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Une startup de données d’entraînement pour l’IA est devenue le licorne la plus rapide de tous les temps de Y Combinator
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Une startup de données d’entraînement pour l’IA est devenue le licorne la plus rapide de tous les temps de Y Combinator
La valorisation d'Afterquery a bondi de plus de dix fois en cinq mois, ce qui en fait le licorne la plus rapide de Y Combinator à ce jour.
2026-09-02 Source:decrypt.co

En bref

  • AfterQuery a atteint une valorisation de 3,2 milliards de dollars, contre 300 millions de dollars il y a cinq mois, a rapporté Forbes, citant deux personnes ayant une connaissance directe de l'accord.
  • Gustaf Alströmer, partenaire chez Y Combinator, l'a qualifié de parcours le plus rapide du lancement au statut de licorne — terme désignant une entreprise privée valorisée à plus d'un milliard de dollars — dans l'histoire de l'accélérateur.
  • Les fondateurs Spencer Mateega, 23 ans, et Carlos Georgescu, 22 ans, rémunèrent des médecins, avocats, ingénieurs et analystes financiers pour générer le type de données de jugement expert que les laboratoires d'IA ne peuvent plus extraire d'Internet.

AfterQuery, une startup d'IA âgée de 18 mois, a atteint une valorisation de 3,2 milliards de dollars lors d'un nouveau cycle de financement, a rapporté Forbes lundi. Ce chiffre représente plus de dix fois la valorisation de 300 millions de dollars qu'elle affichait cinq mois plus tôt, lorsqu'elle a clôturé une Série A de 30 millions de dollars — un cycle de financement précoce où une startup vend une partie d'elle-même pour obtenir du capital de croissance.

Ce bond fait d'AfterQuery la startup la plus rapide de l'histoire de Y Combinator à passer de sa création au statut de licorne, selon Gustaf Alströmer, partenaire chez YC. AfterQuery a refusé de commenter le rapport. L'une des sources de Forbes a déclaré que l'entreprise est déjà rentable et a trouvé un investisseur principal pour ce tour de table.

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Spencer Mateega et Carlos Georgescu ont fondé l'entreprise en février 2025, 18 mois après avoir rejoint le lot d'hiver 2025 de Y Combinator en tant que deux amis de lycée sans produit ni idée fixe. Mateega a posté sur X en juillet que le revenu annuel récurrent — la valeur annuelle des abonnements continus d'une entreprise — avait atteint les « centaines de millions », contre 100 millions de dollars en avril.

AfterQuery réduit rapidement l'écart avec les
« géants ».

Nous avons déjà multiplié nos revenus bien au-delà du taux de 100 millions de dollars mentionné ici.

Si vous êtes un chercheur post-formation ou un laboratoire ayant besoin de tâches à long terme, de données de travail professionnel / de connaissance, d'environnements RL haute fidélité, de code… https://t.co/KM7kINFfN4

— Spencer Mateega (@spencermateega) July 12, 2026

Les fondateurs voulaient initialement créer des agents d'IA pour la finance. Les tests ont montré que les modèles principaux échouaient constamment sur des décisions nuancées et de niveau professionnel — non pas par manque de capacité brute, mais parce que personne ne leur avait jamais appris comment un expert raisonne réellement face à une décision difficile.

Ils ont donc pivoté. AfterQuery rémunère désormais des spécialistes pour produire des données de raisonnement : des enregistrements écrits, étape par étape, de la manière dont un professionnel résout un problème, utilisés pour enseigner aux modèles d'IA le jugement plutôt que de simples faits. Nvidia a utilisé ces données pour entraîner ses modèles open-source Nemotron, et AfterQuery compte également parmi ses clients Thinking Machines Lab de Mira Murati, ancienne CTO d'OpenAI, et le cabinet d'IA juridique Legora, selon Forbes.

La demande derrière ce pivot est généralisée dans l'industrie. Les laboratoires de pointe — les entreprises qui construisent les systèmes d'IA les plus avancés — ont déjà exploité la majeure partie du texte utilisable sur le web ouvert, et les données synthétiques, ou matériel d'entraînement généré par l'IA, n'offrent qu'une portée limitée. Ce qui manque cruellement, c'est le jugement qui ne provient que d'experts réels et qualifiés.

D'autres entreprises tentent de combler la même lacune par différentes approches. La fintech sud-coréenne Toss a récemment ouvert ses 30 millions d'utilisateurs à l'économie des données d'IA grâce à un partenariat avec la société d'infrastructure de données Poseidon, rémunérant les utilisateurs ordinaires pour enregistrer des données du monde réel que les modèles ne peuvent pas trouver en ligne.

AfterQuery n'est pas la seule à capitaliser sur cette pénurie. Alexandr Wang de Scale AI est devenu le premier milliardaire de l'industrie de l'étiquetage de données en 2021 à 24 ans, avant que Meta ne paie 14,3 milliards de dollars pour une participation de 49 % et ne place Wang à la tête de son propre laboratoire d'IA. Les fondateurs de son rival Mercor ont dépassé le record précoce de Wang en octobre dernier, devenant milliardaires à 22 ans.

Mateega a déclaré que l'avantage d'AfterQuery sur Mercor, qui s'appuie sur un intervieweur IA pour constituer un vaste bassin de contractuels, est un logiciel personnalisé qui filtre les soumissions pour une difficulté "Boucles d'Or" — assez difficile pour défier un modèle de pointe, mais pas trop pour qu'il ne puisse pas apprendre de la réponse. AfterQuery entraîne également ses propres modèles sur les données avant de les vendre, pour montrer aux laboratoires que le matériel fait réellement la différence plutôt que de leur demander de les croire sur parole.

Quant à Mercor, la société est actuellement en pourparlers avec Nvidia pour un cycle de financement qui la valoriserait à 20 milliards de dollars, doublant ainsi sa valorisation de 10 milliards de dollars d'octobre dernier. Le cycle de financement d'AfterQuery n'est pas encore clos, et la société n'a pas nommé son investisseur principal.