Keenable lève 26 M$ pour un index web dédié aux agents IA

La jeune pousse fondée par Andrey Styskin et Matthias Petri veut bâtir une infrastructure de recherche pensée pour les agents d’IA. Elle revendique déjà un index de plus de 100 milliards de documents et une API utilisée en production. Son tour d’amorçage, mené par Accel, doit financer la montée en puissance malgré un coût d’indexation élevé et un marché verrouillé par les géants.

API fermées et fin annoncée des « dix liens bleus »

Selon Zhenya Loginov (Accel), Google et Microsoft ferment leurs API de recherche existantes pour éviter la cannibalisation et privilégient une approche plus groupée avec des partenariats sélectifs. D’autres acteurs comme Brave et Exa investissent ce segment, tandis que Google rénove son expérience de recherche pour l’ère de l’IA. Ce mouvement plus large suggère que l’ère des dix liens bleus pourrait toucher à sa fin pour les humains comme pour les agents.

Coûts élevés et pari sur les requêtes agentiques

Les coûts constituent un élément majeur de l’équation pour Keenable, et Andrey Styskin souligne que construire un vaste index de recherche est très coûteux. Il juge extrêmement difficile de détourner les utilisateurs de Google, mais estime que le dilemme de l’innovateur rend Google potentiellement battable sur les requêtes agentiques. Il affirme qu’une petite entreprise comme Keenable peut innover et proposer une solution plus rentable aux entreprises d’IA, tout en assurant travailler à la maîtrise des dépenses pour se donner du temps.

Moyens renforcés : 26 M$ levés et effectifs en hausse

Keenable a bouclé un financement initial de 26 millions de dollars, mené par Accel, avec Conviction Partners et plusieurs investisseurs privés. L’équipe compte 15 ingénieurs répartis entre les États-Unis et l’Europe. La société prévoit de doubler ses effectifs d’ici la fin de l’année pour construire sa stratégie de mise sur le marché.

Un index de plus de 100 milliards de documents déjà exploité

Keenable déclare avoir construit un index web de plus de 100 milliards de documents. Son API est utilisée en production par plusieurs laboratoires d’IA et fournisseurs d’inférence, à l’entraînement comme en temps réel, même si l’identité des clients n’est pas dévoilée. La société s’est récemment associée à Gradium pour la récupération d’informations en direct, développe des capacités de récupération propriétaires et prévoit de lancer WebQueryLanguage pour permettre aux systèmes d’IA de combiner des informations issues de plusieurs sources quand aucune ne contient la réponse complète.

Origines du projet et approche technique

Fondée par Andrey Styskin, ancien cadre de Yandex, et le scientifique Matthias Petri, Keenable s’appuie sur vingt ans d’expérience de Styskin chez Yandex et Amazon. Selon lui, les chatbots performent mieux avec des documents sources, ce qui crée un cycle différent de celui appris par Google auprès des humains. Il explique que les solutions de recherche d’entreprise deviennent coûteuses à l’échelle si les structures d’index ne sont pas adaptées à la tâche et qu’il faut restreindre rapidement l’espace de recherche selon la requête, capacité que Keenable entend fournir. Chez Amazon, en travaillant avec Petri sur l’infrastructure de recherche pour des applications d’IA comme Alexa, Styskin a observé via des données de Cloudflare la montée des crawlers d’IA et y a vu l’opportunité d’une infrastructure conçue pour l’IA. Il a mobilisé d’anciens collègues pour lancer la société.

Ambition affichée mais chemin restant

La startup affiche l’ambition de devenir le prochain Google pour les agents d’IA, tout en reconnaissant les étapes encore nombreuses. La hausse de l’usage des chatbots d’IA et l’idée d’une mise à jour de l’infrastructure d’Internet en faveur d’agents capables de traiter de grands volumes alimentent cet objectif, dans un univers historiquement calibré pour des utilisateurs humains.