Imaginez un monde où les pannes systèmes nocturnes ne réveillent plus les ingénieurs en urgence, où les incidents critiques se résolvent en quelques minutes sans intervention humaine. Ce futur n’est plus de la science-fiction : il se matérialise aujourd’hui avec l’émergence de startups qui réinventent le métier de Site Reliability Engineer grâce à l’intelligence artificielle. Parmi elles, une pépite issue directement de l’écosystème Splunk fait beaucoup parler d’elle en ce mois de décembre 2025.
Resolve AI vient d’annoncer une levée en Series A qui propulse sa valorisation à 1 milliard de dollars. Oui, vous avez bien lu : un unicorn en moins de deux ans d’existence. Mais au-delà du chiffre qui fait rêver les fondateurs et les investisseurs, c’est la promesse technologique qui fascine les directions techniques des entreprises scale-up et des grandes organisations.
Qui se cache derrière cette ascension fulgurante ?
Resolve AI n’est pas née de nulle part. Elle porte l’ADN de Splunk, le géant de l’observabilité racheté par Cisco. À la tête de cette aventure, on retrouve Spiros Xanthos et Mayank Agarwal, deux anciens cadres dirigeants de Splunk. Spiros occupait un poste exécutif stratégique tandis que Mayank était chief architect pour la partie observabilité.
Leur histoire commune ne date pas d’hier : elle remonte à leurs années étudiantes à l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign. Ensemble, ils avaient déjà créé Omnition, une startup spécialisée dans l’observabilité distribuée, rachetée par Splunk en 2019. Cette expérience leur a donné une vision rare : celle des limites concrètes des outils actuels face à la complexité croissante des infrastructures modernes.
En lançant Resolve AI il y a moins de deux ans, ils ont décidé d’aller beaucoup plus loin que l’observabilité passive. Leur ambition ? Créer le premier SRE autonome piloté par IA, capable non seulement de détecter les anomalies, mais surtout de les diagnostiquer et de les résoudre en temps réel, sans attendre l’intervention humaine.
L’automatisation des tâches SRE n’est plus un nice-to-have, c’est une nécessité stratégique pour toute entreprise qui veut scaler sans voir ses coûts d’exploitation exploser.
Inspiré des tendances observées dans l’industrie en 2025
Qu’est-ce qu’un SRE autonome et pourquoi ça change tout ?
Traditionnellement, le rôle du Site Reliability Engineer consiste à maintenir la disponibilité, la performance et la résilience des systèmes en production. Cela passe par de la surveillance proactive, de l’automatisation de tâches répétitives, mais surtout par une intervention manuelle intensive lors des incidents.
Avec l’explosion des architectures microservices, serverless, multi-cloud et edge computing, les systèmes sont devenus tellement complexes que même les meilleures équipes peinent à suivre. Résultat : des downtimes coûteux, des équipes épuisées et un turnover élevé chez les SRE.
Resolve AI propose une approche radicalement différente : un agent IA qui agit comme un SRE virtuel 24/7. Concrètement, la plateforme :
- Collecte et corrèle automatiquement les signaux d’observabilité (logs, metrics, traces)
- Identifie les anomalies en temps réel grâce à des modèles d’apprentissage avancés
- Diagnostique la cause racine en croisant des milliers de sources de données
- Exécute des actions de remédiation validées (rollbacks, scaling, redémarrages ciblés, patches)
- Apprend de chaque incident pour devenir plus précise au fil du temps
Cette boucle autonome permet de réduire drastiquement le Mean Time To Resolution (MTTR) et de libérer les ingénieurs humains pour des tâches à plus forte valeur ajoutée : architecture, innovation produit, optimisation stratégique.
Une levée record dans un format atypique
Le tour de table Series A a été mené par Lightspeed Venture Partners, un fonds connu pour ses paris gagnants dans l’IA et le cloud (notamment Snap, Nutanix, Affirm…). La valorisation headline annoncée atteint 1 milliard de dollars, ce qui classe Resolve AI parmi les licornes les plus rapides de l’année 2025.
Mais l’opération est plus subtile qu’il n’y paraît. Selon plusieurs sources proches du dossier, la structure est multi-tranchée : une partie du capital a été émise à la valorisation de 1 milliard, tandis qu’une portion plus importante a été acquise à un prix inférieur. Cette technique, de plus en plus utilisée pour les startups IA les plus demandées, permet de limiter la dilution tout en offrant un upside attractif aux investisseurs précoces.
Le montant exact de la levée reste confidentiel, mais on sait que l’ARR (revenu annuel récurrent) de Resolve AI se situe autour de 4 millions de dollars. Pour une entreprise de moins de deux ans, c’est impressionnant et cela démontre une traction commerciale rapide auprès de clients exigeants.
Un seed déjà prestigieux
Rappelons que dès octobre 2024, Resolve AI avait bouclé un seed de 35 millions de dollars mené par Greylock. Parmi les participants notables : Fei-Fei Li (World Labs, ex-Stanford), et Jeff Dean (Google DeepMind). La présence de ces deux figures légendaires de l’IA mondiale envoyait déjà un signal fort sur le sérieux du projet.
Moins d’un an plus tard, le passage en Series A avec Lightspeed et une valorisation décuplée montre que le marché valide massivement la vision des fondateurs.
Un marché en pleine explosion : l’IA pour les opérations IT
Le créneau des AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) connaît une croissance exponentielle. Selon plusieurs cabinets d’analyse, le marché devrait dépasser les 20 milliards de dollars d’ici 2028, porté par la nécessité de maîtriser des infrastructures toujours plus complexes.
Les entreprises dépensent des fortunes en outils d’observabilité (Datadog, New Relic, Splunk, Dynatrace…), mais elles manquent cruellement de ressources humaines pour transformer ces données en actions concrètes. Resolve AI répond précisément à ce gap : passer de l’observabilité à l’automatisation proactive.
Parmi les concurrents directs, on retrouve notamment Traversal, une autre startup AIOps qui a levé 48 millions en Series A auprès de Kleiner Perkins et Sequoia. La compétition s’intensifie, mais Resolve AI semble avoir pris une longueur d’avance grâce à l’expérience combinée de ses fondateurs dans l’observabilité à grande échelle.
Quelles implications pour les startups et scale-ups ?
Pour les fondateurs et CTO qui lisent ces lignes, le sujet est brûlant. Voici les principaux bénéfices attendus :
- Réduction massive du MTTR → meilleure expérience utilisateur, moins de churn
- Baisse des coûts d’exploitation IT (moins d’astreintes, moins de headcount SRE)
- Libération des ingénieurs pour l’innovation plutôt que le maintien
- Scalabilité accrue sans explosion proportionnelle des coûts ops
- Meilleure résilience globale face aux cyberattaques et aux blackouts
Dans un contexte où chaque heure d’indisponibilité peut coûter des centaines de milliers d’euros (voire des millions pour les fintech, e-commerce ou SaaS critiques), l’argument ROI est extrêmement puissant.
Les défis à relever pour Resolve AI
Malgré ce démarrage canon, la route reste semée d’embûches. Parmi les défis majeurs :
- Confiance : convaincre les entreprises de laisser une IA prendre des décisions critiques en production
- Explicabilité : pouvoir justifier chaque action entreprise par l’agent autonome
- Intégrations : compatibilité avec l’existant (Kubernetes, AWS, Azure, GCP, Datadog, etc.)
- Sécurité : éviter que l’agent IA ne devienne une nouvelle surface d’attaque
- Adoption : passer d’une poignée de clients early-adopters à plusieurs centaines
Les fondateurs ont conscience de ces enjeux. Leur background Splunk leur donne un avantage certain sur la compréhension des workflows ops réels et des attentes des clients enterprise.
Quelles leçons pour les entrepreneurs tech ?
L’histoire de Resolve AI contient plusieurs enseignements précieux pour ceux qui lancent ou scalent une startup dans l’IA et le B2B tech :
- Le deep domain expertise paie : Spiros et Mayank n’étaient pas des nouveaux venus. Ils ont identifié une douleur réelle après des années passées au cœur du problème.
- La traction précoce attire les meilleurs investisseurs : un seed prestigieux + des early customers solides ouvrent les portes des VC top-tier.
- Le marché AIOps est en hyper-croissance : les investisseurs parient gros sur les solutions qui automatisent les opérations IT.
- Structure de levée innovante : les tours multi-tranchés à valorisations variables deviennent une norme pour les deals les plus compétitifs.
Pour les entrepreneurs qui hésitent encore à se lancer dans l’IA appliquée aux infrastructures, le message est clair : si vous avez une vraie compréhension du terrain et une vision d’automatisation profonde, le moment est idéal pour frapper fort.
Vers un futur 100 % autonome ?
Resolve AI n’est que la partie visible d’un mouvement beaucoup plus large. On voit apparaître des agents IA pour le DevOps, le SecOps, le FinOps… L’objectif ultime ? Des infrastructures qui s’auto-gèrent presque entièrement, avec des humains dans un rôle de supervision stratégique plutôt que d’exécution tactique.
En attendant, Resolve AI fait office de locomotive. Avec une valorisation à 1 milliard, une équipe de fondateurs crédible et un marché en pleine explosion, cette jeune pousse pourrait bien devenir le nouveau standard de référence pour l’automatisation des opérations IT.
Reste à suivre de près les prochains mois : annonces de gros clients ? Nouvelles fonctionnalités spectaculaires ? Ou apparition de concurrents inattendus ? Une chose est sûre : dans le monde de l’IA ops, 2026 s’annonce déjà bouillant.
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