans un contexte de durcissement progressif des exigences réglementaires autour de l'intelligence artificielle. Les entreprises doivent désormais démontrer leur capacité à tracer les décisions des modèles, contrôler les actions des agents, documenter les dérives et limiter les risques juridiques liés à l'automatisation.
Avec l'émergence d'agents IA capables d'interagir directement avec des systèmes opérationnels, la supervision comportementale des modèles pourrait devenir une composante structurelle des architectures IA d'entreprise. White Circle parie précisément sur cette évolution.
