Modulate, startup basée à Boston, a levé 25 M$ auprès de Future Ventures, Hyperplane et Lakestar. Cette injection de capital vise à élargir une plateforme qui combine transcription, analyse émotionnelle, détection de deepfake et contrôle de conformité pour les agents vocaux utilisés dans les secteurs réglementés.
Une levée de fonds soutenue par des investisseurs spécialisés
Le tour de table a été mené par Future Ventures, avec la participation d’Hyperplane et de Lakestar. Avant cette opération, Modulate avait déjà levé 41 M$ et était évaluée à 170 M$, selon PitchBook. Le nouveau financement porte le total cumulé à 66 M$.
Des modèles vocaux légers au cœur de la technologie
Modulate exploite plus d’une centaine de modèles, divisés en deux familles : les modèles d’extraction de signal, qui identifient émotion, ton, langue et détectent les voix synthétiques, et les modèles d’analyse/détection, qui évaluent l’intention de l’interlocuteur, la conformité aux règles ou la présence d’une tentative d’escroquerie. Parce que ces modèles sont de petite taille, ils fonctionnent sans matériel spécialisé ni puissance de calcul excessive, ce qui réduit les coûts d’infrastructure et facilite les mises à jour.
Applications concrètes : de la détection de deepfake à la conformité réglementaire
Les clients de Modulate, notamment des centres d’appels, utilisent la solution pour repérer les appels frauduleux générés par IA, surveiller la qualité des réponses des agents virtuels et garantir le respect des exigences légales dans les secteurs régulés. La société propose également une analyse fine de l’intention du client, allant au-delà d’une simple lecture du sentiment (positif, neutre ou négatif) pour identifier des insatisfactions cachées derrière une politesse apparente.
Expansion de l’équipe et ambition de déploiement privé
Employant actuellement 40 à 45 personnes, Modulate prévoit d’ajouter une dizaine de collaborateurs dans les prochains mois afin de renforcer son équipe de construction de modèles. L’entreprise travaille également à étendre ses capacités de déploiement sur site et sur dispositif, afin d’offrir une plus grande confidentialité des données vocales aux entreprises clientes.