Delphina lève 7,5 millions de dollars pour développer son Context Factory dédié à l’analyse par IA

Delphina a annoncé une nouvelle levée de fonds de 7,5 millions de dollars le 12 novembre 2026, portant le total de ses financements à 15 millions de dollars, au moment du lancement de Context Factory, un système qui s’appuie sur des agents d’IA pour construire et maintenir le contexte métier nécessaire aux réponses analytiques.

Radical Ventures et Costanoa ont codirigé le financement, auquel ont également participé Tenacity Capital et des investisseurs providentiels, dont Fei-Fei Li, le lauréat du prix Nobel Guido Imbens ainsi que d’anciens employés d’Anthropic et d’OpenAI. Les fonds serviront, selon l’annonce, à développer Context Factory et à étoffer les équipes de Delphina chargées de la commercialisation et de l’ingénierie client.

Le nouveau produit a été mis à disposition lors de l’annonce. Son principe central est que la précision des analyses par IA repose sur la connaissance des tables considérées comme fiables, de la définition des indicateurs et de ce que savent les analystes expérimentés sans l’avoir consigné. Selon Delphina, les entreprises réunissent généralement ce contexte manuellement, si bien qu’il devient obsolète à mesure que l’activité évolue.

Des agents pour maintenir le contexte métier

Context Factory confie ce travail de maintenance à des agents. Delphina affirme qu’ils peuvent établir en quelques heures une première base à partir des données et des documents existants de l’entreprise, repérer et combler les lacunes à mesure que les employés posent des questions, puis soumettre les changements importants à l’approbation d’experts du domaine. Les experts restent ainsi responsables des définitions, tandis que les agents se chargent des recherches et des mises à jour.

La présentation du produit de Delphina indique que le système lit les projets dbt, les tableaux de bord, les documents et les journaux de requêtes, puis continue à consulter ces sources lorsqu’elles évoluent. Les changements approuvés sont enregistrés dans une base de connaissances versionnée appartenant au client, et les tests d’évaluation peuvent s’appuyer sur des tableaux de bord fiables déjà vérifiés par les employés.

Lorsqu’une question met en évidence l’absence de définition d’un indicateur, un flux de travail illustré montre l’agent qui effectue des recherches dans dbt, Looker et Notion, identifie le responsable de la table de données concernée et demande une confirmation dans Slack. Après approbation, il publie la définition, génère à nouveau la réponse initiale et enregistre la correction sous forme de test de régression, afin que la logique approuvée ne puisse pas régresser à l’insu de tous.

Pour les déploiements en entreprise, Delphina indique que les connexions utilisent des identifiants en lecture seule propres à chaque utilisateur et que chaque client dispose d’un plan de données distinct. Python et DuckDB s’exécutent dans une micro-machine virtuelle Firecracker isolée, sans accès à Internet, tandis que les invites, les requêtes et les références aux connaissances sont consignées et peuvent être exportées. Ces contrôles permettent d’examiner l’activité des agents tout en limitant leur accès aux systèmes de l’entreprise et aux destinations externes.

Une adoption qui dépasse les équipes data

Delphina indique que les équipes métier posent désormais 73 % des questions sur sa plateforme et que des PDG l’utilisent activement chez plus de la moitié de ses clients. Chez Substack, plus de 70 % des employés utilisent le produit, dont le PDG Chris Best. Parmi les autres clients figurent LATAM Airlines, Upstart, Udemy et Coursera.

Best a décrit l’effet sur la prise de décision chez Substack : « Désormais, nos équipes obtiennent des réponses précises en quelques secondes au lieu d’attendre des semaines dans une file d’attente. Cela a changé notre façon de prendre des décisions. »

Le PDG et cofondateur Jeremy Hermann a auparavant conçu et dirigé Michelangelo, la plateforme d’apprentissage automatique d’Uber, et cofondé Tecton, rachetée par Databricks. Le président et cofondateur Duncan Gilchrist a dirigé la science de la tarification à l’échelle mondiale chez Uber. Selon Gilchrist, les équipes des opérations, des ventes, du marketing et des finances sont désormais les plus grandes utilisatrices de Delphina.

Cette levée de fonds donne à Delphina les moyens de développer le produit et les équipes chargées de le vendre et de l’accompagner. L’enjeu central sera de déterminer si l’adoption par les utilisateurs métier et les PDG peut progresser sans affaiblir les validations par des experts, les définitions versionnées et les tests de régression dont dépend la promesse d’analyses fiables.