Synthèse de **fact-checking** sur **Delos Intelligence** (delos.so), startup française d'IA générative B2B, confrontant une note de veille antérieure aux **sources primaires** (billet « Overlooked » d'Alexandre Dewez / 20VC du 15 avril 2025, site delos.so, registres officiels) et à la presse spécialisée (Le Monde Informatique, L'Usine Nouvelle, FrenchWeb, Le JDD). **Verdict global : ossature factuelle fiable.** La levée d'**amorçage (Seed) de 2,5 M€** (≈2,74–2,83 M$) menée par **20VC** (Harry Stebbings) en **avril 2025**, avec Inovia Capital, Kima Ventures (Xavier Niel) et Plug and Play, est confirmée ; les fondateurs (les frères **Pierre** et **Thibaut de la Grand'rive**) et les clients **TotalEnergies, Shiseido, Groupe Casino** aussi. **Point méthodologique fort** : la liste des business angels — souvent suspecte de « remplissage » hallucinatoire — est **CONFIRMÉE mot pour mot** par le communiqué de l'investisseur lead (Pigment, Dataiku, Hexa + Ramp et Kerala à ajouter) : ce n'est donc PAS une hallucination. **À corriger** : l'effectif « 50 personnes » n'est **pas sourçable** (~20 en avril 2025, une quarantaine fin 2025) ; la grille tarifaire réelle est plus riche (forfait **Student à 10 €** + Enterprise sur devis, en plus de 25/45/80 €) ; les chiffres d'utilisateurs (10 000 → 50 000 → « 100 000+ ») et l'ARR sont **auto-déclarés et non audités**. **À signaler comme spéculatif** : **aucune Série A n'a été bouclée** (seulement annoncée comme intention visant mars 2026) ; **aucun ARR global publié** (seule une autopromotion « 1 M$ d'ARR en quelques jours » pour le nouveau produit **Workers**, portant sur ce seul produit). La souveraineté « 100 % Scaleway » était **en cours de finalisation** fin 2025 (calcul encore partiellement sur Azure France). L'intérêt de la fiche est autant méthodologique — **comment distinguer, dans une synthèse IA, le confirmé, le partiellement exact, le spéculatif et l'auto-déclaré** — que documentaire.
#Delos Intelligence#delos.so#fact-checking
Synthèse de veille (fact-checking) — sources primaires : blog 20VC (Alexandre Dewez) · delos.so · registres officiels ; presse : Le Monde Informatique · L'Usine Nouvelle · FrenchWeb · Le JDD
Décryptage SFEIR (voix cabinet, « lecture d'ingénieurs ») du lancement, le **16 juillet 2026**, de **Kimi K3** par le laboratoire chinois **Moonshot AI** : un modèle **open-weights de classe frontier** dont le fournisseur annonce **~2,8 trillions de paramètres**, un **contexte d'un million de tokens** et une **ouverture des poids avant le 27 juillet 2026** (probablement sous licence Modified MIT, comme la lignée K2). Thèse : la capacité qu'on croyait réservée aux géants propriétaires (Anthropic, OpenAI, Google) devient disponible **en poids ouverts, à prix cassé, chez un labo chinois**. SFEIR — pourtant **partenaire Anthropic et Google Cloud**, et donc « sans intérêt à survendre un modèle chinois » — assume une **mise en garde méthodologique** cardinale : au jour du lancement, **aucune table de benchmarks officielle et complète** n'existe ; specs (2,8 T, Kimi Delta Attention, +25 % d'efficacité d'entraînement) et scores sont **vendor-stated** ou issus d'**arènes communautaires**, « à traiter comme des revendications, pas comme des faits mesurés ». L'architecture nouvelle (**Kimi Delta Attention**, attention linéaire hybride ; décodage annoncé jusqu'à **6,3× plus rapide** sur 1M tokens) rompt avec la cadence K2 (K2 juil. 2025 → K2.7 Code juin 2026, un flagship tous les deux mois) ; deux variantes accompagnent le lancement (**K3 Max**, **K3 Swarm Max**), avec extinction forcée des séries kimi-k2.5/moonshot-v1 au **31 août 2026**. **La vraie arme, c'est le prix** (~3 $/M en entrée, 0,30 $ en cache, 15 $ en sortie selon sources secondaires) : un frontier open-weights à ce niveau **tire toute la courbe prix-performance vers le bas** — la banalisation de la couche modèle, accélérée par l'open-source. Mais la singularité décisive n'est pas un score : c'est la **réversibilité**. Un frontier open-weights transforme une API consommée (dépendance au fournisseur) en **option** (self-host, portage, sortie de captivité), au prix d'une infra lourde pour héberger 2,8 T de paramètres. Point de vue SFEIR : **l'open-weights change la question, pas seulement la réponse** — non plus « quel est le meilleur/le moins cher modèle ? » mais « quelle part de mon système suis-je prêt à rendre dépendante d'un fournisseur que je ne contrôle pas ? ». La bonne posture reste un **portefeuille routé** (un modèle par tâche, un modèle par contrainte), Kimi K3 ajoutant une **colonne « réversibilité »** à la grille de décision. Conviction « AI Only » inchangée : le modèle est une commodité, l'avantage durable est dans l'ingénierie qui l'entoure (Context Engineering, harnais, gouvernance des coûts, capacité à changer d'avis). Reste à valider les chiffres « sur le vôtre » — vos dépôts, vos données.