Les médecins ont Nabla et Abridge. Les juristes ont Harvey et Legora. Et si les cabinets de conseil se dotaient eux aussi d’une IA verticale ? C'est le pari de Cigno, qui vient d'annoncer une levée de 1,5 million d'euros menée auprès de business angels issus du secteur auquel elle s’adresse. 

Parmi ces investisseurs, figurent notamment Lino Finini (ex-Group COO de Swissquote), Niresh Rajah (ex-Group CDO de DLA Piper et Danske Bank), Pasha Bakhtiar (ex-Group CEO de Reyl Intesa Sanpaolo), Arnaud Denis (ex-Group CEO de MeDirect) ou encore Hazem Mulhim, fondateur et CEO d'Eastnets.

“La valeur n’est pas dans le modèle lui-même”

La conviction des fondateurs de la startup est simple : pour un marché aussi exigeant que le conseil, une IA générique ne suffit pas - même si tous les grands cabinets, ou presque, ont noué des accords avec OpenAI, Anthropic ou Mistral pour intégrer leurs outils à leurs process internes et les vendre à leurs clients. 

Comme le résume Philippe Reynier, co-fondateur et CEO de Cigno, “des verticales entières réalisent que les LLMs génériques ne suffiront jamais, parce que la valeur n’est pas dans le modèle lui-même. Elle est dans la contextualisation des données, la souveraineté et la capacité à encoder la méthodologie propriétaire d’un cabinet”. 

Pour lui, les outils généralistes échouent en effet sur trois points critiques : ils ne permettent pas de produire des livrables au niveau des exigences du conseil, ils ne permettent pas d'intégrer de manière sécurisée les données propriétaires des cabinets, et ils génèrent des résultats qui varient selon la façon dont chaque consultant formule sa requête.

Des workflows adaptés aux méthodologies des cabinets

D’où la création d’une infrastructure verticale capable d'accompagner un consultant, quel que soit son niveau, de la phase de recherche jusqu'à la production du livrable final. La plateforme orchestre des centaines d'agents spécialisés à travers des workflows qui reprennent les méthodologies propres à chaque cabinet. 

Concrètement, un consultant peut lancer un projet, définir le type de livrable attendu (recommandation stratégique, proposition commerciale, analyse sectorielle, etc…), et Cigno produit en quelques minutes une version aboutie à 70%, directement alignée sur les standards visuels et méthodologiques du cabinet. “Notre solution permet de refléter la méthodologie du cabinet de manière répétable et structurée, en étant connectée aux bases de données internes,” explique Philippe Reynier.

Le choix d’une “souveraineté by design”

Sur la sécurité des données, Cigno a fait le choix d'une architecture hébergée chez Scaleway, la filiale cloud du groupe Iliad de Xavier Niel. L'indexation de la base de connaissances interne des cabinets reste dans cet environnement. Lorsqu'un modèle externe est nécessaire, la plateforme utilise une approche de "chunking" anonymisé : seules des briques d'information largement dépersonnalisées sont envoyées. 

En outre, la flotte de modèles de Cigno compte 80 LLM, dont des modèles européens open-weight, permettant aux cabinets de rester en total contrôle de leurs données, y compris au niveau des modèles utilisés. 

Une solution co-conçue avec des consultants

Avant la levée, Cigno a organisé de nombreux workshops de co-design avec des dirigeants de cabinets et des consultants indépendants. Cette approche a permis de construire à la fois un produit ancré dans les usages réels et une première base d'utilisateurs convaincus, dans un contexte où le fonctionnement même des cabinets de conseil et leur proposition de valeur se trouvent bousculés par l’accélération de l’intelligence artificielle.

L'équipe compte déjà une dizaine de personnes, dont trois co-fondateurs : Philippe Reynier (CEO, ex-BCG et UBS), Nicolas Lagrèze (COO, ex-EY et BearingPoint) et Vahan Avetisyan (CTO avec plus de 20 ans d'expérience en plateformes data et IA). 

Des pilotes sont en cours en France, au Royaume-Uni et en Suisse. Avec cette première levée, la startup peut maintenant passer à la phase de commercialisation de sa solution, tout en poursuivant sa roadmap de développement produit. "Notre enjeu, c'est d'avoir les meilleurs ingénieurs possible sur le produit et de continuer à le faire évoluer, pour avoir un effet “waouh” immédiat à chaque fois qu'on le lance”, conclut Philippe Reynier.