Imaginez : vous lancez une nouvelle fonctionnalité à 3h du matin, vous cliquez sur « deploy », vous fermez les yeux… et vous savez que tout fonctionnera parfaitement au réveil. Plus de nuits blanches à lancer manuellement des centaines de tests, plus de bugs qui explosent en production le jour J. C’est exactement la promesse que porte Momentic, cette startup discrète qui vient de lever 15 millions de dollars pour faire des tests logiciels ce que GitHub Copilot a fait du code : quelque chose de presque magique.
Une levée de fonds qui ne passe pas inaperçue
Le 24 novembre 2025, Momentic annonce une Series A de 15 millions de dollars menée par Standard Capital, avec Dropbox Ventures dans le tour de table et le renfort des investisseurs historiques : Y Combinator, FCVC, Transpose Platform et Karman Ventures. Après un seed de 3,7 millions en mars dernier, c’est une accélération fulgurante pour cette jeune pousse qui n’a même pas un an et demi.
Et quand on regarde les clients déjà embarqués – Notion, Xero, Bilt Rewards, Webflow, Retool – on comprend vite pourquoi les investisseurs ont sorti le chéquier sans hésiter.
Le problème que tout le monde connaît (mais que personne n’aime)
Dans toutes les équipes tech que j’ai côtoyées, une phrase revient en boucle : « Les tests, c’est chiant, mais on ne peut pas s’en passer ». Playwright, Cypress, Selenium… ces outils open source sont puissants, mais ils demandent des heures de configuration, des scripts fragiles, et surtout une maintenance infernale dès que l’UI change d’un pixel.
« Le testing a été le plus gros point de douleur de toutes les équipes avec lesquelles j’ai travaillé »
– Wei-Wei Wu, cofondateur de Momentic
Wei-Wei Wu et Jeff An, les deux cofondateurs, ne sortent pas de nulle part. Ils ont roulé leur bosse chez Qualtrics, WeWork et ont même contribué à Node.js en open source. Ils savent donc exactement où ça fait mal.
La magie : décrire en français… et ça marche
Le pitch de Momentic est d’une simplicité désarmante : vous décrivez vos parcours utilisateurs critiques en langage naturel (« Un utilisateur se connecte, ajoute un produit au panier, passe à la caisse avec Stripe et reçoit l’email de confirmation ») et l’IA génère, exécute et maintient les tests automatiquement.
Pas de sélecteurs CSS qui cassent à chaque redesign. Pas de tests à réécrire quand le bouton « Valider » devient « Confirmer l’achat ». L’IA comprend le sens, pas seulement la structure.
Résultat concret : le mois dernier, Momentic a automatisé plus de 200 millions d’étapes de test pour ses clients. À titre de comparaison, une équipe de 10 QA engineers mettrait des années à atteindre ce volume manuellement.
Pourquoi maintenant ? L’explosion des apps IA
Nous vivons un moment historique : jamais autant d’applications n’ont été lancées en aussi peu de temps. Entre les agents IA qui codent seuls, les no-code qui permettent à n’importe qui de sortir un SaaS en un week-end et les startups qui shipent tous les jours, la quantité de code produit explose.
Mais plus de code = plus de bugs potentiels. Et les investisseurs ne rigolent plus avec la qualité : un crash en prod peut couter des centaines de milliers de dollars en churn.
Momentic arrive pile au moment où le marché a besoin d’une solution scalable pour garder la qualité au niveau de la vitesse de développement.
Les concurrents ? Les grands modèles eux-mêmes
La menace la plus sérieuse ne vient pas forcément d’un autre outil de test, mais des fondations models directement. OpenAI et Anthropic montrent déjà des démos impressionnantes d’agents capables de tester des applications web de A à Z.
Alors pourquoi payer Momentic si demain Claude ou GPT-5 le font gratuitement ?
La réponse est simple : l’entreprise. Momentic propose un produit SaaS complet avec gestion des tests, historique, intégrations CI/CD, rapports, alertes Slack, support mobile (lancé en août), et surtout une fiabilité qui fait encore défaut aux agents bruts des LLM publics.
Ce que la levée va financer concrètement
Avec 15 millions en poche, l’équipe (actuellement très légère) va pouvoir :
- Recruter massivement des engineers (ils cherchent surtout des profils infra et LLM)
- Développer une vraie suite de test-case management (priorisation, coverage, flakiness detection)
- Renforcer le support mobile et préparer le terrain pour les tests natifs iOS/Android
- Continuer à faire tourner des millions de tests par jour sans exploser la facture GPU
Ce que ça signifie pour vous, entrepreneur ou développeur
Si vous lancez un SaaS, un marketplace, une app fintech ou n’importe quel produit digital en 2025-2026, la question n’est plus « est-ce que je vais automatiser mes tests ? » mais « avec quel outil je vais le faire avant que mon concurrent le fasse ? ».
Les équipes qui adopteront des solutions comme Momentic dès maintenant prendront une avance considérable en vitesse de shipping tout en gardant une qualité irréprochable.
Et quand on sait que le coût moyen d’un bug en production tourne autour de 10 000 à 100 000 $ selon la gravité… l’équation devient vite évidente.
Et après ?
Wei-Wei Wu le dit sans détour : « Tous ces nouveaux apps générés par l’IA vont avoir besoin de tests. Ils vont se soucier de la qualité, et c’est nous qui allons la leur fournir. »
Dans un monde où un fondateur solo peut sortir un produit à 100 000 $ ARR en quelques semaines grâce à l’IA, la dernière barrière qui reste, c’est la fiabilité. Celui qui la fera tomber à grande échelle dominera la prochaine vague de startups.
Momentic vient de prendre une sérieuse option sur ce futur.
Et quelque part, des milliers de développeurs viennent de pousser un soupir de soulagement.
