Financement
Mirendil lève 1 milliard de dollars lors d’un tour de série A pour rendre la R&D en IA de pointe accessible à davantage d’équipes
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Mirendil a annoncé le 12 novembre 2026 avoir levé 1 milliard de dollars lors d’un tour de série A mené par Kleiner Perkins et Clearlake Capital, afin de rendre la recherche et le développement en IA de pointe accessibles à davantage de scientifiques et d’ingénieurs.
Battery Ventures, Doerr Capital, Gil & Co, Google, M13, Pear VC et S32 ont participé à ce tour, aux côtés d’autres investisseurs, nouveaux et existants. Mirendil développe des modèles et des logiciels d’agents autour d’un objectif précis : permettre à une personne d’accomplir un travail qui nécessitait auparavant toute une équipe, et à une équipe de mener des projets qui exigeaient jusque-là le concours d’une institution.
Le résultat d’un entraînement mené par un seul chercheur
Ce financement fait suite à la première publication des résultats de l’entreprise sur ses modèles. Dans un rapport du 21 octobre 2026, Mirendil a indiqué qu’un chercheur travaillant avec des agents d’IA avait préentraîné Mirendil-Base, un modèle de programmation, à partir de zéro en 3,5 mois, pour moins de 10 millions de dollars en ressources de calcul. Le coût total comprend la recherche et les expériences à petite échelle, l’entraînement final, les dépenses en jetons des agents et le traitement des données.
L’entreprise indique que les agents ont écrit plus de 99 % du code, mené des expériences et diagnostiqué des échecs, tandis que le chercheur décidait quoi essayer et à quoi se fier, et intervenait au besoin. L’expérience reposait sur du code accessible au public, des pages Web et des jeux de données publics, sans achat ni licence de données supplémentaires, et sans distillation ni données synthétiques. Mirendil-Base se situe dans une fourchette de 100 à 500 milliards de paramètres ; les modèles plus grands Mirendil-Base-Large et Mirendil-Base-XL étaient encore en cours d’entraînement au moment de la publication du rapport.
Fern et Lor, les deux composantes de la gamme de produits
Mirendil a ensuite poursuivi l’entraînement de Mirendil-Base pour créer Fern 0.1, son premier modèle. La page du modèle Fern présente un système conçu pour les tâches agentiques à grand volume, comme le débogage de cycles d’entraînement, la lecture de traces complètes d’agents et l’audit des données d’entraînement. Selon cette page, l’architecture, l’entraînement et le service du modèle prennent en charge une fenêtre de contexte pouvant atteindre 10 millions de jetons, soit environ 23 Mo ou un demi-million de lignes de code, ce qui permet au modèle de conserver simultanément plusieurs jours de travail d’un agent. L’accès est annoncé comme prochainement disponible.
Lor est la plateforme qui permet de déléguer ce type de travail. Mirendil a présenté Lor le 28 octobre 2026 comme un système infonuagique dont les agents peuvent écrire du code, mener des expériences, provisionner des ressources de calcul et intervenir sur des machines choisies par l’utilisateur. Un agent peut répartir une tâche entre des dizaines d’agents, et des centaines peuvent travailler sur différents projets. L’entreprise affirme que les agents peuvent poursuivre leur travail pendant des jours ou des semaines et se débloquer eux-mêmes en cas de problème.
Lor est accessible sur invitation dans le cadre d’une bêta privée et est gratuit pendant cette période sur macOS, Linux et le Web. Les versions pour Windows, iOS et Android sont annoncées comme prochainement disponibles. Les utilisateurs peuvent suivre la progression de chaque agent, l’arrêter et retirer des machines du système.
Les ressources de calcul et les capitaux au service du projet
Lors de son lancement du 24 juin 2026, Mirendil a présenté une équipe fondatrice de 20 chercheurs et ingénieurs issus notamment d’Anthropic, xAI, Google DeepMind et OpenAI. L’entreprise a également annoncé un tour d’amorçage de 200 millions de dollars mené par Andreessen Horowitz et Kleiner Perkins, auquel ont ensuite participé NVIDIA et d’autres investisseurs.
Mirendil avait déjà annoncé un partenariat pluriannuel avec Google Cloud le 6 août 2026. Cet accord héberge les tâches d’entraînement, d’inférence et de recherche en IA sur AI Hypercomputer de Google Cloud, en s’appuyant sur les TPU de Google Cloud et l’infrastructure d’IA NVIDIA à pile complète. Il comprend des grappes d’entraînement gérées, conçues conjointement pour les ressources de calcul, le stockage, le réseau et les plans de contrôle, afin de prendre en charge des cycles de recherche plus ambitieux.
Le tour de série A relie ainsi trois volets du projet de Mirendil : le développement de modèles assisté par des agents, une plateforme pour déléguer les travaux de recherche et une infrastructure infonuagique destinée à des expériences de plus grande envergure. La question centrale pour la mission d’accessibilité qui sous-tend ce financement est de savoir si le résultat obtenu en interne par un seul chercheur peut devenir un processus reproductible pour des scientifiques et des ingénieurs externes.
