Poolside a levé 126 M$ avant de devenir célèbre. Trois ans plus tard, Nvidia paie 6 Md$ pour ses modèles — sans racheter l’entreprise

En 2023, Poolside était encore une jeune startup d’IA spécialisée dans le développement logiciel. Elle venait à peine d’être créée que son premier financement atteignait déjà 126 millions de dollars. Trois ans plus tard, Bloomberg rapporte que Nvidia a accepté de verser 6 milliards de dollars pour obtenir une licence sur ses modèles, tout en investissant 1 milliard supplémentaire dans l’entreprise. Poolside resterait indépendante.

Ce parcours raconte quelque chose de plus large que l’explosion des valorisations de l’IA : dans la nouvelle bataille du logiciel, la valeur ne se trouve plus seulement dans l’application que voit le développeur. Elle remonte vers les modèles, les données d’entraînement, les systèmes d’exécution et les équipes capables de les construire.

Une startup née directement dans la course aux modèles

Poolside a été fondée à San Francisco en avril 2023. Ses deux cofondateurs sont Jason Warner, ancien CTO de GitHub, et Eiso Kant, entrepreneur spécialisé depuis plusieurs années dans les outils pour développeurs. Poolside présente depuis l’origine le développement logiciel comme son chemin vers des systèmes d’IA beaucoup plus généraux.

L’idée n’était pas simplement de créer un nouveau copilote capable de compléter quelques lignes de code. Poolside voulait entraîner ses propres modèles de fondation spécialisés dans le software engineering.

En août 2023, Sifted rapportait que Poolside avait levé 126 M$. En octobre 2024, l’entreprise a annoncé une Series B de 500 M$ menée par Bain Capital Ventures. TechCrunch indiquait alors que le financement cumulé atteignait 626 M$ et que la valorisation rapportée de l’entreprise était d’environ 3 Md$.

Cette levée a permis à Poolside de porter son cluster d’entraînement à 10 000 GPU Nvidia, selon l’entreprise.

Son pari technique : laisser le code produire lui-même le signal d’apprentissage

L’une des particularités de Poolside est une technique qu’elle appelle Reinforcement Learning via Code Execution Feedback, ou RLCEF.

Le principe repose sur une propriété spécifique du logiciel : on peut exécuter le résultat. Un modèle écrit une solution, le programme est lancé, des tests passent ou échouent, l’environnement renvoie un signal et ce résultat peut servir à améliorer les tentatives suivantes.

Poolside explique que le RLCEF constitue l’un de ses axes techniques majeurs depuis sa création et a construit une infrastructure dédiée permettant d’exécuter du code à grande échelle dans des environnements isolés et contrôlés.

En 2026, Poolside dispose de ses propres modèles visibles

La société a rendu cette stratégie plus concrète avec la famille Laguna. Poolside propose notamment Laguna S 2.1, un modèle de 118 milliards de paramètres dont 8 milliards actifs, ainsi que Laguna XS 2.1, plus léger, avec 33 milliards de paramètres dont 3 milliards actifs.

Poolside indique entraîner ses modèles elle-même, avec ses propres données, sa propre infrastructure et son propre reinforcement learning. Certaines versions disposent également de poids téléchargeables et peuvent être déployées hors de l’infrastructure de Poolside.

Ce positionnement vise particulièrement les grandes entreprises et les administrations. Poolside propose des déploiements on-premise ou air-gapped dans lesquels les modèles, agents et données peuvent rester dans l’infrastructure du client.

Poolside n’est pas Cursor — même si la frontière devient moins nette

Les deux entreprises sont souvent rangées dans la même catégorie : l’IA qui code. Mais elles sont parties de deux endroits différents.

Cursor, développé par Anysphere, est d’abord une expérience développeur : un IDE AI-first dans lequel les développeurs peuvent utiliser différents modèles et agents. Sa documentation actuelle expose des modèles provenant de plusieurs fournisseurs.

Poolside s’est d’abord construit plus bas dans la pile : modèles de fondation, données, reinforcement learning, infrastructure d’entraînement et exécution du code.

La distinction est utile pour comprendre leur origine : Poolside construit l’intelligence spécialisée ; Cursor construit l’environnement dans lequel le développeur l’utilise. Mais cette séparation n’est plus absolue : Poolside est lui-même remonté vers la couche produit avec ses agents, son CLI et ses intégrations.

Puis Nvidia est arrivé avec un deal à 6 milliards

Le 20 août 2026, Bloomberg a rapporté que Nvidia avait accepté de payer 6 Md$ pour obtenir une licence sur les modèles d’IA de Poolside et proposer des emplois à plus de 100 salariés de la startup.

Selon les mêmes sources, Nvidia aurait également réalisé un investissement supplémentaire de 1 Md$ dans Poolside, sur la base d’une valorisation de 12 Md$ avant cet investissement. Poolside continuerait pourtant à fonctionner comme une société indépendante.

Nvidia ne rachète donc pas Poolside.

Les modalités détaillées de cette transaction proviennent actuellement du reporting de Bloomberg, qui cite des personnes familières du dossier. Elles ne sont pas présentées ici comme les termes d’un communiqué officiel commun détaillant l’intégralité de l’accord.

Pourquoi une licence plutôt qu’un rachat ?

Pendant des années, la place de Nvidia dans l’IA paraissait simple à expliquer : d’autres construisaient les modèles et les applications, tandis que Nvidia fournissait une grande partie du calcul. L’accord rapporté avec Poolside montre qu’un fabricant de GPU peut aussi avoir intérêt à disposer directement de technologies de modèles, de talents et de savoir-faire d’entraînement.

Cela ne signifie pas que Nvidia devient un concurrent identique d’OpenAI ou d’Anthropic. Cela signifie plutôt que la couche intelligence elle-même devient suffisamment stratégique pour justifier des accords de plusieurs milliards.

126 millions étaient peut-être seulement le début

Vue depuis 2023, une levée de 126 M$ pour une startup pratiquement inconnue paraissait déjà extraordinaire. En 2024, les 500 M$ supplémentaires ont montré que les investisseurs ne pariaient plus sur un simple assistant de programmation.

En 2026, le deal rapporté avec Nvidia donne une autre dimension à cette histoire. Ce qui intéresse potentiellement Nvidia n’est pas uniquement une interface capable d’aider un développeur, mais l’ensemble sous-jacent : les modèles, les méthodes d’apprentissage, l’infrastructure permettant d’exécuter du code à grande échelle et les ingénieurs capables de faire progresser ces systèmes.

La bataille de l’IA pour le développement logiciel ne se joue donc plus seulement dans la fenêtre où l’on écrit du code. Elle se joue désormais sous l’éditeur : dans la couche modèle, les données, le calcul, l’exécution et le talent.