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Modulate lève 25M$ pour traquer les deepfakes vocaux et l'IA au téléphone
La startup Modulate vient de récolter 25 millions de dollars pour son système qui détecte les voix générées par IA et analyse les vraies intentions derrière un appel.
Modulate, une startup de Boston, vient de boucler une levée de fonds de 25 millions de dollars pour développer sa plateforme d'analyse vocale. Le principe : faire tourner plus de 100 petits modèles d'IA en parallèle plutôt qu'un seul gros modèle, pour transcrire les appels, détecter les deepfakes audio, repérer les tentatives d'arnaque et vérifier que les agents vocaux IA respectent bien les règles dans des secteurs réglementés.

Photo : TechCrunch (AI)
Fondée en 2017 par deux anciens étudiants en physique du MIT, la boîte a d'abord bricolé de la modulation de voix pour le gaming avant de bifurquer vers la modération, puis vers ce qu'elle fait aujourd'hui : comprendre les nuances émotionnelles et les intentions cachées derrière une conversation. Son cofondateur explique que la plupart des outils du marché se contentent de transcrire ce qui est dit, sans vraiment capter le ton ou le sous-texte — genre un client hyper poli avec un chatbot mais en réalité complètement agacé, ce que les analyses classiques ratent souvent.
Côté clients, Modulate vise surtout les centres d'appels et les entreprises qui veulent sécuriser leurs échanges vocaux : détection de scams, contrôle qualité des réponses des IA, conformité réglementaire, et même surveillance de cyberattaques passant par téléphone. L'astuce technique de miser sur des petits modèles plutôt que sur du calcul massif lui permet de rester plus légère en infrastructure et plus flexible pour ajouter de nouvelles capacités.
Avec cette nouvelle levée menée par Future Ventures (Hyperplane et Lakestar ont aussi mis la main à la poche), Modulate passe la barre des 65 millions de dollars levés au total. L'équipe, actuellement composée de 40 à 45 personnes, compte recruter une dizaine de personnes de plus pour muscler le développement de ses modèles, avec un objectif clair : proposer du déploiement sur site et sur appareil pour mieux protéger la vie privée des utilisateurs.
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