Financement
Ascerta lève $18M de série A pour transformer les dépenses d’IA d’entreprise en ROI mesurable
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Ascerta a levé $18 million de série A alors qu’elle élargit son champ d’action, passant de la gestion des coûts d’IA à un défi plus vaste : aider les entreprises à déterminer quels investissements en IA créent réellement de la valeur commerciale. Le tour a été mené par Dell Technologies Capital, avec la participation de Hitachi Ventures, BGV, Wipro Ventures et des investisseurs existants.
Le financement porte le financement total de l’entreprise basée à Bellevue, Washington à $22.9 million. Il coïncide également avec un nouveau nom pour l’entreprise, auparavant connue sous le nom de Pay-i. Ascerta indique que ce nouveau nom reflète une expansion vers ce qu’elle appelle la Gestion de l’IA d’entreprise : un système de mesure des coûts d’IA, de l’adoption et des résultats commerciaux à l’échelle d’une organisation.
Ce discours arrive à un moment où les programmes d’IA d’entreprise dépassent les expériences contrôlées. Les entreprises peuvent compter les jetons, licences, exécutions d’agents et lignes de code générées par l’IA, mais ces indicateurs opérationnels ne montrent pas nécessairement si une initiative permet d’économiser du temps, d’augmenter les revenus ou d’améliorer un processus métier. Comme l’a précédemment examiné Unite.AI, le contrôle des coûts d’IA devient nettement plus difficile lorsque les charges de travail agentiques passent en production. Ascerta parie que les dirigeants financiers et technologiques ont désormais besoin d’un système partagé pour relier ces coûts aux résultats.
Passer des données d’utilisation de l’IA à la valeur commerciale
Ascerta a été fondée en 2024 par des vétérans de Microsoft, David Tepper, Doron Holan et Erik Winters. Tepper, PDG et cofondateur de l’entreprise, a passé 19 ans chez Microsoft et a dirigé la stratégie d’IA générative pour l’usage interne sur Azure. Holan, directeur technique (CTO) et cofondateur, a passé 27 ans chez Microsoft et a travaillé sur une infrastructure d’étranglement hyperscale conçue pour gérer des centaines de milliards de requêtes par jour. Winters occupe le poste de directeur des opérations (COO) et est cofondateur.
L’entreprise est sortie du mode furtif sous le nom de Pay-i en mai 2025 avec une levée de fonds seed de $4.9 million axée sur la gestion des coûts d’IA. Depuis, Ascerta indique que les conversations avec les entreprises ont révélé un problème plus large. Les organisations ne souhaitaient pas seulement connaître le coût de l’IA ; elles voulaient comprendre qui l’utilisait, ce que faisaient les agents et les modèles, et si l’activité justifiait des investissements supplémentaires.
Ascerta se connecte aux systèmes d’IA déjà déployés dans une entreprise, y compris les applications et services développés en interne tels que Microsoft Copilot, Amazon Bedrock AgentCore, Salesforce Agentforce, GitHub Copilot, Claude Code et Codex. Elle suit ensuite l’activité d’IA à travers le travail effectué et jusqu’aux résultats commerciaux que cette activité est censée influencer.
L’objectif est d’offrir aux DSI, aux DAF et aux responsables IA une vue commune de l’utilisation technique et de la performance financière. Plutôt que de considérer la consommation de jetons ou le volume d’appels de modèles comme une fin en soi, la plateforme est conçue pour associer un cas d’usage d’IA à des indicateurs clés de performance pertinents et montrer quels projets semblent prêts à être mis à l’échelle, lesquels nécessitent une intervention et lesquels devraient être arrêtés.
Trois produits pour le cycle de vie de l’IA d’entreprise
Ascerta regroupe ses capacités en trois produits. Atlas mesure la valeur de l’IA, son adoption et le ROI à travers des flux de travail individuels et des portefeuilles plus larges. Forge se concentre sur la manière dont les équipes d’ingénierie utilisent les agents de codage, offrant aux dirigeants un moyen de relier l’adoption à la productivité du développement. Convoy s’adresse aux organisations qui gèrent leur propre capacité d’IA et est conçu pour les aider à allouer cette infrastructure sans perturber la production.
L’entreprise affirme que sa mesure va au-delà du prix des modèles en tenant compte d’éléments tels que les coûts sous-jeton, les frais cachés et les remises entreprises. Elle peut également ventiler les données d’adoption et de coût par personne, équipe et outil. Ce niveau de détail vise à révéler un problème que les rapports de dépenses agrégées peuvent masquer : deux départements peuvent utiliser le même modèle tout en générant des retours commerciaux très différents.
Ascerta travaille actuellement avec des clients tels qu’Atos, Wipro et des assureurs mondiaux, et elle cite Microsoft, AWS, IBM, Slalom et Trace3 parmi ses relations technologiques et de services. L’entreprise rapporte que sa plateforme a aidé ses clients à améliorer les retours sur les initiatives d’IA de 47 %, à réduire les temps de lancement des agents de 24 % et à diminuer les dépenses d’IA gaspillées de 86 %. Ces chiffres sont des résultats communiqués par l’entreprise et non des références indépendantes, mais ils illustrent les résultats économiques qu’Ascerta souhaite que les entreprises surveillent en continu.
Pourquoi les investisseurs voient une catégorie de Gestion de l’IA d’entreprise
La série A soutiendra le développement produit et la croissance alors qu’Ascerta tente d’établir la Gestion de l’IA d’entreprise comme une catégorie logicielle distincte. Le timing est important : les agents d’IA s’intègrent de plus en plus dans le codage, le service client et les flux de travail opérationnels, tandis que le coût et la responsabilité de ces systèmes couvrent de plus en plus les équipes technologiques, financières et commerciales.
Pour Ascerta, l’opportunité ne consiste pas simplement à créer un autre tableau de bord des coûts cloud. Son argument plus large est que les entreprises ont besoin d’une couche opérationnelle pour décider où l’IA mérite davantage de capitaux. Si l’entreprise parvient à rendre l’activité technique lisible en tant que performance commerciale, elle pourrait aider les organisations à passer d’une expérimentation enthousiaste à un déploiement discipliné — et offrir aux dirigeants une réponse plus claire lorsque le conseil d’administration demande quelle est réellement la valeur de leur investissement IA.
