Kindo lève 30 millions de dollars pour étendre le contrôle des agents d’IA en entreprise et réduire les coûts

Kindo a levé 30 millions de dollars dans le cadre d’une extension de financement destinée à développer sa plateforme de gestion des agents d’IA en entreprise, portant le total des fonds levés à 57,6 millions de dollars. Le financement a été mené conjointement par Crosspoint Capital et Forgepoint Capital, qui soutiennent une entreprise s’attaquant à un problème opérationnel de plus en plus important : garder le contrôle sur ce à quoi les agents d’IA peuvent accéder, sur leurs actions et sur leurs dépenses.

L’entreprise, basée à Venice Beach, en Californie, prévoit d’utiliser ces fonds pour étoffer son organisation commerciale et accélérer le développement de son AI Control Center, ainsi que des modèles et extensions Deep Hat. Kindo fait état d’une croissance de son chiffre d’affaires d’environ 800 % sur un an en 2026.

Cette nouvelle levée de fonds s’accompagne également de nominations au conseil d’administration. Andre Fuetsch, directeur général chez Crosspoint Capital, et Ernie Bio, directeur général chez Forgepoint Capital, rejoindront le conseil d’administration de Kindo.

Un centre de contrôle pour les agents déployés dans toute l’entreprise

Déployer un agent revient à lui déléguer une autorité. Un agent connecté aux systèmes de l’entreprise peut être en mesure de consulter des informations internes, de mettre à jour des dossiers, d’approuver des demandes ou de modifier l’infrastructure. À mesure que les déploiements se multiplient, les équipes de sécurité et d’exploitation doivent comprendre à la fois les autorisations dont dispose un agent et les actions qu’il effectue réellement.

Kindo présente sa plateforme comme une couche opérationnelle commune aux équipes informatiques, de sécurité, financières et de conformité. La découverte recense les usages autorisés de l’IA ainsi que ceux qui échappent au contrôle de l’entreprise, tandis qu’une vue centralisée rassemble les activités, les accès, les coûts et les résultats. Les organisations peuvent créer des agents dans Kindo ou y connecter des agents développés ailleurs. Kindo décrit cette approche comme un centre des opérations d’IA, qui transpose aux agents d’entreprise la surveillance et les interventions continues propres aux centres des opérations de sécurité et de réseau.

Le site Web de l’entreprise décrit un registre qui indique à qui appartient chaque agent, les autorisations héritées de la personne qui l’exécute et l’attribution des coûts. Ces fonctionnalités répondent à différents aspects d’un même problème de gestion : déterminer qui est responsable, contrôler les pouvoirs accordés et établir si le travail réalisé justifie les ressources mobilisées.

Le fondateur et PDG Ron Williams a déclaré que le problème ne venait pas d’un manque d’outils pour créer des agents. Les organisations ont plutôt besoin des outils nécessaires pour contrôler la façon dont les agents sont conçus, les données auxquelles ils peuvent accéder, les destinations où les informations peuvent être envoyées et le coût de leur exploitation.

Les passerelles régissent les appels ; l’environnement d’exécution permet des interventions plus poussées

Dans son annonce, Kindo décrit des passerelles qui régissent et auditent les appels des agents aux données et aux outils connectés, ainsi qu’aux modèles approuvés. Les contrôles d’identité appliquent aux personnes et aux agents les autorisations déjà en vigueur dans l’organisation, avec la possibilité de restreindre davantage les accès de manière centralisée.

Le lien entre un agent et ses dépendances devient ainsi un point de contrôle. Une couche de politiques peut régir les accès dans les intégrations prises en charge, au lieu de laisser chaque équipe responsable d’agents mettre en place ses propres contrôles indépendants. La couverture de cette couche dépend des agents et des ressources qui y sont connectés.

Pour les déploiements critiques qui nécessitent un contrôle plus poussé, Kindo propose un environnement d’exécution spécialement conçu pour les agents. Cet environnement gère l’exécution d’un agent et offre aux opérateurs des capacités supplémentaires de surveillance, d’assistance et d’intervention, notamment la possibilité de prendre le relais lorsqu’un problème survient.

Cette distinction compte tant sur le plan commercial que technique. Connecter un agent conçu à l’extérieur de la plateforme au moyen de passerelles ne revient pas à l’exécuter dans l’environnement d’exécution de Kindo. L’annonce associe spécifiquement les interventions plus poussées et plusieurs fonctionnalités de réduction des coûts de Deep Hat aux agents exécutés dans son environnement.

Rendre visibles les dépenses d’IA et les résultats associés

L’AI Control Center de Kindo enregistre la consommation de jetons et les résultats des exécutions des agents, y compris les échecs, afin que les dépenses puissent être attribuées à des personnes, des agents, des services et des projets. Les équipes financières peuvent établir des budgets, recevoir des alertes et appliquer des plafonds de dépenses stricts.

L’intérêt de cette comptabilisation ne se limite pas à repérer le modèle le plus coûteux. Un agent peu coûteux qui échoue à répétition peut gaspiller des ressources, tandis qu’un modèle onéreux peut se justifier pour une tâche difficile et à forte valeur ajoutée. Relier les coûts aux résultats aide les équipes à repérer les échecs répétés, les capacités de modèle superflues et les tâches qui pourraient être réalisées plus efficacement.

Les options de déploiement de Kindo permettent également aux clients de choisir où la plateforme fonctionne : dans le cloud de Kindo, dans un cloud géré par le client, sur une infrastructure sur site ou dans un environnement isolé. Le lieu de déploiement et le choix du modèle sont deux décisions distinctes, mais tous deux influent sur la manière dont une entreprise concilie ses exigences opérationnelles, son niveau de contrôle et ses coûts.

Deep Hat cible différentes sources de coûts liés aux modèles

La gamme Deep Hat s’attaque à plusieurs façons distinctes dont les flux de travail d’IA consomment des ressources. L’annonce du financement décrit quatre outils :

• Sift : apprend quels événements un agent écarterait, puis filtre ces événements après qu’une personne a approuvé le seuil. L’outil consigne les événements filtrés et en transmet un échantillon afin de poursuivre les mesures.
• Tune : adapte un modèle plus petit et moins coûteux à une tâche particulière, afin de réserver les modèles plus grands aux tâches qui en ont besoin.
• Réduire : Exécute sous forme de code des étapes de processus reproductibles afin d’éliminer le coût des modèles pour ces étapes, en renvoyant les exceptions à un modèle lorsque cela est nécessaire.
• Attaquer : Permet de réaliser des tests de sécurité offensive privés et autorisés, plutôt que d’utiliser des modèles de pointe en cybersécurité pour les tests de routine.

L’explication publiée par Kindo sur Sift apporte des précisions utiles sur le mécanisme de filtrage. Celui-ci commence en mode silencieux : chaque événement est transmis à l’agent cible, tandis que le système apprend à partir des verdicts de cet agent. L’activation nécessite l’approbation d’une personne, et un échantillon des événements qui seraient filtrés est tout de même transmis à l’agent afin de vérifier qu’aucun événement pertinent n’est manqué.

Cette conception réduit le travail effectué par les modèles en déterminant quand une exécution complète de l’agent est nécessaire. Toutefois, la mesure étant établie par rapport aux verdicts de l’agent cible, il ne faut pas confondre la concordance avec cet agent et une vérité de référence vérifiée de manière indépendante.

Adoption par les clients et prochaine étape de l’expansion

Kindo affirme être utilisé en production par de grandes entreprises et des entreprises de taille intermédiaire dans les secteurs des services financiers, des services professionnels, de la santé, de l’aviation et des transports. L’annonce met en avant Aireon, dont le RSSI a indiqué en mai 2026 que l’utilisation de Kindo pour la chasse aux menaces et les opérations de sécurité de niveaux 1 et 2 avait contribué à générer plus de 2 millions de dollars d’économies annuelles. Il s’agit d’un résultat rapporté par un client, et non d’un résultat garanti pour d’autres déploiements.

TFX Capital et CircleRock Capital ont participé au financement aux côtés des investisseurs déjà présents Drive Capital, Riot Ventures, RRE Ventures, Eniac Ventures, Marlinspike Partners, New Era Ventures et Sunset Venture.

Le financement de 30 millions de dollars soutient une entreprise axée sur les conséquences opérationnelles de l’adoption des agents. La création d’agents est de plus en plus accessible ; leur prise en charge en production nécessite d’en définir la responsabilité, les règles d’accès, les mécanismes d’intervention et le contrôle des dépenses. Kindo entend rendre ces responsabilités plus faciles à gérer pour des agents créés dans différents environnements et au service d’équipes distinctes.